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authorYasutake Yohei <61961825+yasutakeyohei@users.noreply.github.com>2026-09-22 22:25:46 +0900
committerYasutake Yohei <61961825+yasutakeyohei@users.noreply.github.com>2026-09-22 22:25:46 +0900
commit640adb0c560ed5afe076f29b8e15ec350f372f08 (patch)
treebdfe5da5ad133484b649d4213aec549de3f755d9 /src
parent53177139c84492e007ec37cb21373372e79c0234 (diff)
whisper-to-ai-moji-okoshi.mdx: Whisper以外のモデルも試した旨を追記
Qwen3-ASR や ReazonSpeech も試したが、場合によっては高精度なこともあるものの、自分の用途ではWhisperの方が精度が高いと感じることが多かった、という趣旨を「専用ソフトや自動化について」のnoteに追記した。
Diffstat (limited to 'src')
-rw-r--r--src/content/docs/whisper-to-ai-moji-okoshi.mdx2
1 files changed, 2 insertions, 0 deletions
diff --git a/src/content/docs/whisper-to-ai-moji-okoshi.mdx b/src/content/docs/whisper-to-ai-moji-okoshi.mdx
index 8d4be5a..3d17bd6 100644
--- a/src/content/docs/whisper-to-ai-moji-okoshi.mdx
+++ b/src/content/docs/whisper-to-ai-moji-okoshi.mdx
@@ -247,6 +247,8 @@ Google Colab 無償版には利用制限があり、最長12時間(実質4〜5
##### 💡 専用ソフトや自動化について
世の中には、Whisper の文字起こしと生成AIによる整形をワンクリックで行えるソフトや、Python スクリプトで API 連携させる自動化の手法も存在します。ただ、それらは環境構築や API キーの取得が必要だったり、日本語の話者識別がうまくいかなかったりと、導入のハードルが意外と高いです。
+なお、Whisper 以外の音声認識モデル(Qwen3-ASR や ReazonSpeech など)も試しました。場合によっては高精度なこともありますが、私の用途では Whisper の方が精度が高いと感じることの方が多かったです。
+
ここで紹介している「Colab で文字起こし → 結果をコピー → 生成AIに貼り付け」という手順は、一見原始的ですが、コピー&ペーストの手間は数秒で済みます。また、人の目で最終確認する工程はどのみち必要なので、手作業の部分が極端なボトルネックになることはありません。**手軽さと実用性のバランス**で言えば、この方法は今(令和8年6月末)でも十分有力な選択肢です。
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