L'entraînement vocal personnel est livré avec Brethof Voice Pro. Affinez le modèle de reconnaissance sur votre propre voix, localement, en un clic — sans ligne de commande, sans cloud. Voici comment cela fonctionne.
Comment ça fonctionne
Chaque fois que vous corrigez un mot mal reconnu, l’application enregistre l’extrait audio et votre correction dans un jeu de données d’entraînement local. La carte d’entraînement de la fenêtre principale indique combien d’échantillons et de minutes vous avez capturés — cliquez dessus pour parcourir, lire ou supprimer les entrées. Lorsque vous êtes prêt, l’onglet d’entraînement affine un adaptateur LoRA sur votre voix.
Le pipeline choisit automatiquement son backend : un NVIDIA CUDA build (cu128 PyTorch, auto-installé dans un venv mis en cache lors de la première exécution) lorsqu’un GPU compatible est présent, sinon un CPU fallback. Lorsque l’entraînement est terminé, le LoRA est fusionné avec le modèle de base et exporté vers GGUF afin que llama.cpp puisse le charger — passez à votre modèle personnel depuis Paramètres → Modèles. La conversion PyTorch vers GGUF qui bloquait auparavant cette étape est terminée et s’exécute de bout en bout.
Ce que vous obtenez
- Collecte de données dans l’application. Les corrections deviennent automatiquement des données d’entraînement — il suffit de continuer à utiliser l’application.
- Affinage LoRA en un clic. Entraînez sur votre GPU (NVIDIA CUDA) ou CPU. Barre de progression, pas de fichier journal.
- Export automatique en GGUF. Le modèle entraîné est fusionné et converti pour vous — aucune étape manuelle.
- Versionnement des modèles. Conservez le modèle de base à côté de celui que vous avez affiné et basculez entre les deux dans les paramètres.
- Mots-clés pour le vocabulaire. Ajoutez des noms, des acronymes et des termes de produits dans la boîte de dialogue « Mots-clés » — application immédiate, pas de réentraînement nécessaire.
Pour qui cela compte
- Non-natifs Aujourd’hui, les accents marqués offrent une précision de base solide, mais le réglage fin sur votre propre voix permet de franchir le cap des 95 %.
- Utilisateurs médicaux, juridiques et techniques. Les noms de médicaments, les citations de jurisprudence, les identifiants de codebase : tout bénéficie énormément d’un vocabulaire personnalisé.
- Utilisateurs ayant des troubles de la parole. L’affinage sur les paroles dysarthriques ou atypiques est l’un des usages les plus précieux de l’entraînement local. Les services cloud commerciaux ne le proposent pas.
- Langues à faibles ressources. Les modèles de base sont performants dans les langues populaires, mais moins efficaces dans celles qui le sont moins. En les affinant avec quelques heures d’audio personnel, l’écart se réduit rapidement.
Ce qui ne change pas
- L’entraînement s’exécute localement. Les échantillons vocaux ne quittent jamais votre machine. C’est tout l’intérêt.
- Votre modèle affiné vous appartient. Nous ne le téléchargeons pas. Nous ne le regroupons pas dans un modèle « partagé ». Il vit sur votre disque.
- Gratuit avec toute licence payante. Ce n’est pas une mise à niveau distincte. Si vous possédez déjà Personal ou Business, vous obtiendrez l’interface d’entraînement dans la mise à jour qui l’intègre.
Disponibilité
Disponible dès maintenant — L'entraînement vocal personnel est inclus dans la version actuelle et fonctionne de bout en bout sous Linux et Windows. Gratuit avec toute licence payante ; vos données vocales ne quittent jamais votre machine.
Vous avez un cas d’utilisation spécifique pour le réglage fin — vocabulaires spécialisés, accents inhabituels, parlers atypiques ? Dites-le-nous afin que nous continuions à l’améliorer : [email protected].