2025年に使用する最適な文字起こしモデル

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ディマ・エレミン

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文字起こしツール

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Jan 15, 2025

最適な文字起こしモデルを知りたいですか？✅ 過去の結果からトップの音声認識システムをチェックしましょう。▶️ すべての文字起こしニーズに合うモデルが見つかります。

文字起こしの最適なモデルを選ぶ際には、高精度、高速性、柔軟性を備えたものを見つけることが重要です。適切なモデルは、多様なアクセント、バックグラウンドノイズ、言語識別、異なる話し方などの課題を解決し、会議の文字起こしや多言語対応などさまざまなタスクに理想的です。

読み進めるうちに、どの機能を優先するべきか、文字起こしモデルがどのように機能するか、そしてそれらが生産性、コミュニケーション、作業や個人プロジェクトでのアクセス性を向上させる方法を発見できます。

音声からテキストへのモデルとは？

音声からテキストへのモデルは、話し言葉を文章に変換するツールです。高度な音声認識を使用して、音声をクリアで正確な書き起こしに変換します。これらのモデルは、さまざまな音声データでトレーニングされているため、多様な動作、言語、バックグラウンドノイズに対応できる非常に信頼性の高いものとなっています。

これが非常に有用である理由は、適応能力にあります。話されている内容の文脈を認識し、同じ録音で人々が言語を切り替える場合でも対応できます。乱雑な会議録音でも、洗練されたポッドキャストでも、これらのツールは堅実な結果を提供するために懸命に働きます。インタビューの文字起こし、会議ノートのキャプション、ログや要約に最適です。

これらのモデルは、さまざまな方法で個人や企業によって使用されています。たとえば、開発者はアプリに音声コマンドの書き起こしを処理するために追加し、チームは会議を記録したり、重要な会話を追跡したりするために依存しています。生活を楽にするだけでなく、時間を節約し、手作業のメモ作成のような退屈な作業を省くためのものです。

技術の進化により、これらのモデルはさらに多くのことができるようになりました。リアルタイムで音声を処理したり、異なる言語を認識したり、さまざまな形式のファイルに対応したりします。さらに、異なるバージョンが利用可能であるため、通常はニーズに合ったものが見つかります。

言語モデル：文字起こしに意味を与える

言語モデルは、文字起こしを自然で意味のあるものにするものです。すべてのデータを取り込み、単語がどのように適合するべきかを判断するための文脈を提供します。音声を単にテキストに翻訳するだけでなく、文字起こしが流れ、意味を持つようにします。たとえば、どの単語が続く可能性が高いかを認識し、人々の話し方に基づいて不正確さを見抜くことができます。

これは、大規模で多様なデータセットでのトレーニングに最適なモデルです。言語モデルはこれに長けており、非常に高い精度で文字起こしを作成し、実際の会話のように感じられるものを提供します。

音響モデル：音を文字に変換する

音響モデルは、音を文字に変える魔法が始まる場所です。データを聞き、それをパターンに分解し、その音を正しい文字や単語に一致させます。ノイズがあったり、話し言葉が不明瞭であったりしても、モデルは言われていることを解釈することができます。

さまざまな声やアクセントでトレーニングされることで、提供されたほぼすべての音声入力を処理できるようになります。これにより、話された単語を高精度で文字起こしできるようになり、音声からテキストへのシステムの重要な部分となっています。

最適な音声からテキストへのオープンソースモデル

音声からテキストへの技術に取り組む場合、優れたオープンソースモデルがいくつか存在します。これらのモデルは、柔軟性、精度、多言語対応能力が評価されています。

個人的なプロジェクトであれ、ビジネス向けに何かを構築している場合であれ、これらのモデルはアプリに音声認識を統合するための優れた選択肢です。以下は、現在利用可能なオープンソースモデルの一部で、それぞれに独自の強みがあります。

Whisper

Whisperは、OpenAIによって開発されたオープンソースの音声認識システムです。ウェブから集められた膨大なデータコレクション、推定で680,000時間分を使用してトレーニングされています。このトレーニングにより、英語や他の言語での音声を文字起こしする能力が向上し、さらには英語から他の言語への翻訳も可能になります。これにより、多様な言語ニーズに対応できる有用なツールとなっています。

Whisperは、オーディオを30秒ごとのチャンクに分割し、それを「ログ–メルスペクトログラム」と呼ばれるものに変換するモデルを使用して動作します。これらのスペクトログラムはシステムによって処理され、出力テキストを予測します。しかし、Whisperは単に音を言葉に変えるだけではありません。識別、タイムスタンプの付与、多言語文字起こしの処理なども同じプロセス内で行うことができます。

Whisperが際立っている理由は、その卓越した精度にあります。さまざまなアクセントを処理し、バックグラウンドノイズに対応し、トレーニングされたデータの幅広さのおかげで専門用語を理解する能力を持っています。

DeepSpeech

DeepSpeechは、BaiduのDeepSpeechアルゴリズムに基づいて、2017年にMozillaによって作成されたオープンソースの音声認識ツールです。ディープニューラルネットワークと、文字起こしの精度や流れを向上させる言語モデルを使用して、音声をテキストに変換します。このシステムはさまざまなデータでトレーニングされており、文字起こしツールとしてだけでなく文法チェッカーとしても機能します。DeepSpeechの進化により、トレーニングやリアルタイムタスクに利用可能で、複数の言語やプラットフォームをサポートします。また、柔軟性があり、さまざまなニーズに応じて調整可能です。

そうは言っても、Whisperのようなより高度なシステムと比較すると、DeepSpeechには制限があります。たとえば、DeepSpeechは最大10秒間の音声を記録できるため、コマンド処理のような短いタスクには役立ちますが、長時間の文字起こしにはあまり適していません。

また、コーパスが比較的小さく、1文あたり約14語または100文字程度です。そのため、トレーニングを効率化するために、開発者は文を分割したり、一般的な単語を削除したりする必要があります。音声記録を拡張する計画はあるものの、より最新のモデルのパフォーマンスや精度にはまだ及びません。

Kaldi

Kaldiは、音声をテキストに変換するためのツールキットで、柔軟で適応しやすいように設計されています。モジュール型のアプローチを採用しているため、開発者がカスタマイズや拡張を容易に行えるようになっています。つまり、Kaldiは単なる音声認識システムにとどまらず、そのアルゴリズムは他のさまざまなAIアプリケーションにも再利用できるため、非常に汎用性が高いツールです。

読み上げ音声認識システムとは異なり、Kaldiは独自のシステムを構築するためのフレームワークのようなものです。一般的なオーディオデータセットと連携して、通常のコンピューター、Android デバイス、または Web アセンブリを使用する Web ブラウザーでも実行できる ASR プログラムを作成します。ブラウザシステムにはまだいくらか制限がありますが、サーバー側の処理を必要としないソリューションを採用することは、完全にクロスプラットフォームな音声認識に向けた刺激的な一歩です。

SpeechBrain

SpeechBrainは、会話型AIに関連するすべてを処理するように設計された多用途のツールキットです。音声からテキストへの変換、音声合成、大規模言語モデルを使用した作業などのタスクを管理でき、チャットボットや音声ベースのシステムと自然な対話を作成するための理想的なツールです。

SpeechBrainの最も優れた点の1つは、その学術的な背景です。これは、世界中の30以上の大学の協力を得て開発されており、大規模で活発なコミュニティを持っています。このコミュニティには、音声およびテキスト処理のような多くのタスクをカバーする40の異なるデータセットを使用した200以上のトレーニングガイドがあります。

Wav2vec

Wav2Vecは、Metaによって開発された音声認識ツールで、ラベル付けされていないオーディオデータを使用して動作します。ASR（自動音声認識）を、トレーニング用のラベル付けされたデータセットがほとんどない言語を含むより多くの言語で利用可能にすることを目指しています。

この技術の大きなアイデアは、従来のASRシステムの主要な制限に対処することです。従来のシステムは、大量の音声データとそれに対応する文字起こしが必要で、多くの世界の言語や方言にとっては不可能なことが多いのです。Wav2Vecは自己教師あり学習アプローチを使用してこれを解決します。ラベル付きデータに依存する代わりに、音声の小さなセグメントをトークンとして予測することで学習し、言語モデルが欠けている単語を予測する仕組みに似ています。