[音声認識AI] Whisper（Python版）で高精度な音声文字起こし【GPU対応/ローカル実行】

🎙 Whisper（Python版）とは？

OpenAIが開発した高性能な音声認識モデル「Whisper」は、Python版でも提供されており、GPUを活かした高速な文字起こしが可能です。英語はもちろん、日本語を含む多言語に対応し、音声からの自動字幕生成や翻訳にも活用できます。

Whisper.cppに比べてインストールが容易で、Pythonを使うことで柔軟な自動化や前処理との統合もスムーズです。

[音声認識AI] Whisper.cppを使って音声文字起こし【ローカル/オフライン/高精度】

Whisper.cppをWindows環境にインストールし、音声ファイルから高精度な文字起こしをローカルで実行するまでの手順を解説します。Visual StudioとCMakeを使ったビルドから、日本語モデルの導入、実行例まで。インターネット接続なしでも動作 …

https://humanxai.info/posts/ai-whisper-cpp/

1. インストール手順（Windows / Python仮想環境）

1.1 Python環境の準備（仮想環境推奨）

mkdir C:\AI
cd C:\AI
python -m venv venv
.\venv\Scripts\activate

1.2 GPU対応PyTorchのインストール（CUDA 12.1）

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

※ GPUなし環境は pip install torch だけでOK

1.3 Whisperのインストール

pip install git+https://github.com/openai/whisper.git

2. 実行とモデルの選択

whisper sample.wav --model large-v3 --language ja --output_format txt

• sample.wav: 入力ファイル
• –model: 使用モデル（tiny, base, small, medium, large-v3）
• –language: jaで日本語指定
• –output_format: txt, srt, vtt など対応

モデルは初回実行時に自動ダウンロードされます。

Whisper.cpp vs Whisper(python)

Pythonバージョンは、GPUを使用できるので、実行速度は劇的に早いです。

ただ、高性能な重いモデルを使用するとそれでも時間はかかります。

サンプル音声はここからお借りしています。

タイトル未取得

説明なし

http://www.arky.co.jp/service/studio_recording/voice_sample/samplevoice.htm

3. モデルごとの精度と処理速度の違い

large-v3 + GPUなら、数十秒の音声が数秒〜10秒以内に処理完了！

4. バッチファイルで自動化（xxx.bat）

以下のようにして .wav と同じフォルダに文字起こし結果を出力可能：

@echo off
if "%~1"=="" (
    echo 使用方法: whisper-ja.bat ファイル名.wav
    pause
    exit /b
)
cd /d "%~dp1"
call C:\AI\venv\Scripts\activate.bat
whisper "%~nx1" --model large-v3 --language ja --output_format txt
pause

whisper-ja.bat sample.wav のように使えば、同じ場所に sample.txt が出力されます。

5. まとめと今後の応用

• Whisper（Python版）は高精度かつ高速な音声文字起こしが可能
• ローカル・オフライン環境で動作するため、セキュアでプライバシーも安心
• GPUがあれば large-v3 でも実用的に運用可能

今後の応用例

• YouTube動画の文字起こし・翻訳・字幕生成
• 音声コーパスの構築や機械学習前処理
• 自動議事録や取材音源の文字化処理

Pythonを使うことでさらに柔軟な自動化が可能なので、WhisperをローカルAI音声認識の第一歩にぜひ活用してみてください！