文字起こしツールの選択とWhisperの利用方法

2025.02.20

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文字起こしツールの選択とWhisperの利用方法
Pythonを使ったWhisperの実装手順
参考サイト

文字起こしツールの選択とWhisperの利用方法

安全な文字起こしツールの選択

音声データを文字起こしするための安全なツールとして、OpenAIのWhisperが挙げられます。Whisperはオープンソースの音声認識モデルであり、ローカル環境で実行できるため、データのプライバシーを保護しつつ高精度な文字起こしが可能です。
Whisperは多言語に対応しており、さまざまな音声品質に対しても優れた性能を発揮します。

Whisperの仕組み

Whisperは、音声データを解析し、音響的特徴と言語的特徴を基にテキストを生成します。
具体的には、音声信号をデジタル信号に変換し、深層ニューラルネットワークを用いて処理します。このプロセスにより、音声からテキストへの変換が行われます。

Pythonを使ったWhisperの実装手順

以下は、Pythonを使用してWhisperを利用し、音声データを文字起こしするための基本的な手順です。

環境の準備
- Pythonをインストールします（推奨バージョンは3.7以上）。
- 必要なライブラリをインストールします。Whisperはpipを使ってインストールできます。
pip install git+https://github.com/openai/whisper.git pip install ffmpeg-python

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pip install git+https://github.com/openai/whisper.git
pip install ffmpeg-python
音声ファイルの準備
- 文字起こししたい音声ファイル（例：mp3やwav形式）を用意します。

Pythonスクリプトの作成

以下のようなスクリプトを作成し、音声ファイルを文字起こしします。

import whisper

# Whisperモデルの読み込み
model = whisper.load_model("base")  # モデルのサイズは"tiny", "base", "small", "medium", "large"から選択可能

# 音声ファイルのパス
audio_file = "path/to/your/audio/file.mp3"

# 音声の文字起こし
result = model.transcribe(audio_file)

# 結果を表示
print(result["text"])