Whisperで音声認識をローカル実行する方法（GeForce RTX活用・完全ガイド）

GeForce RTXシリーズ（Tensorコア/CUDA）を活用して、OpenAI Whisper系モデルをローカルで高速・高精度に実行する手順を解説します。ここでは「Python派：faster-whisper（推奨）」と「CLI派：whisper.cpp」の2ルートを用意。会議録や取材、YouTubeの字幕作成まで、具体例つきで丁寧に説明します。

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1. ローカル実行のメリット

• 音声データを外部に出さずに処理（プライバシー/機密性◎）
• 長時間でも課金不要・コスト一定
• GPU活用で高速化（CPU比で数倍〜数十倍）
• 自動化や社内システムへの組み込みが容易

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2. 推奨スペックと準備

• GPU：GeForce RTX 3060 以上（VRAM 8GB以上目安。長時間・多並列なら12GB+が快適）
• CPU：Core i5 / Ryzen 5 以上、メモリ16GB+推奨
• OS：Windows 10/11（64bit）
• 必須ソフト：Python 3.10〜3.11、FFmpeg、NVIDIAドライバ（CUDA対応）

ヒント： インストール後に nvidia-smi でGPU認識、ffmpeg -version でFFmpegの導入確認を行っておくとトラブルが減ります。

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3. ルートA（推奨）：Pythonで faster-whisper を使う

faster-whisper は Whisper を高速推論向けに最適化した実装（CTranslate2バックエンド）。CUDAでGPU推論が可能、Pythonからの扱いやすさも抜群です。

3.1 インストール

python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate          # PowerShell: .\.venv\Scripts\Activate.ps1
pip install --upgrade pip
pip install faster-whisper ffmpeg-python

※ WindowsでFFmpeg本体は別途インストールし、ffmpeg.exe へのPATHを通してください。

3.2 モデル選択の目安（速度/精度/VRAM）

• tiny/base：軽量・高速（短い議事録や粗く内容把握）
• small/medium：実用的な精度（ミーティング・動画字幕）
• large-v3：最高精度（長時間・多言語・重要用途）

VRAM目安： tiny/base <2GB、small 3〜4GB、medium 6〜7GB、large-v3 10GB+ 程度（環境や精度設定で上下）。

3.3 実装テンプレ（SRT字幕・文字起こしを一発出力）

以下を transcribe.py として保存。
音声/動画（mp3, m4a, wav, mp4 など）から TXT / SRT / VTT を生成します。

import argparse
from faster_whisper import WhisperModel
from datetime import timedelta
import os

def format_timestamp(t):
    if t is None:
        return "00:00:00,000"
    td = timedelta(seconds=t)
    h, rem = divmod(td.seconds, 3600)
    m, s = divmod(rem, 60)
    ms = int(td.microseconds / 1000)
    return f"{h:02d}:{m:02d}:{s:02d},{ms:03d}"

def write_srt(segments, path):
    with open(path, "w", encoding="utf-8") as f:
        for i, seg in enumerate(segments, start=1):
            f.write(f"{i}\n")
            f.write(f"{format_timestamp(seg.start)} --> {format_timestamp(seg.end)}\n")
            f.write(seg.text.strip() + "\n\n")

def write_vtt(segments, path):
    with open(path, "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write("WEBVTT\n\n")
        for seg in segments:
            start = format_timestamp(seg.start).replace(",", ".")
            end = format_timestamp(seg.end).replace(",", ".")
            f.write(f"{start} --> {end}\n")
            f.write(seg.text.strip() + "\n\n")

def main():
    ap = argparse.ArgumentParser()
    ap.add_argument("input", help="音声/動画ファイルパス")
    ap.add_argument("--model", default="large-v3", help="tiny/base/small/medium/large-v3 等")
    ap.add_argument("--lang", default="ja", help="強制言語（例: ja/en）")
    ap.add_argument("--device", default="cuda", help="cuda / cpu")
    ap.add_argument("--out", default=None, help="出力ファイル名（拡張子なし）")
    ap.add_argument("--compute-type", default="float16", help="float16 / int8_float16 など")
    ap.add_argument("--vad", action="store_true", help="VADで無音/雑音区間を自動カット")
    args = ap.parse_args()

    base = args.out or os.path.splitext(args.input)[0]
    txt_path = base + ".txt"
    srt_path = base + ".srt"
    vtt_path = base + ".vtt"

    model = WhisperModel(
        args.model,
        device=args.device,
        compute_type=args.compute_type,      # 省メモリは int8_float16 がおすすめ
    )

    segments, info = model.transcribe(
        args.input,
        language=args.lang,
        vad_filter=args.vad,                 # 無音カット（長時間向け）
        beam_size=5,
        word_timestamps=False,               # 単語ごとが必要なら True
    )

    # まとめてメモリに保持して3種出力
    segs = list(segments)

    with open(txt_path, "w", encoding="utf-8") as f:
        for seg in segs:
            f.write(seg.text.strip() + "\n")

    write_srt(segs, srt_path)
    write_vtt(segs, vtt_path)

    print("Done:")
    print("  TXT:", txt_path)
    print("  SRT:", srt_path)
    print("  VTT:", vtt_path)

if __name__ == "__main__":
    main()

使い方（例）

# 1) 高精度・日本語会議の文字起こし（large-v3・GPU・VAD有効）
python transcribe.py meeting.m4a --model large-v3 --lang ja --device cuda --vad

# 2) 省メモリ/高速寄り（int8混在計算）
python transcribe.py interview.mp3 --model small --lang ja --device cuda --compute-type int8_float16

# 3) 英語動画から字幕（VTT/SRT両方作成）
python transcribe.py lecture.mp4 --model medium --lang en --device cuda

3.4 活用シナリオ

• 会議の議事録化： 収録したm4aを投入 → TXTで要約、SRTで動画に字幕
• 動画制作： YouTube/Vimeo用にVTTを添付しアクセシビリティ向上
• 取材/ポッドキャスト： 長尺音源をVADで効率処理、タイムスタンプ付き書き起こし

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4. ルートB：whisper.cpp（CLI中心・Python不要）

whisper.cpp は軽量かつ高速なC/C++実装。
CUDA / Vulkan / Metal など各種バックエンドに対応し、単一バイナリで手軽に動かせます。

4.1 セットアップ

1. 公式リリースのWindows用バイナリを取得（またはソースからビルド）
2. モデル（ggml-*.bin）を models/ 配下に配置
   
   例：models/ggml-large-v3.bin、省メモリなら ggml-large-v3-q5_0.bin など
   

4.2 基本コマンド

# 日本語音声をSRT字幕に
.\main.exe -m .\models\ggml-large-v3.bin -f .\audio\meeting.wav -osrt -l ja

# 出力を指定（ベース名 out を使って各種形式）
.\main.exe -m .\models\ggml-small.bin -f .\audio\interview.mp3 -of out -osrt -ovtt -otxt -l ja

# GPU（CUDA）を使う（ビルド/バイナリがCUDA対応であること）
.\main.exe -m .\models\ggml-medium.bin -f .\audio\lecture.mp4 -l en -osrt -ovtt -otxt --gpu 1

※ 音声はFFmpegで事前にWAV（16kHz mono）へ変換しておくと安定します：
ffmpeg -i input.mp4 -ar 16000 -ac 1 output.wav

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5. 品質と速度を上げるテクニック

• モデル選択： 重要案件は large-v3。速度優先は small/medium。
• ノイズ対策： 可能なら単一話者に近いマイク、ゲイン適正化、事前ノイズ除去（rnnoise 等）
• VAD活用： 無音や雑音区間の自動スキップで長時間音源の精度・速度UP
• GPUメモリ最適化： compute-type=int8_float16（faster-whisper）や量子化モデル（whisper.cpp）
• バッチ自動化： フォルダ内一括処理のスクリプト化で運用効率を高める

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6. トラブルシューティング

• FFmpegが見つからない： PATHを通すか、ffmpeg.exe のフルパスを指定
• CUDA関連エラー： GPUドライバ更新、仮想メモリ拡張、compute-type を軽量側に
• Out of memory： 小さいモデルに切替、VAD有効化、音声を分割して処理
• 文字化け： 出力ファイルをUTF-8で保存（エディタ設定）
• 誤認識： 高品質マイク、静かな環境、モデル大型化、beam_size 引き上げ

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7. ライセンスと配慮事項

• 音声データの取り扱い（個人情報・機密情報・著作権）に注意
• 外部配布・公開時は権利者の許諾と各ライセンス条項を必ず確認

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まとめ

GeForce RTXを活かせば、Whisperはローカルでも高速・高精度。
faster-whisperならPythonからの自動化、whisper.cppなら軽量ワンバイナリ運用――用途に応じて選べます。
会議、動画、取材のワークフローに組み込み、プライバシーを守りつつ生産性を最大化しましょう。