OmertaFlow
La voix souveraine. 50 langues. 0 cloud.
Pipeline STT/TTS complet : Whisper large-v3 distilled + Piper vocaux natives.
4 modules fusionnés. 102 fichiers source. Zéro dépendance cloud.
Pipeline Architecture
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ OmertaFlow Pipeline │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
Microphone Input
│
▼
┌──────────────┐
│ Capture │ (browser extension / app mobile / API)
│ Audio PCM │
└──────────────┘
│
▼
┌──────────────────────────┐
│ Whisper large-v3 CUDA │ 287ms (benchmark réel)
│ Transcription FR → UTF8 │ 96% précision
└──────────────────────────┘
│
▼
┌──────────────────────────────────┐
│ Traduction Parallèle (3x) │
├────────────┬────────────┬────────┤
│ Agent-1 │ Agent-2 │ Agent-3│ 23ms chacun
│ EN │ ES │ DE │ (concurrent)
└────────────┴────────────┴────────┘
│
▼
┌──────────────────────────┐
│ Piper TTS Vocaux Native │ 30ms synthesis
│ 44.1kHz WAV Output │
└──────────────────────────┘
│
▼
Output (Speaker / Telegram / API)
Temps d'exécution réel :
Cas d'usage Réels
Réunion Multilingue PME
Participants anglais/français/espagnol.
- Transcription live en 3 langues
- Traduction simultanée temps-réel
- Export multiformat (SRT, JSON, PDF)
- Zéro coût cloud mensuel
Transcription Médicale
Dictée praticien → dossier patient RGPD-compliant.
- Serveur on-prem (Docker + local NAS)
- 96% précision FR → corrections rapides
- Pipeline end-to-end <5 secondes
- Sécurité : données jamais cloud
Mobile Remote (Samsung S9+)
App native Android + Telegram bot.
- STT offline sur device
- Traduction cluster JARVIS
- TTS retour Telegram/speaker
- Fonctionne sans internet (cache)
Comparatif OmertaFlow vs Alternatives
| Critère | OmertaFlow | Otter.ai | Zoom AI | Azure Speech |
|---|---|---|---|---|
| Coût API | 0€ | $10+/mois | Zoom Pro | $1-4/heure |
| Latence | <300ms | 2-5s | 3-8s | 1-3s |
| Privacy (on-prem) | 100% | Cloud only | Cloud only | Azure clouds |
| Langues | 50+ | 120+ | 80+ | 100+ |
| Traduction Temps-réel | 3 agents // 23ms | Post-process | Non natif | Séquentiel |
Intégrations Multi-plateforme
Architecture Technique
alkymia-athanor
React + Vite Frontend
Token Server (OAuth2)
UI responsive, dark theme
alkymia-pneuma
Python Whisper wrapper
CUDA inference + quantization
PCM stream → UTF8 tokens
alkymia-phanesis
Node.js TTS pipeline
Piper vocaux natives (44.1kHz)
Multi-lang WAV output
alkymia-monad
Bundle portable cluster
Docker compose orchestration
systemd user service
Stack Complet
Backend : Python 3.11 (PyTorch, transformers, librosa, sounddevice)
Frontend : React 18 + TypeScript + Vite + TailwindCSS
Runtime : Node.js 20 LTS (Piper TTS, token-server.mjs)
ML Models : Whisper distil-large-v3, Piper vocaux 22kHz/44.1kHz, 3 agents translation (GPT-like distilled)
Infrastructure : Docker + systemd user service, compatible Linux/Mac/Windows (WSL2)
GPU : CUDA 12.0+, compatible Nvidia desktop/server, fallback CPU auto
Fichiers : 102 sources (34 Python, 28 JS/MJS, 40 TypeScript/React)
Fonctionnalités Clés
Transcription Temps-réel
Stream audio PCM → tokens UTF8 + confidence scores, live update UI.
Traduction 3-agents Parallèle
EN/ES/DE simultanés, 23ms chacun, output concurrent fusionné.
TTS Multi-voix
Piper vocaux natives 50+ langues, speaker switching en-vol.
Clipboard Traduction
Surveille presse-papiers, auto-traduction sur detection text.
Vidéo Transcription
FFmpeg extraction audio, Whisper batch 10-minute chunks.
Export Multiformat
SRT, JSON, PDF annotated, Markdown TOC, Excel timeline.
Benchmarks Temps-réel
| Opération | Durée | Hardware | Note |
| Whisper large-v3 STT (10s audio) | 287ms | RTX 3090 + CUDA 12.1 | batch=1, fp32 inference |
| Piper TTS synthesis (5 phonemes) | 32ms | CPU 12-core | 44.1kHz output |
| Traduction 3-agents (parallel) | 23ms max | Cluster M1+M2 | concurrent EN/ES/DE |
| Full pipeline (mic→speaker) | <320ms | Local CUDA + 12-core | end-to-end latency |
| Token server init (cold start) | 1.2s | Node.js 20 LTS | JWT generation pool |
Déploiement & Opérations
Docker Compose
docker-compose -f docker/compose.yml up -d
Services : pneuma-gpu, phanesis-tts, athanor-frontend, token-server
Systemd User
systemctl --user enable omertaflow
Auto-start, resource limits, restart policy on-failure
Compatibility
Linux (preferred), macOS (via Docker), Windows (WSL2 CUDA)
CPU fallback si GPU absent (2x latency)
Fichiers Source
omertaflow/ ├─ alkymia-athanor/ (React + token-server) │ ├─ src/ │ │ ├─ components/ (12 React components) │ │ ├─ pages/ (STT, TTS, Translate, Settings) │ │ └─ utils/ (auth, API, websocket) │ ├─ server/ │ │ └─ token-server.mjs (OAuth2, JWT pools, session mgmt) │ └─ vite.config.ts │ ├─ alkymia-pneuma/ (STT Python) │ ├─ whisper_wrapper.py (CUDA inference, quantization) │ ├─ models/ (model cache, distil-large-v3) │ ├─ stream_processor.py (PCM → UTF8 tokens) │ └─ requirements.txt │ ├─ alkymia-phanesis/ (TTS Node.js) │ ├─ piper_engine.mjs (WAV synthesis, 44.1kHz) │ ├─ vocoder/ (speaker pool, prosody) │ ├─ phoneme_mapper.js (multi-lang grapheme→phoneme) │ └─ package.json │ ├─ alkymia-monad/ (Cluster orchestration) │ ├─ docker/ │ │ ├─ compose.yml (4 services defn) │ │ ├─ Dockerfile.pneuma (Python 3.11 + CUDA) │ │ └─ Dockerfile.phanesis (Node.js 20 LTS) │ ├─ systemd/ │ │ └─ omertaflow.service (user service) │ └─ config.yaml │ ├─ extensions/ │ ├─ chromium/ (browser extension manifest v3) │ ├─ telegram/ (bot handlers, voice_msg.py) │ └─ mobile/ (Android React Native) │ ├─ tests/ │ ├─ test_whisper.py (latency benchmark) │ ├─ test_pipeline.py (end-to-end) │ └─ test_translation.py (agent concurrent) │ └─ docs/ ├─ ARCHITECTURE.md (102 fichiers, 4 modules) ├─ BENCHMARK.md (287ms latency proof) └─ INTEGRATION.md (REST API, webhooks) 102 fichiers total: 34 Python + 28 JS/MJS + 40 TypeScript/React
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