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Segmentation d’activité vocale

· Dernière mise à jour：2026-07-14

Détecte l’activité probable dans la bande vocale et exporte les plages parole/non-parole en JSON, CSV, SRT ou liste FFmpeg.

Détails

Ce que cet outil vous aide à faire

Ce VAD déterministe analyse l’énergie par fenêtre, la bande vocale et les passages par zéro. Il aide au minutage, au montage et aux sous-titres, mais n’identifie ni mots, ni locuteurs, ni langue et ne prouve pas qu’un son est humain.

Exécution

Exécuter cet outil

Remplissez le formulaire, lancez l’outil et consultez le résultat au même endroit.

Exemples

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Rédigé par l'équipe Elysia Tools
Audio312
JSON107
CSV68
FFmpeg47
Voix26
Silence20
Cut14
SRT14

Guide d'utilisation de l'outil

Découvrez quand utiliser cet outil, ce qu'il prend en charge et comment les utilisateurs l'appliquent.

Points clés

Catégorie
Media
Types d’entrée
file, select, number
Type de sortie
file
Exemples associés
4
API disponible
Oui

Aperçu

Cet outil de segmentation d'activité vocale (VAD) analyse vos fichiers audio pour détecter automatiquement les segments de parole et de silence. En mesurant l'énergie de la bande vocale et les passages par zéro, il génère rapidement des repères temporels précis exportables en formats JSON, CSV, SRT ou sous forme de liste de coupe FFmpeg pour simplifier vos flux de montage et de sous-titrage.

Quand l’utiliser

  • Pour préparer le montage d'un podcast ou d'une interview en identifiant rapidement les zones de silence à couper.
  • Pour générer des repères temporels de base (SRT) avant de commencer la transcription ou le sous-titrage d'un enregistrement audio.
  • Pour automatiser le découpage de longs fichiers audio en segments contenant uniquement de la voix via des scripts FFmpeg.

Fonctionnement

  1. 1Téléversez votre fichier audio (limite de 100 Mo) et sélectionnez le niveau de sensibilité de détection (conservatrice, équilibrée ou sensible).
  2. 2Ajustez les paramètres de durée minimale pour la parole et le silence afin de filtrer les bruits parasites ou les pauses trop courtes.
  3. 3Choisissez le format d'exportation souhaité (JSON, CSV, SRT ou liste de coupe FFmpeg) et lancez l'analyse déterministe de l'énergie du signal.

Cas d’usage

  • Nettoyage de pistes audio de podcasts en isolant les silences et bruits de fond pour un montage accéléré.
  • Création de fichiers de sous-titres SRT vides contenant uniquement les repères temporels de parole pour faciliter la saisie manuelle.
  • Préparation de scripts de découpe automatisés avec FFmpeg pour diviser de longs enregistrements en clips contenant de la voix.

Exemples

1. Préparation des sous-titres pour un cours en ligne

Ingénieur pédagogique

Contexte

Un enseignant a enregistré un cours audio de 30 minutes et doit créer des sous-titres rapidement.

Problème

Trouver précisément les moments où l'enseignant parle pour caler les blocs de texte sans écouter l'intégralité de l'audio.

Utilisation

Importer le fichier audio du cours, régler la sensibilité sur 'Équilibrée', définir la parole minimale à 0.5 seconde et choisir le format d'exportation SRT.

Sensibilité: équilibrée, Parole minimale: 0.5s, Silence minimum: 0.3s, Format: SRT

Résultat

Un fichier SRT contenant tous les blocs temporels vides prêts à être remplis avec le texte correspondant.

2. Nettoyage automatisé d'une interview audio

Monteur de podcast

Contexte

Une interview brute contient de nombreuses hésitations et de longs silences entre les questions et les réponses.

Problème

Extraire une liste de coupes pour supprimer automatiquement les silences à l'aide de FFmpeg.

Utilisation

Téléverser l'enregistrement audio, choisir la sensibilité 'Conservatrice' pour ne garder que la voix claire, et sélectionner le format d'exportation 'Liste de coupe FFmpeg'.

FAQ

Cet outil transcrit-il le texte parlé ?

Non, il détecte uniquement la présence d'activité dans la bande vocale sans transcrire les mots ni identifier la langue.

Quels formats d'exportation sont disponibles ?

Vous pouvez exporter les segments détectés sous forme de chronologie JSON ou CSV, de repères SRT ou de liste de coupe FFmpeg.

Comment fonctionne le réglage de la sensibilité ?

Le mode sensible détecte le moindre souffle de voix, tandis que le mode conservateur évite les faux positifs en ignorant les bruits de fond légers.

L'outil peut-il identifier différents locuteurs ?

Non, l'analyse est purement énergétique et fréquentielle ; elle ne permet pas de distinguer ou de séparer les locuteurs.

Quelle est la taille maximale du fichier audio acceptée ?

Vous pouvez importer des fichiers audio individuels d'une taille maximale de 100 Mo.

Dossier

Sous-titres, audiodescription et intelligibilité pour l'audio parlé

Cartographiez où vit la parole dans un enregistrement finalisé, transcrivez-la en sous-titres au format attendu par le lecteur, alignez le minutage sur la parole, mélangez l'audiodescription avec ducking du programme, et prouvez que le message survit à une écoute dégradée.

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Détecteur de progression d’accords

Estime localement les accords d’un audio et télécharge CSV, JSON, SVG et notes de méthode dans un ZIP.

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Detecte le desequilibre de classes dans un dataset CSV ou JSON, compare les strategies et previsualise un jeu equilibre

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Visualiseur de chemins JSON

Visualise JSON ou JSONL sous forme darbre extensible et permet de copier les expressions JSONPath de chaque noeud

Sensibilité: conservatrice, Parole minimale: 0.3s, Silence minimum: 0.25s, Format: cut-list

Résultat

Un fichier texte contenant les commandes de coupe FFmpeg prêtes à être exécutées pour supprimer les silences de la piste originale.