Créer un modèle ONNX de mot de réveil en ligne en 2026
Pour ajouter une commande vocale fixe à une application, il n'est pas toujours nécessaire d'utiliser une reconnaissance vocale complète. Un petit modèle de détection de mot-clé peut reconnaître « Bonjour Nova », « allume la lumière » ou quelques commandes déterminées, directement sur l'appareil.
Voicute permet de saisir un mot ou une expression en français, de lancer l'entraînement en ligne, puis de tester son propre modèle dans la console avec sa voix. Vous ne payez que si le résultat vous convient et que vous souhaitez télécharger le modèle ONNX. Aucun environnement Python, GPU ou pipeline de données n'est nécessaire.
Saisissez votre expression, choisissez le français et vérifiez le résultat avec votre voix avant le téléchargement.
Commencer l'entraînement et le test →Mot de réveil ou détection de mots-clés : quelle différence ?
Un mot de réveil est généralement une seule expression qui active un assistant. La détection de mots-clés (keyword spotting, KWS) reconnaît plusieurs commandes courtes. Le moteur acoustique est proche, mais l'usage diffère.
- Un mot : « Salut Orion » démarre l'assistant.
- Plusieurs mots-clés : « ouvrir », « fermer », « arrêter » ou « urgence » déclenchent des actions distinctes.
- Pas de transcription : le modèle renvoie le mot détecté et un score, pas une phrase complète.
Comment entraîner un wake word français en ligne
- Créez un compte Voicute et ouvrez la page de génération.
- Choisissez le français et saisissez le mot de réveil exact.
- Écoutez l'aperçu de prononciation et corrigez l'orthographe si nécessaire.
- Choisissez le modèle de base sans enregistrement, ou l'amélioration vocale facultative.
- Lancez l'entraînement et évaluez le modèle Basic dans la console avec votre voix et de la parole ambiante.
- Décidez ensuite si vous souhaitez acheter le téléchargement, puis validez le modèle sur l'appareil cible.
Créer un modèle ONNX multi-mots-clés
Pour une interface vocale à commandes fixes, ajoutez de 2 à 10 expressions dans un seul modèle. Une seule passe d'inférence renvoie la classe détectée. Cette approche est adaptée à la domotique, aux kiosques, aux applications Android, aux outils d'accessibilité et aux équipements industriels.
Déploiement hors ligne
Le modèle s'utilise avec le moteur open source onnx-wakeword, qui contient le prétraitement audio et la logique de détection nécessaires. Les cibles comprennent Android, le Web avec WebAssembly, Windows, macOS, Linux et Raspberry Pi. Le modèle final reste sur l'appareil et ne nécessite pas d'abonnement par appareil.
Conseils pour un bon mot de réveil français
- Préférez une expression de trois à six syllabes avec un rythme distinct.
- Évitez les mots très courts et fréquents dans les conversations.
- Testez avec plusieurs personnes, plusieurs distances et du bruit réel.
- Ajoutez cinq courts exemples de prononciation seulement si la version de base reconnaît mal un accent ou un nom de marque.
Questions fréquentes
Faut-il enregistrer sa voix ?
Non. Le modèle de base utilise des voix de synthèse et des augmentations acoustiques. L'amélioration par cinq courts exemples est facultative.
Le modèle fonctionne-t-il sans Internet ?
Oui. L'entraînement est réalisé en ligne, mais l'inférence du fichier ONNX téléchargé est locale.
Peut-on reconnaître plusieurs commandes françaises ?
Oui. Le mode multi-mots-clés réunit de 2 à 10 commandes dans un modèle compact.