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VoiceLab

Infrastructure vocale Bêta
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Infrastructure vocale Bêta

VoiceLab

Cette prise est-elle exploitable, et cette note est-elle juste.

Pas un énième générateur de voix. VoiceLab mesure la prise que vous avez déjà : QA de la parole (plancher de bruit, sifflantes, pièce, rythme) et chant (hauteur dans le temps, où elle a dérivé, vibrato et l’étendue que vous avez tenue).

VoiceLab : visuel de marque abstrait
Démo live · QA vocale + chant
VoiceLab · QA vocale + chant

VoiceLab QA

Analysez un échantillon de voix : clarté, rythme, cadence des pauses, énergie dans les pauses, risque d’écrêtage et régularité d’une prise à l’autre.

La capture du micro et l’analyse restent dans votre navigateur. Votre audio n’est jamais envoyé.

Comment c’est mesuré

▸ Enregistrez une prise ou déposez un fichier : QA de la parole au-dessus, hauteur et vibrato du chant en dessous. Connecté ? Les résultats arrivent dans votre Workspace. Vos résultats arrivent dans votre Workspace.

Aussi dans VoiceLab

Chant : hauteur, vibrato et étendue

Les outils ci-dessus jugent une prise parlée. Celui-ci suit la note. Chantez, et voyez où la hauteur a dérivé, réécoutez ce passage précis et obtenez votre vibrato et l’étendue que vous avez tenue de façon stable.

Ce que VoiceLab mesure, et pourquoi ces chiffres

VoiceLab est un outil d’analyse de la qualité vocale qui tourne entièrement dans votre navigateur. Il mesure ce que vous pouvez vérifier avant de publier un enregistrement de voix : le rapport signal/bruit (de combien la voix dépasse le plancher de bruit), l’énergie des sifflantes (les sons « s » et « t » agressifs qui fatiguent les auditeurs), l’énergie dans les pauses (ce qui reste dans les pauses après la parole : bruit ou réverbération, sans les distinguer), le taux de parole et le débit, les longs silences et l’écrêtage. Chaque mesure revient sous forme de chiffre, pas de ressenti, ce qui permet de comparer deux prises honnêtement.

Cela en fait un outil pratique pour déboguer une voix : quand une prise de podcast sonne mal, les chiffres disent si le problème vient du gain staging (écrêtage, plancher de bruit), de la distance au micro (SNR) ou de l’élocution (débit, silences). Ils ne disent pas comment un moteur de reconnaissance vocale s’en sortira : dans notre propre test sur 1 248 transcriptions, le rapport signal/bruit ne prédisait pas les erreurs de reconnaissance. Ils servent en revanche à comparer un rendu TTS à un enregistrement humain chiffre par chiffre, et à contrôler des enregistrements de réunions ou d’appels avant de s’y fier.

Tout tourne sur l’appareil via l’API WebAudio : votre audio est analysé localement et jamais envoyé. Quand vous avez besoin des mêmes contrôles côté serveur ou dans un agent IA, l’API hébergée et le serveur MCP exposent cette analyse exacte sous forme de l’outil analyze_voice, de sorte qu’un pipeline ou un agent peut contrôler chaque rendu avec les mêmes chiffres que ceux que vous voyez ici.

Le chant est une autre question, il a donc son propre instrument ci-dessous. Il suit votre hauteur dans le temps sur une grille de notes et marque les passages restés à plus de 25 cents de la justesse pendant plus qu’un instant, sur lesquels vous pouvez cliquer pour les réécouter. Il indique aussi la vitesse et la profondeur de votre vibrato, et l’étendue que vous avez réellement tenue de façon stable. Une limite honnête : sans la mélodie, il peut vous dire si une note est posée nettement sur une hauteur, pas si c’était la bonne note pour le morceau. Cette distinction couvre l’essentiel de ce que les chanteurs entendent par chanter faux : dériver, rater la note de peu, se poser entre deux notes.

Cas d’usage
Cas d’usage
01

QA de podcast avant publication

Repérez l’énergie élevée dans les pauses, les baisses de rythme et le volume irrégulier avant la mise en ligne de l’épisode.

02

Filet de sécurité pour la localisation

Signalez les risques de prononciation et les écarts de rythme entre variantes linguistiques avant que le doublage ne soit finalisé.

03

Narration e-learning cohérente

Gardez un ton, un rythme et une clarté cohérents sur 200 modules enregistrés par trois comédiens voix.

Ce qui le distingue
Ce qui le distingue

Nous ne générons pas de voix. Nous rendons les voix que vous avez déjà (la vôtre, celles de vos animateurs, celles des intervenants engagés) mesurablement meilleures et plus régulières.

Aussi dans VoiceLab

  • Vérificateur de prononciation (concept)

    Signale les mots risqués pour votre langue cible. Pas encore construit.

  • Aperçu du nettoyage (concept)

    Voyez ce que ferait le nettoyage avant de vous engager. Pas encore construit. VoiceLab mesure, il ne modifie jamais l’audio.

Feuille de route
Feuille de route
Maintenant 01
  • Concept de l’analyseur QA
  • Prototype de détection du rythme et des mots de remplissage
Ensuite 02
  • Rapports par épisode
  • Signalements de prononciation selon la région
  • CLI pour la QA par lots
Plus tard 03
  • Chaîne de préparation au doublage
  • Classificateur de bruit de qualité studio
  • API
Lisez le système, pas le marketing.
Gratuit dans le navigateur · API + MCP à grande échelle

Utilisez VoiceLab depuis votre propre code ou n’importe quel agent IA.

La démo ci-dessus fonctionne gratuitement, sur votre appareil.Le lab ci-dessus fonctionne gratuitement, sur votre appareil. La même analyse est disponible sous forme d’API REST hébergée et de serveur MCP, avec une seule clé. Le loudness est vérifié selon EBU R128 / BS.1770-4. VoiceLab expose 2 endpoints / 2 outils MCP.

REST · POST

  • /v1/voicelab/qa QA de la qualité vocale
  • /v1/voicelab/segments segments de parole

Outils MCP · https://audiolab.tools/mcp

  • analyze_voice
  • get_speech_segments

Démarrage rapide

curl -X POST https://audiolab.tools/v1/voicelab/qa \
  -H "Authorization: Bearer $AUDIOLAB_KEY" \
  -H "content-type: application/json" \
  -d '{"url":"https://your-audio.wav"}'
Là où cela mène.