Whisper多言語の音声認識モデルです。実行することができます。mp3やmp4の動画ファイルなど幅広いファイルに対応しているため音声データをそのまま音声認識することができます。音声データを識別し、翻訳してから文字に起こすことができます。音声データの言語認識その音声が何の言語であるかを識別することができます。5つのモデルサイズが用意されており、速度と精度のによって使い分けが可能となっています。英語のみの使用の場合には英語のみのモデルを使用することでさらにパフォーマンスを向上させることができます。単語誤り率を表しており、この数字が小さいほど精度がいいとされています。日本語はこの数値が5.3となっており、94.7%の確率で音声を正確に認識できるということです。実際に触ってみた今回はこの文章を「音読さん」で読み上げされたものの音声認識と翻訳を行います。「こんにちは!株式会社SiNCEです。私たちが目指すのは、データ活用によって事業が確実に成長することです。現場が動きやすく、経営が加速する状態をつくるために全力で各種サポートさせていただきます。」(上記音声ファイルは音読さんを使用して作成しました。)1.colabでノートブックを新規に作成します。ffmpeg3.音声認識したいファイルをcolabにアップロードします。colab上で簡単に使うことができる高精度な音声認識サービスでした。今回は機械音声による音声ファイルを使用しましたが、もちろん人が話している音声ファイルも認識することが可能です。これだけの精度で音声認識が可能であれば様々なことに使うことができそうです。簡単に触ることができるのでぜひ試してみてください。決定木モデルを使ってAI予測モデルを実装!AI入門者向けのチュートリアルAI飯沼2年前Pythonで実装するSVM。