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# Guide de démarrage rapide de Speech to Text

Ce guide vous explique comment convertir l’audio parlé en texte avec l’API Speech to Text.

> **Tip**
>
> Utilisez la [compétence Speech to Text d’ElevenLabs](https://github.com/elevenlabs/skills/tree/main/speech-to-text) pour transcrire de l’audio depuis votre assistant de programmation IA :
>
> ```bash
> npx skills add elevenlabs/skills --skill speech-to-text
> ```

> **Info**
>
> Ce tutoriel explique comment utiliser l’API Speech to Text par lot. Pour apprendre à utiliser
> l’API Realtime Speech to Text, consultez les guides sur le [streaming côté client](/docs/fr/eleven-api/guides/how-to/speech-to-text/realtime/client-side-streaming) ou le [streaming côté serveur](/docs/fr/eleven-api/guides/how-to/speech-to-text/realtime/server-side-streaming).

## Utiliser l’API Speech to Text

#### Créez une clé API

[Créez une clé API dans le Dashboard ici](https://elevenlabs.io/app/api/api-keys), que vous utiliserez pour [accéder à l’API](/docs/fr/api-reference/authentication) en toute sécurité.

Stockez la clé comme secret géré et transmettez-la aux SDK, soit sous forme de variable d’environnement via un fichier `.env`, soit directement dans la configuration de votre application, selon vos préférences.

**`.env`**

```js title=".env"
ELEVENLABS_API_KEY=<your_api_key_here>
```

#### Installez le SDK

#### SDK

Nous utiliserons également la bibliothèque `dotenv` pour charger notre clé API depuis une variable d'environnement.

```python
pip install elevenlabs
pip install python-dotenv
```

```typescript
npm install @elevenlabs/elevenlabs-js
npm install dotenv
```

#### CLI

Installez la CLI ElevenLabs. Homebrew (macOS) et Scoop (Windows) sont recommandés.

**`Homebrew (macOS)`**

```bash title="Homebrew (macOS)"
brew install elevenlabs/tap/elevenlabs
```

**`Scoop (Windows)`**

```powershell title="Scoop (Windows)"
scoop bucket add elevenlabs https://github.com/elevenlabs/scoop-bucket
scoop install elevenlabs
```

**`npm`**

```bash title="npm"
npm install -g @elevenlabs/cli
```

**`curl`**

```bash title="curl"
curl --proto '=https' --tlsv1.2 -LsSf https://github.com/elevenlabs/cli/releases/latest/download/elevenlabs-cli-installer.sh | sh
```

> **Tip**
>
> Vous travaillez avec un assistant de programmation IA ? Exécutez `elevenlabs generate-skills` dans votre projet pour créer un
> fichier `SKILL.md` pour chaque groupe de commandes dans `skills/`, afin que votre assistant connaisse toutes les fonctionnalités de la CLI
> sans que vous ayez à copier la documentation. Utilisez `--output-dir` pour les placer ailleurs. Cette commande lit la propre
> définition d'API intégrée à la CLI, elle ne nécessite donc aucune clé API et fonctionne hors ligne, tout en restant synchronisée avec
> la version de la CLI que vous avez installée.

Authentifiez-vous ensuite, votre navigateur s'ouvrira pour autoriser la CLI :

```bash
elevenlabs auth login
```

#### Effectuez la requête API

#### SDK

Créez un fichier nommé `example.py` ou `example.mts`, selon le langage de votre choix, puis ajoutez le code suivant :

```python maxLines=0
# example.py
import os
from dotenv import load_dotenv
from io import BytesIO
import requests
from elevenlabs.client import ElevenLabs

load_dotenv()

elevenlabs = ElevenLabs(
  api_key=os.getenv("ELEVENLABS_API_KEY"),
)

audio_url = (
    "https://storage.googleapis.com/eleven-public-cdn/audio/marketing/nicole.mp3"
)
response = requests.get(audio_url)
audio_data = BytesIO(response.content)

transcription = elevenlabs.speech_to_text.convert(
    file=audio_data,
    model_id="scribe_v2", # Model to use
    tag_audio_events=True, # Tag audio events like laughter, applause, etc.
    language_code="eng", # Language of the audio file. If set to None, the model will detect the language automatically.
    diarize=True, # Whether to annotate who is speaking
)

print(transcription)
```

```typescript maxLines=0
// example.mts
import { ElevenLabsClient } from "@elevenlabs/elevenlabs-js";
import "dotenv/config";

const elevenlabs = new ElevenLabsClient();

const response = await fetch(
  "https://storage.googleapis.com/eleven-public-cdn/audio/marketing/nicole.mp3"
);
const audioBlob = new Blob([await response.arrayBuffer()], { type: "audio/mp3" });

const transcription = await elevenlabs.speechToText.convert({
  file: audioBlob,
  modelId: "scribe_v2", // Model to use
  tagAudioEvents: true, // Tag audio events like laughter, applause, etc.
  languageCode: "eng", // Language of the audio file. If set to null, the model will detect the language automatically.
  diarize: true, // Whether to annotate who is speaking
});

console.log(transcription);
```

Exécutez-le ensuite :

```python
python example.py
```

```typescript
npx tsx example.mts
```

La transcription du fichier audio devrait s’afficher dans la console.

> **Note**
>
> Pour l’audio médical et clinique, définissez `model_id` sur `scribe_v2_medical`. Le format de la requête
> est le même que pour `scribe_v2` et la tarification est identique. Consultez [Scribe v2 Medical](/docs/fr/overview/models#scribe-v2-medical).

#### CLI

Téléchargez l’audio d’exemple, puis transcrivez-le :

```bash
curl -O https://storage.googleapis.com/eleven-public-cdn/audio/marketing/nicole.mp3

elevenlabs speech-to-text convert \
  --file nicole.mp3 \
  --model-id scribe_v2 \
  --tag-audio-events true \
  --language-code eng \
  --diarize true
```

La transcription s’affiche dans votre terminal.

Pour l’audio médical et clinique, transmettez `--model-id scribe_v2_medical`.

## Étapes suivantes

#### [Transcription par lot](/docs/fr/eleven-api/guides/how-to/speech-to-text/batch)

Transcrivez des fichiers audio préenregistrés avec diarisation des locuteurs et étiquetage des événements

#### [Transcription en temps réel](/docs/fr/eleven-api/guides/how-to/speech-to-text/realtime)

Diffusez de l’audio et recevez des transcriptions en temps réel

#### [Guide de l’API](/docs/fr/api-reference/speech-to-text/convert)

Explorez tous les paramètres et formats de réponse de Speech to Text