【Python】Whisperで高精度文字起こしする完全版ガイド🎙️📝（Windows/Mac/Linux・GPU高速化・字幕SRT/VTT・大量処理・話者分離まで）

「会議の録音」「YouTube用の字幕」「インタビュー音声」「講義の録画」――こういった素材を高精度に文字起こしできると、仕事も副業も一気に加速します🚀✨
本記事では、OpenAIの音声認識モデル Whisper をPythonでローカル実行し、実務で困らないレベルまで徹底的に解説します💪🔥

Whisperは「Python＋仮想環境＋ffmpeg」まで整えると一気にラクになります😊
環境構築に詰まりやすい人は、Pythonの基礎〜実行環境の整え方がまとまった1冊があると時短です⏱️✨
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Whisperとは？できることまとめ🤖🎧
この記事でゴールにすること🎯✨
Whisper導入の全体像（先に流れを掴む）🧭
【STEP1】Python環境を用意する🐍🛠️（仮想環境推奨）
- Windows（PowerShell）🪟
- Mac/Linux 🍎🐧
【STEP2】ffmpegを入れる🎞️（ここで詰まりやすい）
【STEP3】Whisper（openai/whisper）をインストール📦
- 安定版（推奨）✅
- 最新コミット版（必要な場合のみ）🧪
【STEP4】まずはCLIで最短動作確認✅🎙️
【STEP5】Pythonコードで文字起こしする🧑‍💻📝
- 最小コード（まずこれ）🚀
モデル選びのコツ⚖️（速度と精度の現実的バランス）
- おすすめ早見表📌
【GPU高速化】CUDAで爆速にする⚡️🖥️
- 重要ポイント🔑
- 動作確認（GPUが使えているか）✅
字幕（SRT/VTT）を出力する🎬📝
- 字幕用途のコツ💡
フォルダ丸ごと大量処理する🗂️⚙️（実務向け）
「openai/whisperが遅い…」を解決する最適解🚀（faster-whisper）
- faster-whisperの強み🔥
「単語ごとのタイムスタンプ」「話者分離」までやりたい人へ👥⏱️（WhisperX）
よくあるエラー＆解決策🧯😵‍💫
活用アイデア集💡✨（読者の未来＝ベネフィット）
FAQ（よくある質問）❓😊
最後に（最短のおすすめルート）🏁✨

Whisperとは？できることまとめ🤖🎧

Whisperは、音声からテキストへ変換するASR（自動音声認識）モデルです🎙️➡️📝
特徴は次のとおりです👇

多言語対応（日本語も強い🇯🇵）
**翻訳（音声→英語）**も可能🌍➡️🇺🇸
モデルサイズ選択で「速度↔精度」を調整できる⚖️
ローカル実行できる（機密音声を外に出さない）🔒

Whisperの公式CLIとPython利用例は、OpenAI公式リポジトリでも案内されています📌

この記事でゴールにすること🎯✨

次を「できる状態」にします👇

Windows/Mac/LinuxでWhisperを確実に導入🧰
GPU（CUDA）で高速化⚡️
音声/動画から文字起こし（TXT/JSON）📄
字幕（SRT/VTT）出力🎬
フォルダ丸ごとなど大量処理の自動化🗂️
必要なら word-levelタイムスタンプや話者分離にも拡張👥

Whisper導入の全体像（先に流れを掴む）🧭

Whisper（openai/whisper）を使う場合の基本要件は👇

Python（推奨：3.10前後）🐍
Whisperのインストール（pip）📦
ffmpegの導入（重要）🎞️
（GPUを使うなら）PyTorchをCUDA対応で入れる⚡️

※ openai/whisper は ffmpegが必須です（公式READMEに明記）

【STEP1】Python環境を用意する🐍🛠️（仮想環境推奨）

プロジェクトごとに環境を分けると事故が減ります✅

Windows（PowerShell）🪟

py -3.10 -m venv .venv
.\.venv\Scripts\activate
python -m pip install -U pip

Mac/Linux 🍎🐧

python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install -U pip

【STEP2】ffmpegを入れる🎞️（ここで詰まりやすい）

openai/whisper は ffmpegコマンドが必要です
インストール後は ffmpeg -version が通るか確認します✅

Windows（Chocolatey）🍫

choco install ffmpeg
ffmpeg -version

（公式READMEでもChocolatey/Scoop例が載っています）

Windows（Scoop）🥄

scoop install ffmpeg
ffmpeg -version

Scoopでの導入例は複数の手順資料でも紹介されています

Mac（Homebrew）🍺

brew install ffmpeg
ffmpeg -version

こちらも公式READMEに記載があります

Ubuntu/Debian 🐧

sudo apt update && sudo apt install -y ffmpeg
ffmpeg -version

公式READMEに手順があります

【STEP3】Whisper（openai/whisper）をインストール📦

安定版（推奨）✅

pip install -U openai-whisper

（公式の導入コマンド）

【STEP4】まずはCLIで最短動作確認✅🎙️

文字起こし（自動言語判定）📝

whisper sample.mp3 --model small

日本語を指定して精度アップ🇯🇵✨

whisper japanese.wav --language Japanese

（言語指定の例は公式READMEに掲載）

翻訳（音声→英語）🌍➡️🇺🇸

whisper japanese.wav --model medium --language Japanese --task translate

※ turbo は translate 指定でも元言語を返す注意点が公式にあります

【STEP5】Pythonコードで文字起こしする🧑‍💻📝

最小コード（まずこれ）🚀

import whisper

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

（公式READMEのPython例）

モデル選びのコツ⚖️（速度と精度の現実的バランス）

Whisperには複数モデルがあり、用途で選ぶのが最短です🧠
公式READMEには、サイズ別の目安（必要VRAM/相対速度）が表で整理されています

【GPU高速化】CUDAで爆速にする⚡️🖥️

重要ポイント🔑

Whisper自体はPyTorchを使います🧠
GPUを使うなら、CUDA対応のPyTorchが必要です⚡️
インストールコマンドは環境で変わるので、**公式のPyTorch “Get Started”**で生成するのが安全です✅

動作確認（GPUが使えているか）✅

import torch
print(torch.cuda.is_available())
print(torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else "CPU")

字幕（SRT/VTT）を出力する🎬📝

WhisperのCLIは、字幕ファイル生成が得意です✨
例（複数形式をまとめて出す）👇

whisper input.mp4 --model small --output_format srt --output_dir out
whisper input.mp4 --model small --output_format vtt --output_dir out

字幕用途のコツ💡

話し言葉→読みやすい文章にしたいなら、後段で整形（句読点/改行）すると完成度UP✨
動画編集に入れるなら VTT（Web） / SRT（汎用） を用途で使い分け🎞️

フォルダ丸ごと大量処理する🗂️⚙️（実務向け）

「毎回手入力」は絶対に続きません😇
フォルダ内を一括処理できるスクリプト例です👇

from pathlib import Path
import subprocess

INPUT_DIR = Path("input")
OUT_DIR = Path("out")
OUT_DIR.mkdir(exist_ok=True)

model = "small"

targets = []
for ext in ("*.mp3", "*.wav", "*.m4a", "*.mp4", "*.mov"):
    targets += list(INPUT_DIR.glob(ext))

for p in targets:
    print(f"✅ transcribing: {p.name}")
    subprocess.run([
        "whisper", str(p),
        "--model", model,
        "--language", "Japanese",
        "--output_dir", str(OUT_DIR),
        "--output_format", "txt"
    ], check=True)

「openai/whisperが遅い…」を解決する最適解🚀（faster-whisper）

速度やメモリ効率を求めるなら、faster-whisperが超定番です⚡️
公式READMEでは「同等精度で最大4倍高速・省メモリ」「量子化（int8）でさらに効率化」と説明されています

faster-whisperの強み🔥

最大4倍高速（環境次第）
FFmpeg不要（PyAVがFFmpegライブラリを同梱する設計）
GPU/CPU両対応＋量子化で軽量運用しやすい🎛️

「単語ごとのタイムスタンプ」「話者分離」までやりたい人へ👥⏱️（WhisperX）

会議議事録や対談編集だと、ここが欲しくなります👇

誰が話したか（話者ラベル）👤👤
単語単位の正確なタイムスタンプ⌚️

その用途なら WhisperX が強いです💪
READMEには「word-level timestamps」「speaker diarization」「高速（large-v2で70x realtime）」などの特徴がまとめられています

よくあるエラー＆解決策🧯😵‍💫

1) `ffmpeg` が見つからない（Windowsで多発）🪟

ffmpeg -version が通るか確認✅
通らないなら choco / scoop導入をやり直す🔁

2) `tiktoken` / Rust関連で失敗する🦀

Whisperは環境によってRustが必要になる場合があります（公式READMEに案内あり）
その場合はRust導入 or setuptools-rust を入れる手順が提示されています

3) GPUなのに遅い🐢

PyTorchがCPU版になっていないか確認（torch.cuda.is_available()）✅
GPUメモリ不足ならモデルを下げる（small/mediumへ）📉
速度優先なら faster-whisper に切替⚡️

活用アイデア集💡✨（読者の未来＝ベネフィット）

会議録音→議事録の自動生成で残業が減る⏳➡️😌
YouTube/講義→字幕SRT/VTTで発信力アップ📣
インタビュー→記事化の下書きが秒速で作れる📝⚡️
外部に出せない音声→ローカル処理で情報漏えいリスク低減🔒
大量音声→バッチ処理でルーチン化し、副業にも転用できる💰✨

FAQ（よくある質問）❓😊

Q1. Whisperは無料で使えますか？💸

ローカル実行（openai/whisper）は、モデルをダウンロードして自分のPCで動かす方式なので、基本的に利用料は発生しません（ただし電気代・PCスペックは必要です⚡️）。モデルとコードはMITライセンスで公開されています

Q2. 日本語の精度を上げるコツは？🇯🇵🎯

まずは 言語指定（--language Japanese） を試すのが効果的です🧠
さらに、精度重視なら medium 以上に上げると改善しやすいです📈

Q3. 動画（mp4）もそのまま文字起こしできますか？🎬📝

できます✅ ただし openai/whisper は内部で音声抽出に ffmpeg を使うため、ffmpegが必須です

Q4. GPUがないと無理ですか？🖥️❌

CPUだけでも動きます🙂 ただし長尺だと時間がかかるので、速度重視なら small を起点にすると続けやすいです⌛️✨

Q5. 話者分離（誰が話したか）もできますか？👥

Whisper単体だと話者分離は標準機能ではありません。
必要なら WhisperX のような拡張ツールで「話者ラベル」まで扱う方法が定番です

Q6. とにかく速くしたいです⚡️

速度最優先なら faster-whisper が強いです🚀
「最大4倍高速・省メモリ・量子化対応」と説明されています

最後に（最短のおすすめルート）🏁✨

まずは openai/whisper + small + 日本語指定 で成功体験✅
次に 字幕（SRT/VTT） で実務に直結🎬
重くなったら GPU または faster-whisper へ拡張⚡️
会議用途で「話者」や「単語タイムスタンプ」が欲しければ WhisperX を検討👥