インタビューや会議の際に発言内容をメモしながら、後で間違えないよう録音もする人は少なくないだろう。だが、録音した音声を聞いてテキストに起こす作業はかなりの手間がかかる。筆者の場合は聞き取りづらい箇所を繰り返し再生したり、パソコンに文字を打ち込む操作が遅れて音声の再生を一時停止したりしているうちに、実際の録音時間の何倍もかかってしまう。作業が終わるころには疲れてうんざりしていることもある。 筆者と同じように「骨の折れる文字起こし作業を何とか楽にこなしたい」と考える人は、洋の東西を問わず多いのかもしれない。最近はAI（人工知能）によって音声を解析して自動的に文字起こしするツールが国内外で増えてきた。中でも大きな注目を集めているのは、米OpenAI（オープンAI）の音声認識AI「Whisper」だ。 同社は米テスラ創業者のイーロン・マスク氏らが設立したAIの研究開発企業で、2020年に発表した言
昨日は、あひるさんの知らない技術まみれのチームに移動した時に実践したことでした。 畑の違う技術や分野に挑戦するときはすごい体力がいりますが、そこに果敢に挑戦して成果を出し続けている姿に日々刺激をもらっています..! 改まして、こんにちは！ @koonagiです。 普段はインフラエンジニア兼データエンジニアとしてTerraformを書いたり、CI/CD作ったり、ETL処理書いたりしています。 普段とは違うことをしてみようと音声認識モデル『Whisper』をつかってみたので、そのことについて書いてみようと思います。 Whisperとは Whisperってなんなのよというところからですが、最近流行っているChatGPTやGPT-3を開発しているOpenAIが開発している音声認識モデルです。 モデルで利用しているトレーニングデータはウェブで収集したデータでなんと68万時間分のデータとなっております
画像生成AI「DALL・E2」や文章生成AI「GPT-3」「InstructGPT」などを開発するAI研究団体のOpenAIが、2022年9月に高性能な文字起こしAI「Whisper」を発表しました。オープンソースのWhisperはリポジトリが一般公開されており、日本語にも対応しているとのことで、オンライン実行環境のGoogle Colaboratory(Google Colab)やローカルのWindows環境に導入して使ってみました。 Introducing Whisper https://openai.com/blog/whisper/ GitHub - openai/whisper https://github.com/openai/whisper ○目次 ◆Hugging Faceの体験版を使ってみる ◆Google Colabに導入して使ってみる ◆Windows環境に導入してみ
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