ORAVOX

STT léger : c’est quoi ?

Un STT léger est un système de reconnaissance vocale :
peu gourmand en RAM et en CPU,
fonctionnant sur un VPS standard (1–2 vCPU, 2–4 Go RAM),
sans GPU,
parfois hors-ligne (local).
Idéal si tu veux intégrer une transcription rapide dans Oravox sans payer des API cloud coûteuses.

Les meilleures solutions STT légères (2025)
Whisper.cpp (ultra léger – recommandé)

Version CPU optimisée du modèle Whisper d’OpenAI.
fonctionne sur petit VPS
rapide, même sans GPU
compile en C++ → performances excellentes
prend des modèles “tiny”, “base”, “small”
précision très bonne pour sa légèreté

Tiny ≈ 75 Mo
Base ≈ 142 Mo

C’est aujourd’hui le meilleur compromis poids/qualité.

Faster-Whisper (léger + très rapide)
Version optimisée utilisant CTranslate2.
tourne très bien sur CPU
accepte des modèles plus petits
souvent 2–4× plus rapide que Whisper normal
facile à intégrer dans Python
Idéal pour un backend Oravox avec un VPS sans GPU.

Vosk (vieux mais ultra léger)
Si tu veux du minimalisme absolu :
tourne sur n’importe quoi (Raspberry Pi, téléphone, VPS faible)
modèles très petits
précision correcte, mais inférieure à Whisper
Utile uniquement si tu veux le plus petit possible.

Coqui STT (ex-Mozilla)
léger
open source
facile à intégrer
Mais aujourd’hui moins performant que Whisper.

Que choisir pour toi (Oravox) ?
Recommandation optimale : Whisper.cpp (tiny ou base)
→ rapide, léger, gratuit, local, sécurisé.
Si tu veux un peu plus de précision :
Faster-Whisper (small)
Fonctionne très bien sur un VPS 4 Go RAM.

Besoin du plus léger possible ?

En termes de ressources mini :
Whisper tiny → 1 vCPU, 1 Go RAM
Whisper base → 2 vCPU, 2 Go RAM
Vosk → 512 Mo RAM (très léger)

Tu veux quoi exactement ?
un STT off-line pour Oravox ?
un STT sur smartphone ou embarqué ?
un STT temps réel pour commandes vocales ?
un STT dans un VPS avec budget ultra réduit ?
Si tu me dis ton usage, je te propose la solution exacte + un guide d’installation sur ton futur VPS.

Excellente question. Si je devais créer un système STT léger, rapide et utilisable en grand public pour Oravox, sans dépendre d’un modèle de 50 Mo à charger, voici la stratégie optimale que je recommanderais :

Stratégie Hybride Ultra-Légère pour Oravox
Objectif :
Reconnaître des phrases courtes ou mots-clés (comme "sauver", "fuir", "continuer") avec :
latence faible
pas de téléchargement lourd
fonctionnement immédiat même sur smartphone

COMBINAISON OPTIMALE :
1. Reconnaissance ultra-légère locale
Utiliser Picovoice Porcupine ou Speechly en WebAssembly :
reconnaît quelques mots-clés en <1 Mo
fonctionne sans modèle vocal externe
compatible Firefox

Exemples d'utilisation :
js
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// déclenche "sauver", "fuir", "oui", "non"
porcupine.start();
https://picovoice.ai/platform/web/

2. Fallback cloud (si nécessaire)
Quand tu veux plus de liberté vocale (phrases libres) :
Utiliser Whisper API, AssemblyAI, ou ton propre serveur avec Vosk Python
Ce n'est appelé que si besoin (ex : mode "reconnaissance libre")

Avantage : tu ne payes que si c’est utilisé, et tu ne charges rien côté client.

3. Structure JSON pré-déclarée
Chaque scène Oravox contient les choix attendus à l’avance :

json
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{
"segment": "Choix1",
"expected": ["sauver", "fuir"],
"offlineRecognition": true
}
Et ton moteur sait quoi écouter sans tout comprendre.

4. Côté technique : architecture recommandée
plaintext
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[index.html]
├─ vosk.js (optionnel, lourd)
├─ porcupine.wasm (léger, mots-clés)
├─ app.js (écoute micro, logique JSON)
├─ optional STT cloud fallback (Whisper)
BONUS : “Speech Simulation”
Pour aller plus vite :
Tu fais une détection du volume + temps de parole
Quand l’utilisateur parle, tu affiches : "Interprété comme : « fuir » ?" (avec UI de validation)
Aucun STT réel utilisé

Synthèse : Ce que je ferais pour alléger à fond :
Action Outil / Technique Gain
Remplacer Vosk Picovoice ou Speechly -90 % poids
Modèle à mots-clés Max 1 Mo à charger Instantané
Option cloud STT Fallback API (Whisper/AssemblyAI) Flexible
JSON “à reconnaissance limitée” Oravox côté structure Pas besoin de tout comprendre
IndexedDB + cache Pour modèle s’il est lourd Ne charge qu’une fois

Souhaites-tu que je t’envoie un prototype minimal basé sur Picovoice + structure Oravox JSON + fallback ?
Ou bien une démo prête à intégrer dans ton Docker ?