Latence perceptible qui casse le rythme conversationnel
Utilisateurs frustrés qui raccrochent ou demandent un humain
Du pipeline STT→LLM→TTS au Speech-to-Speech en temps réel. Comprenez les compromis latence/contrôle pour choisir l'architecture adaptée.
Créer une expérience vocale naturelle et réactive pose des défis techniques spécifiques.
Utilisateurs frustrés qui raccrochent ou demandent un humain
Erreurs de compréhension et escalades inutiles
Perte de confiance et image de marque dégradée
Expérience rigide qui ne correspond pas aux conversations naturelles
Design technique
Chaque approche a ses forces selon vos priorités : contrôle, latence ou flexibilité.
voice-architecture-comparison
stt
Speech-to-Text : conversion audio → texte (Whisper, Deepgram)
llm
LLM : raisonnement et génération de réponse
tts
Text-to-Speech : synthèse vocale naturelle (ElevenLabs, Azure)
Flux d'exécution
L'architecture modulaire qui offre le maximum de contrôle sur chaque étape.
L'audio est capturé en streaming depuis le téléphone ou le navigateur avec suppression du bruit.
Conversion de l'audio en texte avec détection de fin de phrase et ponctuation automatique.
Le texte est analysé par le LLM avec contexte conversationnel et accès aux données métier via RAG.
La réponse est convertie en audio naturel avec streaming pour réduire la latence perçue.
Détection quand l'utilisateur parle pendant la réponse pour interrompre naturellement le bot.
STT
Transcription haute précision multilingue
STT
Transcription temps réel avec streaming
TTS
Synthèse vocale la plus naturelle
TTS
Synthèse vocale entreprise
S2S
Speech-to-Speech end-to-end
Téléphonie
Infrastructure télécom
Pour la relation client, nous recommandons l'architecture hybride streaming qui combine la latence acceptable avec le contrôle nécessaire pour les données métier.
Architecture modulaire avec contrôle total
Avantages
Inconvénients
Modèle end-to-end ultra-rapide
Avantages
Inconvénients
Le meilleur des deux mondes
Avantages
Inconvénients
Précision STT
98%
Word Error Rate <8% avec Whisper large-v3
Vendor benchmark - Whisper large-v3 WER on French
Latence hybride
<400ms
Du silence utilisateur au premier mot de réponse
Internal benchmark - Hybrid pipeline with streaming STT + S2S API
Naturalité TTS
4.2/5
Score MOS (Mean Opinion Score) ElevenLabs
Vendor benchmark - ElevenLabs Multilingual v2 MOS score
Détection barge-in
<150ms
Temps pour détecter l'interruption utilisateur
Internal benchmark - VAD (Voice Activity Detection) with Silero
Langues supportées
35+
Dont français avec accents régionaux
Vendor benchmark - Whisper and ElevenLabs language coverage
En conversation téléphonique, une latence de 400-600ms est perçue comme naturelle. Au-delà de 1 seconde, les utilisateurs ressentent un inconfort. Notre architecture hybride streaming atteint 400-600ms tout en conservant le contrôle sur les réponses.
Nous utilisons Whisper large-v3 fine-tuné sur des accents français régionaux. La suppression de bruit est effectuée côté client avant envoi. En environnement très bruyant, nous recommandons un fallback vers le chat.
L'enregistrement est configurable selon vos obligations légales. Pour l'assurance, l'enregistrement avec consentement est obligatoire. Les données sont chiffrées et stockées en France avec rétention paramétrable.
Oui. Avec ElevenLabs, nous pouvons cloner une voix existante ou créer une voix sur mesure. Les voix Azure permettent un contrôle fin via SSML (intonation, pauses, emphase).
Un VAD (Voice Activity Detection) surveille en permanence l'entrée audio. Dès qu'une parole est détectée pendant que le bot parle, la génération TTS est interrompue et le nouveau message utilisateur est traité.
Discutons de votre cas d'usage et de l'architecture vocale adaptée à vos contraintes de latence et de contrôle.
Un expert Webotit analyse vos flux, identifie les quick-wins et vous propose une feuille de route personnalisee.
Un expert Webotit analyse vos flux, identifie les quick-wins et vous propose une feuille de route personnalisée.
45 min · Gratuit · Réponse sous 24h
Voir les disponibilitésPerformance voix
Comparez les gains entre pipeline séquentiel, pipeline streaming et speech-to-speech.
Chaque étape attend la fin de la précédente
Les étapes se chevauchent partiellement
Modèle unifié end-to-end