Transcrire la parole sans connexion internet ni serveur distant, du Raspberry Pi au serveur (Vosk)
Modèles acoustiques neuronaux embarqués couvrant plus de 20 langues
Vendu par MagicMate
Ce qu'il faut
- Niveau
- N2 · Un peu de bricolage — Fonctionne dans un outil que vous avez déjà, mais demande des réglages (clé d'accès, options) avant d'être opérationnel.
- Serveur requis
- Non
- Réglages requis
- Oui
- Licence
- Licence d'origine : voir le dépôt source. Marketia n'a pas de résumé vérifié pour cette licence ; consultez-la avant tout usage.
Vosk reconnaît la parole sans connexion internet ni serveur distant : tout tourne en local, du Raspberry Pi au serveur, avec plus de 20 langues disponibles. Les modèles acoustiques neuronaux, à télécharger séparément, permettent de transcrire du texte à la volée même sur un matériel modeste, un atout décisif pour les projets confidentiels ou sans accès réseau fiable.
Limites et précautions : la dernière release publiée est la v0.3.50 du 2024-04-22, et une issue ouverte (#2054, 2026-07-20) demande « is this app still being developed? ».
Licence et attribution : Source : https://github.com/alphacep/vosk-api. Licence : Apache-2.0 (https://raw.githubusercontent.com/alphacep/vosk-api/master/COPYING). Le code de l'API est distribué sous licence Apache-2.0. Les modèles pré-entraînés, distribués séparément (alphacephei.com/vosk/models), ont des licences variables : la majorité est sous Apache 2.0, mais des exceptions existent (AGPL, LGPL-3.0, GPLv3 et CC-BY-NC-SA), dont deux modèles français (vosk-model-fr-0.6-linto-2.2.0 sous AGPL, vosk-model-small-fr-pguyot-0.3 sous CC-BY-NC-SA, non commercial). L'usage commercial dépend du modèle : n'utilisez qu'une liste de modèles sous Apache 2.0, vérifiés un à un. Tous droits conservés par ses auteurs ; cette fiche est une présentation rédigée par Marketia.
Critique Marketia
Verdict
Outil éprouvé de reconnaissance locale, mais la licence des modèles varie : les modèles français courants sont Apache 2.0, pas tous, et deux modèles français sont non commerciaux ou AGPL. Choisissez le modèle sur liste blanche avant tout usage commercial.
Pour qui (PME française)
- Un projet embarqué ou confidentiel qui veut de la transcription hors ligne, avec un modèle français choisi sur liste blanche (par exemple
vosk-model-small-fr-0.22etvosk-model-fr-0.22, indiqués Apache 2.0 sur la page). - Qualité de reconnaissance non évaluée : le README ne donne aucun taux d'erreur.
Points forts prouvés
- Code Apache 2.0 (COPYING lu : texte type sans titulaire).
- « scales from small devices like Raspberry Pi or Android smartphone to big clusters » ; liaisons pour Python, Java, Node.JS, C#, C++, Rust, Go (README).
Limites et risques
- 551 issues ouvertes. Récentes : #2049 (instructions d'installation incomplètes), #2062 (pas de wheel win_arm64 sur PyPI), #2055 (chargement de
libvosk.sosous ARM), #2047 (résultat brouillé sur caractères chinois). - Le README ne donne aucun chiffre de précision.
Effort d'installation réel
Court pour un essai en Python ; plus long en embarqué. Estimation : une heure ; non mesuré.
Alternatives
- WhisperX (critique
skill-transcription-diarisation-whisperx), plus précis selon son auteur mais plus lourd (GPU conseillé) ; Whisper en local (non évalué ici).
Licence et attribution
Avertissement de licence : « Imposer une liste blanche de modèles Apache-2.0 ; exclure vosk-model-small-fr-pguyot-0.3 (NC) -> choisir fr alternatif Apache ; texte intégral des licences NON LU ». Exceptions confirmées par la page des modèles : AGPL (daanzu en-us, linto fr/ar), LGPL-3.0 (zamia), GPLv3 (pt), CC-BY-NC-SA (fr-pguyot, nl-spraakherkenning, tl-ph-generic). La relecture des licences a relevé aussi des modèles MIT (sv/cs rhasspy, br) : non relus ici.
Ce que nous n'avons pas testé
Aucune installation, aucune mesure de reconnaissance en français, aucune vérification de la licence de chaque modèle au-delà de la page publique, aucun test sur Raspberry Pi.
Sources (lues le 2026-10-17)
- https://raw.githubusercontent.com/alphacep/vosk-api/HEAD/README.md et COPYING
- https://alphacephei.com/vosk/models
- https://github.com/alphacep/vosk-api/commits.atom, releases.atom, issues
- Relevé des licences de poids de modèles du 2026-10-17 (seconde main)
Usage commercial non couvert pour certains modèles
Attention : certains modèles, options ou données associés à ce produit sont publiés sous une licence qui n'autorise pas l'usage commercial sans accord de leur éditeur. Le code seul est utilisable ; n'utilisez pas ces modèles ou données dans un contexte commercial sans autorisation écrite de l'éditeur. Consultez la licence de chaque composant avant tout usage professionnel.