Je veux envoyer beaucoup d appels simultanes et predire si c est une machine ou un repondeur, je veux eviter d utiliser asterisk ou ce type de tech. puis les 5-10 premiers appels repondu alors je repond avec mon agent que propose tu de faire

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fais moi le meilleur plan vad pour professionel avec un fallback si on est pas sur pour des appels vers les professionels

Merci — je vais vous proposer le meilleur plan VAD professionnel, clair et actionnable, avec un fallback robuste pour les cas incertains (répondeur / machine). Je réponds ici à votre demande : un plan VAD optimisé pour appels vers des professionnels, prêt à être implémenté côté serveur avec LiveKit + services STT/LLM. Plan VAD professionnel (architecture en couches) • Couche 1 — VAD audio en temps réel (baseline) ◦ Utiliser un VAD léger et fiable (ex. Silero VAD) pour détecter la présence de parole instantanée. ◦ Paramètres recommandés : ▪︎ Frame size : 20–30 ms ▪︎ Energie / seuils adaptatifs : calibrer automatiquement sur les 1ères 500 ms de l’appel ▪︎ Debounce (hystérésis) : 200–300 ms pour éviter toggles sur bruits courts • Couche 2 — Endpointing sémantique via STT ◦ Envoyer flux audio à un STT de haute qualité avec endpointing (ou chunks de 2–4s pour faible latence). ◦ Utiliser les signaux d’endpointing et ponctuation du STT (fin de phrase, intonation) pour distinguer une courte pause d’une vraie fin d’intervention. ◦ Paramètres recommandés : ▪︎ Chunk size : 2–3 s pour streaming; flush si silence > 0.8s ▪︎ Confidence threshold STT : 0.85 pour considérer la transcription comme fiable • Couche 3 — Classification LLM/ML pour AMD (voicemail vs humain) ◦ Si VAD + STT donnent un doute, envoyer un extrait court (3–6s) au modèle de classification audio/LLM spécialisé en AMD. ◦ Le modèle renvoie probabilité humain vs répondeur + raison (ex. tonalité plate, message standard “laisser message”). ◦ Seuils suggérés : probabilité_humain > 0.80 = humain ; < 0.40 = répondeur ; entre 0.40–0.80 = incertain (fallback). Logique de décision (pipeline temps réel) 1. Call connected → activer VAD et démarrer STT streaming en parallèle. 2. Si VAD détecte parole dans les 2s : ◦ Passer l’audio au STT; si transcription cohérente (confidence >= 0.85) et réponse contextuelle => considérer humain. 1. Si VAD détecte silence prolongé (> SILENCE_THRESHOLD, ex. 5s) sans paroles : ◦ Classer comme probable répondeur. 1. Si détection contradictoire (parole très brève, phrase générique) → extraire 3–6s et appeler classification LLM. ◦ Si LLM dit humain → connecter / transférer à l’agent. ◦ Si LLM dit répondeur → laisser message ou raccrocher. ◦ Si LLM incertain → activer fallback progressif (voir ci‑dessous). Fallback robuste pour cas incertains (prioritaire pour professionnels) • Politique progressive “Verify-Human” (préserver l’expérience pro) a. Prompt automatique court et neutre (TTS) : “Bonjour, c’est [Nom]. Êtes-vous disponible ?” • Durée < 2s, voix naturelle, ton professionnel. a. Window d’écoute : attendre jusqu’à 4s pour réponse active détectée par VAD+STT. b. Si réponse vocale détectée et STT fiable → humain confirmé. c. Si silence ou message générique → laisser message prédéfini ou raccrocher. • Variante conservatrice (si vous ne voulez rater aucun humain) : ◦ Étendre la window à 6s et demander une confirmation explicite (“Dites ‘oui’ si vous êtes disponible”), puis classifier. ◦ Coût : allonge temps d’appel et charge, mais réduit faux positifs. Limitation / Priorisation pour agents (votre contrainte 5–10 premiers) • Maintenir compteur atomique de sessions agent connectées. • Quand détection = humain et compteur < N (N = 5–10), connecter immédiatement. • Si compteur >= N et détection humain : ◦ Option A (préférée pour pros) : Mettre en file avec message d’attente puis rappel prioritaire. ◦ Option B : Proposer callback automatique dès qu’un agent libre. Monitoring et apprentissage continu • Logger chaque décision AMD + extrait audio + résultat final (agent connecté / voicemail). • Construire dataset pour réentraîner classifier LLM interne — cela améliore précision sur votre population cible (professionnels parlent différemment). • Mesures clés : TPR humain, FPR répondeur, temps moyen de décision, latence pour connecter agent. Paramètres finaux recommandés (valeurs initiales à tester) • VAD frame : 25 ms • VAD debounce : 250 ms • SILENCE_THRESHOLD (initial) : 5 s • STT chunk : 2–3 s, confidence_threshold : 0.85 • LLM prob_humain seuil : > 0.80 = humain ; < 0.40 = répondeur ; 0.40–0.80 = incertain • Prompt verify-human : 1.5–2 s TTS + 4 s window (ou 6 s pour variante conservatrice) Exemple de flux (pseudocode simple)

on_call_connect():
    start_vad()
    start_stt_stream()
    start_timer()

on_vad_speech_detected():
    reset_timer()
    if stt_confidence_high() and stt_response_is_coherent():
        classify_as_human()
    else:
        send_snippet_to_llm()

on_timer_exceed(SILENCE_THRESHOLD):
    classify_as_voicemail()

on_llm_result(score):
    if score > 0.8: classify_as_human()
    elif score < 0.4: classify_as_voicemail()
    else: run_verify_human_prompt()

Questions pour adapter au mieux (réponse rapide requise) • Voulez‑vous privilégier vitesse (décision < 5s) ou minimiser les faux-détectés (préserver chance de joindre humain) ? • Préférez‑vous la variante conservatrice (verification plus longue) ou réactive (prompt court + window 4s) ? • Quels volumes (appels simultanés) visez‑vous ? (impacte choix d’architecture et coût LLM/STT) Si vous me confirmez ces points (vitesse vs précision, variante, volume cible), je vous fournis : • Un schéma d’architecture prêt à déployer (components LiveKit + STT + LLM + queue), • Un exemple d’implémentation plus détaillé (pseudocode ou snippets pour worker Node/Python), • Les recommandations de monitoring/KPIs à suivre pour itérer. Souhaitez‑vous la version conservatrice ou réactive pour commencer ? Sources: Turns overview | LiveKit Documentation | Turn Detection for Voice Agents: VAD, Endpointing, and Model-Based Detectio... | How does end-of-utterance detection work in conversations? | examples/voice_agents | livekit/livekit_composite | DeepWiki | How to detect and handle silence during calls, with interactive elements