Whisper AI 実装ガイド

Pythonを使った音声認識AIの導入と活用方法

重要ポイント

基本的な実装手順

1

必要なライブラリのインストール
Whisperライブラリとffmpegをインストールします。

pip install openai-whisper # OSによって異なるffmpegのインストール方法 # Mac: brew install ffmpeg # Linux: sudo apt install ffmpeg # Windows: choco install ffmpeg（Chocolateyが必要） # Chocolateyのインストール: https://chocolatey.org/install

Windowsユーザー向け: Chocolateyのインストールが必要です。公式サイト（https://chocolatey.org/install）の手順に従ってインストールしてください。

2

Pythonスクリプトの作成
Whisperをインポートし、モデルをロードします。

import whisper # モデルのロード（初回はダウンロードが行われる） model = whisper.load_model("base") # base, small, medium, large, large-v2, large-v3
3

音声ファイルの変換処理
音声ファイルをテキストに変換し、結果を取得します。

# 音声をテキストに変換 result = model.transcribe("test.wav") # 結果の表示 print(result["text"]) print(result["language"]) # 言語の表示（日本語の場合は'ja'）

注意点: 初回実行時にはモデルのダウンロードが行われるため、時間がかかる場合があります。また、精度は使用するモデルのサイズによって異なります。高精度が必要な場合は、より大きなモデル（largeなど）を選択してください。

GPU活用による高速化

4

Google CloudでのGPUリソース申請
Google CloudでGPUを使用するには、まず割り当て申請が必要です。

  1. ナビゲーションメニューの「IAMと管理」から「割り当て」を選択
  2. 「GPUs (all regions)」でフィルター
  3. サジェストされた「GPUs (all regions)」を選択
  4. チェックボックスにチェックを入れて「割り当てを編集」をクリック
  5. 必要な項目を入力して「リクエストを送信」をクリック
5

GPUを使用するための実装
PyTorchを使ってGPUを活用する場合の実装例です。

import whisper import torch # GPUが利用可能か確認 device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" # モデルのロード（GPUを指定） model = whisper.load_model("base", device=device) # 音声をテキストに変換 result = model.transcribe("test.wav") # 結果の表示 print(result["text"])

GPU使用状況の確認方法: NVIDIAのGPUを使用している場合は、nvidia-smiコマンドを実行することでGPUの使用状況を確認できます。

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要約

Whisper AIはOpenAIが開発した高性能な音声認識AIで、音声をテキストに変換する機能を提供しています。WebAPIとしての利用だけでなく、ローカル環境でも無料で使用できるため、インターネット接続がない環境でも活用できる利点があります。

実装にはPythonを使い、必要なライブラリ（openai-whisper）とffmpegをインストールするだけで簡単に始められます。モデルサイズは複数用意されており、baseからlarge-v3まで選択可能で、大きいモデルほど高精度な認識が可能です。すべてのモデルで日本語の音声認識に対応しています。

具体的な実装では、whisperモジュールをインポートし、load_model()でAIモデルをロード、transcribe()メソッドで音声ファイルをテキスト変換します。結果は辞書型で返され、テキスト内容や検出された言語情報を取得できます。長い音声ファイルや高精度モデルを使用する場合は処理時間が長くなるため、GPUを活用することで高速化が可能です。Google CloudのVMインスタンスなどを利用してGPU環境を構築し、PyTorchを使ってGPUを指定する実装を行うことで、より効率的な音声認識処理が実現できます。