ORAVOX

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 ?

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.