Open AIのWhisper APIを使って文字起こしして要約してみた！

実際のイメージ

こんな感じで音声ファイル.m4aを読み込んでテキストに起こすことができます。
これをコピペして、ChatGPTやCLAUDEに投げれば要約もできますね！！

こんな悩みありませんか？

1. ミーティングを文字起こししたい

   • 重要な会議の内容を記録して後で振り返りたい

   • 口頭での説明を文字として残したい

2. でもツールはお金がかかる

   • 有料の文字起こしサービスは予算的に厳しい

   • 高品質な文字起こしツールは高額なものが多い

3. ChatGPT、Claudeは AppleのVoice Memoを読み込めない

   • AIの力を借りたいけど、音声ファイル(.m4a)を直接処理できない

   • 一度テキスト化する手間が必要になってしまう

これらの悩みを解決する方法として、Open AIのWhisper APIを使った文字起こしをご紹介します！

Whisperとは？

Whisperは、OpenAIが開発した革新的な音声認識モデルです。以下のような特徴があります：

• 多言語対応（80以上の言語をサポート）

• 高精度な文字起こし能力

• オープンソースで公開されており、ローカル環境でも利用可能

• 雑音や方言にも強い性能

Whisperを使用することで、高品質な文字起こしを低コストで実現できます。

Pythonのコード

import whisper

# モデルのロード
model = whisper.load_model("base")

# 文字起こし
result = model.transcribe("/Path/xxx.m4a")

# 認識されたテキストの表示
print(result["text"])

このコードを使用することで、簡単に音声ファイルの文字起こしを行うことができます。

コードの説明

1. `whisper`ライブラリをインポートします。

2. `whisper.load_model("base")`で基本的なWhisperモデルをロードします。

3. `model.transcribe()`メソッドを使用して、指定した音声ファイルの文字起こしを行います。

4. 文字起こし結果を表示します。

注意点

• 初回実行時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。

• 音声ファイルのパスは、ご自身の環境に合わせて変更してください。

• 大きな音声ファイルの処理には時間がかかる場合があります。

• モデルのサイズによって精度と処理速度が変わります。"base"の他に"tiny"、"small"、"medium"、"large"があります。

まとめ

Whisper APIを使用することで、以下のメリットが得られます：

1. 高品質な文字起こしを低コストで実現

2. ローカル環境で処理可能なため、プライバシーを保護

3. 多言語対応で幅広い用途に使用可能

ぜひ、このツールを活用して、効率的な文字起こしを実現してみてください！