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.
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).
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
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.
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.
Repérez l’énergie élevée dans les pauses, les baisses de rythme et le volume irrégulier avant la mise en ligne de l’épisode.
Signalez les risques de prononciation et les écarts de rythme entre variantes linguistiques avant que le doublage ne soit finalisé.
Gardez un ton, un rythme et une clarté cohérents sur 200 modules enregistrés par trois comédiens voix.
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
Signale les mots risqués pour votre langue cible. Pas encore construit.
Voyez ce que ferait le nettoyage avant de vous engager. Pas encore construit. VoiceLab mesure, il ne modifie jamais l’audio.
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
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"}' Poursuivez le workflow
Envoyez la prise de voix à MixLab Analyzer pour le LUFS BS.1770-4, le true peak et la vérification de l’équilibre tonal.
HearLab sous-titre la parole en direct depuis votre micro, à côté d’un sonomètre pour la pièce où vous êtes.
Pour les contenus longs, laissez SignalLab détecter automatiquement les zones de parole et les horodater pour le montage.
Utilisez CueLab pour planifier le routage des micros, le mix-minus et les chemins d’enregistrement de votre show avant de passer en direct.
SkillLab propose des exercices d’écoute critique qui entraînent les mêmes dimensions que celles notées par VoiceLab QA.
MixLab, VoiceLab et SignalLab se passent l’audio sans nouvel envoi. Quand vous terminez une analyse dans l’un d’eux, les boutons → Lab de la démo transportent votre audio décodé directement dans le flux d’analyse du lab suivant. Les autres labs s’ouvrent à vide.