Whisper: 高性能音声認識モデル

Whisperは、OpenAIによって開発された汎用音声認識モデルです。このモデルは、多様な音声データセットで訓練されており、マルチタスク機能を備えています。具体的には、音声認識、音声翻訳、言語識別などを行うことができます。

特徴とアプローチ

Whisperは、トランスフォーマーのシーケンス・ツー・シーケンスモデルを使用しており、音声処理タスクを共同で表現します。これにより、従来の音声処理パイプラインの多くのステージを単一のモデルで置き換えることが可能です。特に、マルチタスク訓練形式では、タスクを指定するための特別なトークンが使用されます。

セットアップ

Whisperを使用するには、Python 3.9.9およびPyTorch 1.10.1が必要です。以下のコマンドで最新のWhisperをインストールできます:

pip install -U openai-whisper

また、ffmpegコマンドラインツールも必要です。これは、ほとんどのパッケージマネージャーからインストール可能です。

利用可能なモデルと言語

Whisperには、6つのモデルサイズがあり、英語専用バージョンとマルチリンガルバージョンが提供されています。以下は、モデルのサイズと必要なVRAM、相対速度の概要です:

コマンドラインでの使用法

以下のコマンドを使用して、音声ファイルを文字起こしできます:

whisper audio.flac audio.mp3 audio.wav --model turbo

Pythonでの使用法

Python内での文字起こしも可能です:

import whisper
model = whisper.load_model("turbo")
result = model.transcribe("audio.mp3")
print(result["text"])

まとめ

Whisperは、音声認識の分野で非常に強力なツールです。多言語対応や音声翻訳機能を備えており、さまざまなアプリケーションでの利用が期待されます。ぜひ、Whisperを試してみてください！