Vocal Coach

Stacks

Python

Ollama

PyWebView

FastAPI

Contexte et objectif

Pensé comme un outil personnel et éducatif, Vocal Coach est une application desktop qui permet d’améliorer son niveau d’anglais oral grâce à des conversations guidées avec une intelligence artificielle.
Le projet vise à proposer une alternative locale et privée aux outils d’apprentissage en ligne, en faisant tourner l’ensemble des modèles directement sur la machine de l’utilisateur.

Réalisation

Ce projet a été mené en autonomie complète, de la conception à la mise en production. Il repose sur une architecture modulaire en Python, découplant clairement les responsabilités entre les différentes briques du système.
L’application intègre un pipeline Speech-to-Text / LLM / Text-to-Speech entièrement local : la voix de l’utilisateur est transcrite par Whisper, analysée et corrigée par un modèle de langage Ollama (Qwen2.5), puis restituée vocalement via Piper TTS.
Un serveur FastAPI expose les fonctionnalités sous forme d’API REST, permettant de découpler la logique métier de l’interface. L’interface desktop a été développée avec PyWebView, offrant un rendu moderne en HTML/CSS/JS servi localement.

Résultat et reconnaissance

L’application permet de converser en anglais en temps réel avec un coach virtuel qui corrige les fautes grammaticales, s’adapte à différents profils thématiques et fonctionne 100% hors-ligne.
Ce projet m’a permis de renforcer mes compétences en architecture logicielle, en intégration de modèles d’IA locaux et en développement d’interfaces desktop modernes.