解説
さらに詳しく解説
Whisperとは
Whisper(ウィスパー)は、OpenAIが開発したオープンソースの音声認識モデルです。99言語に対応し、高精度な文字起こし・翻訳が可能です。
主な特徴
| 特徴 | 詳細 |
|---|---|
| 多言語対応 | 99言語をサポート |
| 高精度 | 商用レベルの認識精度 |
| オープンソース | 無料で利用可能 |
| ローカル実行 | オフラインで動作 |
| 翻訳機能 | 音声から英語への翻訳 |
モデルサイズ
| モデル | パラメータ | 必要VRAM | 速度 |
|---|---|---|---|
| tiny | 39M | 1GB | 最速 |
| base | 74M | 1GB | 高速 |
| small | 244M | 2GB | 中速 |
| medium | 769M | 5GB | 中速 |
| large-v3 | 1550M | 10GB | 低速・高精度 |
インストール
bash
# pipでインストール
pip install openai-whisper
# または
pip install git+https://github.com/openai/whisper.git基本的な使い方
python
import whisper
# モデル読み込み
model = whisper.load_model("large-v3")
# 音声ファイルを文字起こし
result = model.transcribe("audio.mp3", language="ja")
print(result["text"])コマンドライン利用
bash
# 基本的な文字起こし
whisper audio.mp3 --language ja
# モデル指定
whisper audio.mp3 --model large-v3
# 出力形式指定
whisper audio.mp3 --output_format srtAPI利用
python
from openai import OpenAI
client = OpenAI()
audio_file = open("audio.mp3", "rb")
transcript = client.audio.transcriptions.create(
model="whisper-1",
file=audio_file,
language="ja"
)
print(transcript.text)料金
活用事例
Whisperの活用:
├── 会議録作成
├── 動画字幕生成
├── ポッドキャスト文字起こし
├── 音声データ分析
├── 多言語コンテンツ制作
└── アクセシビリティ対応faster-whisper
CTranslate2を使用した高速版実装。
bash
pip install faster-whisperpython
from faster_whisper import WhisperModel
model = WhisperModel("large-v3", device="cuda")
segments, info = model.transcribe("audio.mp3", language="ja")
for segment in segments:
print(f"[{segment.start:.2f}s -> {segment.end:.2f}s] {segment.text}")制限事項
| 制限 | 詳細 |
|---|---|
| 長時間音声 | 分割処理が必要 |
| ノイズ | 品質に影響 |
| 専門用語 | カスタマイズ不可 |
| リアルタイム | バッチ処理向け |
