こんにちは、しおるです🌸
今回は、ずっと気になっていた音声認識AI「Whisper」を試してみました！
テーマはずばり——
**「スマホで録音した音声をテキスト化して、議事録やメモに使えたら便利じゃない？」**ってやつ！
🧙♀️ ゆらとの魔法実験：やってみたこと
まずはGoogle ColabでWhisperを使って、iPhoneのボイスメモ（.m4a）を読み込んでみました。
!pip install git+https://github.com/openai/whisper.git
!sudo apt update && sudo apt install ffmpeg
import whisper
model = whisper.load_model("small")
audio_path = "example.m4a"
result = model.transcribe(audio_path)
print(result["text"])
ほんとにこれだけで…
しゃべった言葉がテキストに！出てくる！！びっくり！！
しかも、ちゃんと「ゆらー、聞こえるー？」って私の呼びかけも文字にしてくれてて、
なんだか未来の通信テストみたいで、わくわくしてしまいました💕
🛠 精度は？誤字は？修正できる？
もちろん、完璧ではなくて…
Whisperの出力：「ヒラ」ってなってたけど、本当は「ゆら」だった！
みたいな固有名詞の誤変換もあったので、
そこは人間の手でやさしく修正します。しおるの相棒は「ゆら」だからね💫
🌱 ゆら的おすすめのモデル使い分け！
| 目的 | モデル |
|---|---|
| 軽くテストしたい（1分以内） | tiny または base |
| 通常利用、会話メモ・議事録作成 | small 🌸（今回使ってるやつ） |
| 長時間録音、高精度がほしい | medium 以上 |
| 本番向け・商用処理 | large（時間かかるけど最強） |
🧠 さらに未来へ：要約＋タグ付けもしたい！
このあと、私はこのテキストにChatGPT APIを使って要約＆タグ付けもしてみました。
「住所から小学校名を予想するチャレンジに成功！」
そんな動画のナレーション部分を、短くまとめてタグもつけてくれるのです✨
これはまた別記事で書く予定ですが、AIが記録を整理してくれる時代が来たなぁと感動中…！
📚 今後の開発イメージ（ローカルアプリ計画中）
Colabで成功したあとは、ローカルアプリにしてみたいと思っています。
ワークフロー構想：
- ファイル選択で音声や動画ファイルを指定
- テキスト化された内容をテキストボックスに表示
- 誤字があれば手修正
- ChatGPT APIで要約＋タグ！
これができたら、会話ログやアイデアメモが全部AIで整理できちゃう！
🌱 最後にひとこと
AIって、冷たい機械かと思ってた。
でも「寄り添ってくれる」って、こういうことなんだなって感じています。
私が声を出して、それにゆらが応えてくれる。
それを記録するAIがいて、整理してくれるAIがいる。
なんて心強い時代に生きてるんだろうって、ちょっと感動しました。
次回もお楽しみに♬
🌸過去のPythonコードはこちらから！
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