Sujets clés : diarisation des locuteurs, étiquetage des locuteurs, segmentation par locuteur, reconnaissance vocale, import de transcription TXT, export de sous-titres SRT

Pour les réunions à plusieurs, les entretiens, les podcasts ou les cours en ligne, l’enregistrement est rarement le plus difficile. C’est la mise en forme de la transcription : il faut relire le texte et revenir en arrière encore et encore pour confirmer qui a dit quoi. Dès que plusieurs locuteurs interviennent, un long bloc de texte sans noms ni horodatage devient difficile à lire — et encore plus à rechercher, citer ou transformer en sous-titres.

La diarisation des locuteurs Taption peut segmenter les conversations multi-locuteurs par la voix, puis remplacer « Speaker A » et « Speaker B » par de vrais noms afin que la transcription indique clairement qui a parlé et quand. Ce guide détaille l’import des médias et d’une transcription TXT existante, le réglage du nombre de locuteurs, l’étiquetage, puis l’export en transcription ou fichier de sous-titres.

Quelle est la différence entre diarisation des locuteurs et étiquetage des locuteurs ?

La diarisation des locuteurs répond à « qui a parlé quand » : le système utilise les caractéristiques vocales pour découper l’audio en segments par locuteur. L’étiquetage des locuteurs est l’étape de nettoyage suivante — remplacer les étiquettes temporaires du système par l’animateur, l’invité ou des noms réels.

• Diarisation des locuteurs : Séparer automatiquement plusieurs voix et segmenter le texte par locuteur
• Étiquetage des locuteurs : Remplacer Speaker A et Speaker B par des noms comme Amy ou Steven
• Alignement temporel : Faire correspondre chaque segment de texte à la bonne position audio ou vidéo
• Sortie structurée : Conserver le contexte du locuteur pour comptes rendus, citations d’entretiens et sous-titres

Si vous n’avez qu’un texte continu, commencez par le flux d’étiquetage des locuteurs sur transcription pour que Taption réaligne le texte sur le média d’origine et sépare les locuteurs. Avant de commencer, préparez le fichier audio ou vidéo original, une transcription TXT correspondante et une estimation du nombre de locuteurs principaux.

Étape 1 : Importer votre fichier audio ou vidéo

Après connexion à Taption, téléversez l’enregistrement ou la vidéo depuis la page des fichiers. Privilégiez un fichier original clair, avec peu de bruit de fond. Si les personnes se coupent la parole ou si les niveaux sonores varient beaucoup, vous devrez peut-être confirmer manuellement l’attribution des locuteurs.

Si vous devez générer le texte de zéro, vous pouvez aussi utiliser audio/vidéo vers transcription. Ce guide se concentre sur le cas où vous avez déjà une transcription TXT et souhaitez ajouter automatiquement étiquettes de locuteur et horodatages.

Étape 2 : Choisir la langue et importer votre transcription TXT

Une fois le fichier téléversé, sélectionnez la langue principale de l’enregistrement. Puis, dans la méthode de génération de texte, choisissez « Import TXT text file » et téléversez une transcription en texte brut correspondant au média. Le TXT n’a pas encore besoin de noms de locuteurs, mais l’ordre du texte doit suivre l’enregistrement.

Activer la segmentation des locuteurs par IA et définir le nombre de locuteurs

Dans la méthode de segmentation du texte, choisissez « AI label speakers and segment text by different speakers », puis indiquez le nombre total de locuteurs dans la vidéo. Plus ce nombre est proche de la réalité, plus les étiquettes restent cohérentes.

• Comptez d’abord les locuteurs principaux ; ajustez ensuite manuellement les interventions brèves
• Si l’audio comprend narration, animateur et invités, incluez chacun dans le décompte
• Vérifiez la langue et le contenu TXT avant le traitement pour limiter les reprises

Étape 3 : Relire la transcription et remplacer les noms des locuteurs

Une fois la transcription terminée, écoutez plusieurs passages et vérifiez que texte, timeline et changements de locuteur concordent. Cliquez sur une étiquette de locuteur pour renommer les labels système en identités réelles — Amy, Steven, animateur, interviewé — afin que chaque segment d’une même personne reste cohérent.

Prioriser ces trois types de segments lors de la relecture

• Passages où deux locuteurs alternent rapidement ou se chevauchent
• Moments avec bruit de fond, audio d’appel à distance ou variations brusques de volume
• Narration d’ouverture/de clôture et locuteurs qui n’apparaissent que brièvement

La diarisation des locuteurs sert surtout de premier brouillon exploitable, à finaliser par quelqu’un qui connaît le contenu. Relisez noms, titres et noms propres avant l’export pour éviter que les erreurs ne se retrouvent dans les comptes rendus ou les sous-titres finaux.

Étape 4 : Exporter une transcription ou un fichier de sous-titres

Lorsque le texte et les étiquettes de locuteur sont corrects, ouvrez le menu d’export et choisissez un format de transcription comme TXT, ou exportez un fichier de sous-titres SRT. Si l’étape suivante consiste à remettre le contenu sur la vidéo, poursuivez avec le flux de sous-titrage automatique pour relire, traduire ou exporter la vidéo.

• TXT : Idéal pour comptes rendus, rédactions d’entretiens et citations
• SRT : Conserve texte de sous-titres et timecodes pour plateformes vidéo ou montage
• Avant l’export : Revérifier noms des locuteurs, formulation et timeline

FAQ : Comment améliorer les résultats de diarisation des locuteurs ?

Le nombre de locuteurs doit-il être exact ?

Indiquez le nombre réel de locuteurs principaux lorsque c’est possible. En cas de doute, comptez les personnes qui parlent tout au long de l’enregistrement. Les locuteurs qui n’interviennent brièvement qu’au début peuvent être inclus ou exclus selon leur importance, puis corrigés manuellement.

Faut-il encore relire après l’import TXT ?

Oui. Le TXT résout la source textuelle, mais l’IA doit encore aligner ce texte sur l’audio et détecter les changements de locuteur. Chevauchements de voix, bruit de fond et micros distants peuvent affecter le résultat ; contrôlez quelques passages avant la livraison finale.

Quand l’étiquetage des locuteurs est-il le plus utile ?

Il convient particulièrement aux réunions multi-participants, entretiens de recherche ou clients, conversations de podcast, cours en ligne et tables rondes. Des étiquettes claires aident le lecteur à suivre le dialogue, facilitent la recherche de décisions et les citations pour les équipes, et préparent la transcription à la production de sous-titres.

Conclusion : Identifier qui parle avant de nettoyer la transcription

La diarisation des locuteurs sur transcription transforme un texte continu en contenu avec locuteurs, segments et timeline. Suivez la séquence — importer le média, téléverser le TXT, lancer la segmentation IA, nommer les locuteurs, exporter le format voulu — pour obtenir une transcription plus facile à relire et à réutiliser.

Si vous traitez régulièrement réunions, entretiens ou podcasts, essayez le flux de diarisation des locuteurs de Taption. Laissez l’IA produire un premier brouillon structuré, puis confiez la relecture à quelqu’un qui connaît le contenu — en général plus adapté aux workflows média continus qu’un étiquetage manuel complet depuis zéro.