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AI Agents · Leçon

Speech-to-Text avec Whisper et Deepgram

Transcription en temps réel et par lots, détection de la langue et ponctuation.

Speech-to-Text avec Whisper et Deepgram est une leçon AI Agents gratuite sur CoddyKit. Ceci est la leçon 1 sur 4. Tu peux lire la leçon complète ci-dessous gratuitement — puis la pratiquer en direct dans le navigateur avec un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7. Elle fait partie du parcours d'apprentissage AI Agents, et ta progression se synchronise sur le web et l'application CoddyKit. Le cours AI Agents comprend 4 leçons au total.

Reconnaissance vocale dans les agents vocaux

Un agent vocal doit convertir l’audio parlé en texte avant que le LLM puisse le traiter. Cette étape s’appelle la reconnaissance de la parole en texte (STT) ou la reconnaissance automatique de la parole (ASR).

Deux options de premier plan : OpenAI Whisper (fondé sur des fichiers, par lots) et Deepgram (diffusion en continu, en temps réel, avec diarisation des locuteurs et horodatage des mots).

Whisper avec OpenAI : transcription de base

L’API OpenAI permet à Whisper de transcrire des fichiers audio. Formats pris en charge : mp3, mp4, wav, webm, m4a, flac. Taille maximale du fichier : 25 Mo.

import openai
import os

client = openai.OpenAI(api_key=os.getenv('OPENAI_API_KEY'))

def transcribe_file(audio_path, language=None):
    with open(audio_path, 'rb') as audio_file:
        params = {
            'model': 'whisper-1',
            'file': audio_file,
            'response_format': 'json'  # or 'text', 'srt', 'vtt', 'verbose_json'
        }
        if language:
            params['language'] = language  # e.g., 'en', 'fr', 'de'

        transcript = client.audio.transcriptions.create(**params)

    return transcript.text

# Basic usage
text = transcribe_file('meeting_recording.mp3')
print('Transcribed:', text[:200])

Whisper avec horodatage des mots

Utilisez response_format='verbose_json' pour obtenir les horodatages de chaque mot et de chaque segment. Cela est utile pour trouver des moments précis dans des enregistrements, mettre en évidence les paroles comme dans un karaoké et synchroniser les transcriptions avec la lecture audio.

import openai
import os

client = openai.OpenAI(api_key=os.getenv('OPENAI_API_KEY'))

def transcribe_with_timestamps(audio_path):
    with open(audio_path, 'rb') as f:
        result = client.audio.transcriptions.create(
            model='whisper-1',
            file=f,
            response_format='verbose_json',
            timestamp_granularities=['word', 'segment']  # get both word and segment times
        )

    segments = []
    for seg in result.segments:
        segments.append({
            'start': seg.start,
            'end':   seg.end,
            'text':  seg.text
        })

    words = []
    if hasattr(result, 'words'):
        for word in result.words:
            words.append({'word': word.word, 'start': word.start, 'end': word.end})

    return {'text': result.text, 'segments': segments, 'words': words}

SDK Deepgram : diffusion en continu asynchrone

Deepgram est optimisé pour la transcription en continu et en temps réel. L’audio est envoyé par segments au fur et à mesure de son enregistrement ; des transcriptions partielles sont renvoyées avant que le locuteur ait terminé sa phrase.

Installez-le avec pip install deepgram-sdk.

import asyncio
import os
from deepgram import DeepgramClient, PrerecordedOptions

client = DeepgramClient(os.getenv('DEEPGRAM_API_KEY'))

async def transcribe_with_deepgram(audio_path):
    with open(audio_path, 'rb') as f:
        audio_data = f.read()

    options = PrerecordedOptions(
        model='nova-2',            # Deepgram's best accuracy model
        language='en',
        smart_format=True,         # auto-add punctuation and formatting
        utterances=True,           # segment by speaker turns
        punctuate=True,
        diarize=True               # speaker identification
    )

    response = await client.listen.asyncrest.v('1').transcribe_file(
        {'buffer': audio_data},
        options
    )

    return response.results.channels[0].alternatives[0].transcript

Diarisation des locuteurs

La diarisation identifie qui parle et à quel moment, en étiquetant les segments comme Speaker 0, Speaker 1, etc. Elle est essentielle pour les transcriptions de réunions et les conversations à plusieurs participants.

async def transcribe_with_diarization(audio_path):
    from deepgram import DeepgramClient, PrerecordedOptions
    import os

    dg_client = DeepgramClient(os.getenv('DEEPGRAM_API_KEY'))

    options = PrerecordedOptions(
        model='nova-2',
        diarize=True,
        utterances=True,
        smart_format=True
    )

    with open(audio_path, 'rb') as f:
        audio_data = f.read()

    response = await dg_client.listen.asyncrest.v('1').transcribe_file(
        {'buffer': audio_data}, options
    )

    utterances = []
    for utt in response.results.utterances:
        utterances.append({
            'speaker': f'Speaker {utt.speaker}',
            'start':   round(utt.start, 2),
            'end':     round(utt.end, 2),
            'text':    utt.transcript
        })

    return utterances

# Output:
# [{'speaker': 'Speaker 0', 'start': 0.0, 'end': 3.2, 'text': 'Hello everyone.'},
#  {'speaker': 'Speaker 1', 'start': 3.5, 'end': 6.1, 'text': 'Good morning!'}]

Détection de la langue

Lorsque la langue de l’utilisateur est inconnue, Whisper et Deepgram peuvent tous deux détecter automatiquement la langue parlée. Whisper détecte la langue à partir des 30 premières secondes de l’audio.

import openai
import os

client = openai.OpenAI(api_key=os.getenv('OPENAI_API_KEY'))

def detect_language(audio_path):
    with open(audio_path, 'rb') as f:
        # Use translations endpoint to get verbose JSON with language detection
        result = client.audio.transcriptions.create(
            model='whisper-1',
            file=f,
            response_format='verbose_json'
        )
    return {
        'detected_language': result.language,
        'text': result.text
    }

result = detect_language('user_audio.wav')
print(f"Language: {result['detected_language']}")
print(f"Text: {result['text'][:100]}")

# Deepgram: set language='auto' in options
from deepgram import PrerecordedOptions
options = PrerecordedOptions(model='nova-2', language='auto', detect_language=True)

Découpage des longs fichiers audio

La limite de 25 Mo de Whisper signifie que les longs enregistrements, comme les réunions d’une heure, doivent être découpés. Divisez l’audio aux endroits où il y a du silence à l’aide de pydub, puis transcrivez chaque segment et assemblez les résultats.

Installez-le avec pip install pydub. ffmpeg est requis.

from pydub import AudioSegment
from pydub.silence import split_on_silence
import io

def transcribe_long_audio(audio_path, chunk_length_ms=60000):
    audio = AudioSegment.from_file(audio_path)

    # Split on silence
    chunks = split_on_silence(
        audio,
        min_silence_len=1000,   # 1 second of silence
        silence_thresh=-40,     # dBFS
        keep_silence=500        # keep 500ms at each end
    )

    # If no silence splitting worked, use fixed-length chunks
    if len(chunks) <= 1:
        chunks = [
            audio[i:i + chunk_length_ms]
            for i in range(0, len(audio), chunk_length_ms)
        ]

    full_transcript = []
    for i, chunk in enumerate(chunks):
        print(f'Transcribing chunk {i+1}/{len(chunks)}')
        buf = io.BytesIO()
        chunk.export(buf, format='mp3')
        buf.seek(0)
        buf.name = f'chunk_{i}.mp3'
        result = client.audio.transcriptions.create(model='whisper-1', file=buf)
        full_transcript.append(result.text)

    return ' '.join(full_transcript)

Diffusion en direct avec Deepgram

Pour les conversations vocales en temps réel, utilisez l’API de diffusion en direct WebSocket de Deepgram. Les segments audio sont envoyés au fur et à mesure de leur enregistrement ; les transcriptions intermédiaires et définitives arrivent en quelques millisecondes.

import asyncio
import os
from deepgram import DeepgramClient, LiveTranscriptionEvents, LiveOptions

async def live_transcribe(on_transcript_callback):
    dg_client = DeepgramClient(os.getenv('DEEPGRAM_API_KEY'))

    connection = dg_client.listen.asynclive.v('1')

    async def on_message(self, result, **kwargs):
        sentence = result.channel.alternatives[0].transcript
        is_final = result.is_final
        if sentence:
            await on_transcript_callback(sentence, is_final)

    connection.on(LiveTranscriptionEvents.Transcript, on_message)

    options = LiveOptions(
        model='nova-2',
        language='en',
        smart_format=True,
        interim_results=True,  # get partial results before sentence ends
        endpointing=500        # ms of silence before finalizing
    )

    await connection.start(options)
    return connection  # caller sends audio chunks via connection.send(audio_chunk)

Gestion des erreurs et nouvelles tentatives

Les API de transcription audio peuvent échouer en raison de problèmes réseau, de formats non pris en charge ou de limites de débit. Implémentez de nouvelles tentatives avec une temporisation exponentielle et validez l’audio avant de l’envoyer.

import time
import os

MAX_FILE_SIZE_BYTES = 25 * 1024 * 1024  # 25MB
SUPPORTED_FORMATS = ('.mp3', '.mp4', '.wav', '.webm', '.m4a', '.flac', '.ogg')

def validate_audio_file(audio_path):
    if not os.path.exists(audio_path):
        raise FileNotFoundError(f'Audio file not found: {audio_path}')
    size = os.path.getsize(audio_path)
    if size > MAX_FILE_SIZE_BYTES:
        raise ValueError(f'File too large: {size / 1024 / 1024:.1f}MB (max 25MB)')
    ext = os.path.splitext(audio_path)[1].lower()
    if ext not in SUPPORTED_FORMATS:
        raise ValueError(f'Unsupported format: {ext}. Supported: {SUPPORTED_FORMATS}')

def transcribe_with_retry(audio_path, max_retries=3):
    validate_audio_file(audio_path)
    for attempt in range(max_retries):
        try:
            return transcribe_file(audio_path)
        except Exception as e:
            if attempt < max_retries - 1:
                wait = 2 ** attempt
                print(f'Retry {attempt + 1} after error: {e}. Waiting {wait}s')
                time.sleep(wait)
            else:
                raise

Choisir entre Whisper et Deepgram

Les deux outils excellent dans des situations différentes. Utilisez cette matrice de décision pour choisir celui qui convient à votre agent vocal.

COMPARISON = '''
Whisper (OpenAI API):
  - Best for: batch transcription, podcast processing, meeting notes
  - Latency: file upload latency + ~1-5 seconds processing
  - Strengths: excellent multilingual, high accuracy, cheap
  - Word timestamps: yes (verbose_json)
  - Diarization: NO (must use separate tool)
  - Use when: accuracy > speed, offline processing

DeeGram:
  - Best for: real-time voice agents, call center transcription
  - Latency: <300ms for streaming, ~1s for file upload
  - Strengths: streaming, diarization, custom vocabulary
  - Word timestamps: yes, with confidence scores
  - Diarization: YES (built-in, up to 10 speakers)
  - Use when: speed > accuracy, real-time required

Rule of thumb:
  Agent voice conversation -> Deepgram live streaming
  Batch audio files -> Whisper API
  Meeting transcripts with speakers -> Deepgram with diarize=True
'''
print(COMPARISON)

Conversion des formats audio

Whisper et Deepgram prennent en charge les formats audio courants, mais l’audio de l’utilisateur peut arriver dans des formats inhabituels (ogg, opus, webm provenant des navigateurs, m4a provenant d’iOS). Convertissez-le au format WAV ou MP3 standard avant de l’envoyer à l’API.

from pydub import AudioSegment
import os

SUPPORTED_FORMATS = {'.mp3', '.wav', '.flac', '.m4a', '.ogg', '.webm', '.opus'}

def convert_to_wav(input_path, output_path=None):
    ext = os.path.splitext(input_path)[1].lower()
    if ext not in SUPPORTED_FORMATS:
        raise ValueError(f'Unsupported audio format: {ext}')

    if output_path is None:
        output_path = input_path.rsplit('.', 1)[0] + '.wav'

    # pydub handles format detection automatically
    audio = AudioSegment.from_file(input_path)

    # Normalize to 16kHz mono (optimal for Whisper)
    audio = audio.set_frame_rate(16000).set_channels(1)

    audio.export(output_path, format='wav')
    print(f'Converted {input_path} -> {output_path} ({len(audio) / 1000:.1f}s)')
    return output_path

def ensure_compatible_audio(audio_path):
    ext = os.path.splitext(audio_path)[1].lower()
    if ext in {'.mp3', '.wav', '.m4a', '.flac'}:
        return audio_path  # already compatible
    return convert_to_wav(audio_path)

Vérification des connaissances

Qu’est-ce que la diarisation des locuteurs dans le contexte de la transcription de la parole en texte ?

Récapitulatif : reconnaissance vocale avec Whisper et Deepgram

Whisper (API OpenAI) est idéal pour la transcription par lots : grande précision, prise en charge multilingue et horodatage des mots via verbose_json. Utilisez-le pour le traitement fondé sur des fichiers lorsque la latence n’est pas critique.

Deepgram est conçu pour la diffusion en continu et en temps réel : transcription WebSocket en direct avec résultats intermédiaires, diarisation intégrée des locuteurs et latence inférieure à 300 ms. Utilisez-le pour les agents vocaux interactifs. Les deux outils prennent en charge la détection de la langue et nécessitent une logique de nouvelle tentative ainsi qu’une validation des fichiers en production.

Questions Fréquemment Posées

La leçon « Speech-to-Text avec Whisper et Deepgram » est-elle gratuite ?

Oui — le texte complet de « Speech-to-Text avec Whisper et Deepgram » est gratuit à lire ici sur le web. Pour la pratiquer de manière interactive (un éditeur de code intégré et un tuteur IA 24/7) et déverrouiller le reste du cours AI Agents, passe à CoddyKit PRO. Le cours AI Agents comprend 4 leçons au total.

Qu'est-ce que j'apprendrai dans « Speech-to-Text avec Whisper et Deepgram » ?

Transcription en temps réel et par lots, détection de la langue et ponctuation. Tu pratiques AI Agents avec du code pratique que tu exécutes directement dans le navigateur, et un tuteur IA 24/7 répond à tes questions au fur et à mesure que tu avances dans la leçon.

Dois-je avoir de l'expérience pour commencer AI Agents ?

Aucune expérience préalable n'est requise. AI Agents sur CoddyKit est structuré pour les débutants jusqu'aux apprenants avancés, donc tu peux commencer ici ou depuis le début et avancer à ton rythme. Ceci est la leçon 1 sur 4.

Combien de temps prend la leçon « Speech-to-Text avec Whisper et Deepgram » ?

La plupart des leçons CoddyKit prennent environ 5–10 minutes. Chacune est courte et interactive, tu progresses régulièrement et tu repiques exactement où tu t'es arrêté sur le web et l'app.

Peux-tu écrire et exécuter du code dans cette leçon AI Agents ?

Oui. Chaque leçon AI Agents inclut un éditeur de code intégré, tu écris et exécutes du vrai code directement dans ton navigateur et tu reçois des retours IA instantanés — aucune configuration locale requise.

Toutes les leçons de ce cours

  1. Speech-to-Text avec Whisper et Deepgram
  2. Text-to-Speech dans les réponses des agents
  3. Créer une boucle de conversation vocale
  4. Optimiser la latence des agents vocaux
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