# Azure Neural

Éditeur : Microsoft (États-Unis). Poids fermés (selon Artificial Analysis).

En bref : 72e sur 96 en synthèse vocale en anglais (Artificial Analysis), dans un groupe de 12 modèles trop proches pour être départagés.

Page : https://quelleia.com/voix/modeles/microsoft-azure-neural/. Classements de la voix de QUELLE IA, à part du score des modèles de langage, relevé du 19 octobre 2026.

## Présentation

Voix de synthèse standard (« Neural ») d'Azure AI Speech, prêtes à l'emploi via le SDK Speech ou l'API REST. Le service propose aussi des voix personnalisées et un réglage fin par SSML (styles, lexiques, changement de langue). (lu sur https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/speech-service/text-to-speech)

- Sortie : 24 septembre 2018 (selon Artificial Analysis)

## Langues

- Annoncées par l'éditeur : plus de 100 langues et variantes régionales, dont le français.
- Évaluées par nos sources : anglais.
- Le français : annoncé par l'éditeur ; pas évalué en français par nos sources.
- Source des langues annoncées : https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/speech-service/text-to-speech, https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/speech-service/language-support?tabs=tts

## Ses classements

- Synthèse vocale en anglais, Artificial Analysis : 72e sur 96, Elo 1 034 (intervalle à 95 % : 1 015 à 1 053), 1 156 votes ; prix : 15 $ par million de caractères. Source : Artificial Analysis, https://artificialanalysis.ai/text-to-speech/model-families/azure (relevé du 19 octobre 2026).

## Modèles proches

- Synthèse vocale en anglais, Artificial Analysis : [Gemini 2.5 Pro (Dec 2025)](https://quelleia.com/voix/modeles/google-gemini-2-5-pro-dec-2025/), 71e (1 037), juste devant
- Synthèse vocale en anglais, Artificial Analysis : [MAI-Voice-1](https://quelleia.com/voix/modeles/microsoft-mai-voice-1/), 73e (1 031), juste derrière

## Comment lire ces chiffres

- Synthèse vocale : Dans une arène, des votants écoutent deux voix à l'aveugle et choisissent la meilleure ; l'Elo en tire un classement, plus il est haut, mieux c'est. Le repère de prononciation compte les mots qu'un modèle de transcription comprend mal en relisant la voix : plus il est bas, mieux c'est.

## Noms dans les sources

- Artificial Analysis : Azure Neural

## Liens

- Page de l'éditeur : https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/speech-service/text-to-speech
- L'essayer : https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/speech-service/rest-text-to-speech

## Pages lues

- https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/speech-service/text-to-speech (« Standard voices : High-quality neural voices available out of the box in 100+ languages and locales »), 17/10/2026
- https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/speech-service/text-to-speech (« Text to speech enables your applications, tools, or devices to convert text into human like synthesized speech. »), 17/10/2026
- https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/speech-service/text-to-speech (« You can use SSML to define your own lexicons or switch to different speaking styles. With the multilingual voices , you can also adjust the speaking languages via SSML. »), 17/10/2026
- https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/speech-service/text-to-speech (« Speech SDK documentation - Full SDK reference and samples REST API reference - HTTP-based integration »), 17/10/2026
- https://learn.microsoft.com/en-us/azure/ai-services/speech-service/language-support?tabs=tts (« fr-FR French (France) Standard fr-FR-DeniseNeural (Female) »), 17/10/2026