Diarisation de locuteurs : qui a dit quoi dans vos enregistrements

La réponse courte : La diarisation de locuteurs sépare l’audio selon qui parle et étiquette chaque ligne (S1, S2, S3…) — et AddSub le fait en direct pendant que vous regardez. Les interviews, podcasts et réunions deviennent des transcriptions où vous savez toujours qui a dit quoi.

Pourquoi les étiquettes de locuteur comptent

Une transcription brute d’une interview à deux personnes est un mur de texte — impossible de distinguer qui pose les questions et qui répond. La diarisation résout ce problème en attribuant à chaque segment une identité de locuteur persistante. Lorsque vous relisez une interview enregistrée, un podcast à plusieurs animateurs ou une réunion d’équipe, AddSub colore chaque ligne par locuteur (S1, S2, S3…) pour que la conversation se lise naturellement.

Comment fonctionne la diarisation d’AddSub

1. Séparation des voix — un modèle de segmentation repère où les locuteurs changent.
2. Empreintes vocales — la voix de chaque segment est empreintée.
3. Regroupement — les voix similaires sont groupées en identités de locuteur.
4. Étiquetage persistant — les identités sont mises en correspondance sur toute la session, pour que S1 reste S1.

Le détail clé : les étiquettes d’AddSub sont définitives — une fois un locuteur identifié, son étiquette ne bascule pas en cours de session, donc les transcriptions restent stables sur de longs enregistrements.

Obtenir la meilleure précision

• Réduisez le bruit de fond — un audio propre à deux locuteurs donne une séparation presque parfaite.
• Accordez-lui ~30 secondes — les étiquettes se stabilisent à mesure que les voix sont regroupées ; les premières lignes peuvent converger.
• Des voix distinctes aident — des voix très similaires (par exemple deux locuteurs du même sexe sur un audio téléphonique) sont plus difficiles à séparer.
• Fonctionne en direct et hors ligne — le flux en temps réel et les transcriptions exportées portent tous deux les badges de locuteur.

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