この記事のポイント
Whisperモデルの高精度音声認識技術と多言語対応の特徴を解説- Azure OpenAI Studioを使用したWhisperモデルのデプロイ手順を具体的に説明
- APIを通じたWhisperモデルの利用方法とカスタマイズ性の高さを紹介
- リアルタイム文字起こし、カスタマーサービス、自動翻訳など具体的なユースケースを提示
- Azure OpenAI Whisperの導入による業務効率化の可能性と将来性を展望
監修者プロフィール
坂本 将磨
Microsoft AIパートナー、LinkX Japan代表。東京工業大学大学院で技術経営修士取得、研究領域：自然言語処理、金融工学。NHK放送技術研究所でAI、ブロックチェーン研究に従事。学会発表、国際ジャーナル投稿、経営情報学会全国研究発表大会にて優秀賞受賞。シンガポールでのIT、Web3事業の創業と経営を経て、LinkX Japan株式会社を創業。
音声認識技術の進化はめざましく、さまざまなシーンでその利便性が求められています。
そんな中、OpenAIが開発したWhisperモデルは、高い精度と多言語対応の音声認識能力で多くの注目を集めています。
この記事では、マイクロソフトが提供するAzure OpenAI WhisperによるWhisperモデルの活用方法について、その特徴や利点から実際の使用方法に至るまでの情報を網羅して解説します。
Whisperモデルのリアルタイム処理による利便性や、音声からテキスト生成、自動翻訳まで、その活用例を具体的に紹介しながら、使い方のヒントを提供します。Azure OpenAI Whisperを使った音声認識の可能性を、この記事でご確認ください。
目次
Whisperモデルとは
Whisperモデルは高度な音声認識と音声生成能力を持つAIモデルです。このモデルは音声をテキストに変換することができ、音声認識の分野では極めて高い認識制度を誇っています。
その技術の背景にはディープラーニングを活用した言語モデルと音声処理技術の進化があり、多様な環境やアクセントで話される音声に対しても、抜群の対応力を示します。
精度の高さから音声処理が伴う数多くのタスクでモデルの活用が進められています。
WhisperモデルはGoogle Colaboratoryや、オープンソースコミュニティであるHugging Faceで無料で簡易的に利用し、その効果を確かめることが出来ます。
Azure OpenAI Whisperとは？
WhisperモデルをAPI経由で利用する方法として、Microsoftによって提供されるサービスであるAzure OpenAI Whisperがあります。
Azure OpenAIの一環として提供されるWhisperモデルは、各種プログラミング言語やフレームワークを通して、既存のアプリケーションに容易に統合することができます。音声の認識や合成、音声翻訳などの機能を自社のシステムに組み込むことで、会議の議事録作成やライブ字幕生成を実現できます。
Azure OpenAI Service
Azure OpenAI Whisperの特徴
数多くの音声モデルの中でも、Azure OpenAI Whisperの持つ特徴や利点を紹介します。
高精度な音声認識
OpenAI Whisperは特筆すべき音声認識精度を誇っています。特に高いノイズ耐性を持っており、ノイズの多い環境でも高い精度で音声認識が可能です。
またリアルタイムの音声の処理にも適しており、リアルタイムで音声をテキストに変換することが出来るため、ライブイベントや会議での字幕生成に利用できます。
さらに、多くの言語と方言に対応しているため、国際的なアプリケーションやサービスにも適しています。
カスタマイズ性の高さ
シンプルなAPIを利用してアクセスできるため、簡単にアプリケーションに音声モデルを統合することが出来ます。
またサンプルコードやドキュメントが充実しているため、多数のサポートを受けながら開発を進めることが出来ます。
さらに、モデルのカスタマイズ性の高さも特徴の一つです。
専門的な用語や特定のアクセントに対応するためにモデルのカスタマイズが可能で、特定の業界やユースケースに最適化することができます。
Azure OpenAI Whisperの利用方法
Azure OpenAI Whisperの実際の利用方法を紹介します。
利用にはいくつかの前提条件が必要になります。
- Azureのサブスクリプションとリソースグループ
- Whisperモデルを利用できるリージョンのAzure OpenAI Serviceのリソース
AzureサービスのリソースグループやAzure OpenAI Serviceについての詳しい情報は、次の解説記事を参考にしてください。
【リソースグループの解説】
Azureのリソースグループとは？作成や移動、アクセス権限の管理を解説
【Azure OpenAI Serviceの利用方法】
Azure OpenAI Serviceとは？その機能や料金、活用方法を解説
Azure OpenAI Studioの利用
Azure OpenAIでWhisperモデルをデプロイするにはAzure OpenAI Studio上の操作が必要になります。
それに加えAzure OpenAI Studioでは、簡単にWhisperモデルの性能を確認することが出来ます。
実際の手順
具体的なデプロイ方法は次のようになっています。
- Azure OpenAI StudioでWhisperモデルのデプロイ
Whisperモデルのデプロイ
デプロイするモデルの設定を行う
- サイドバーの管理>デプロイから先ほどデプロイしたモデルを選択し、プレイグラウンド(Speech Studio)へ移動します。
モデル管理画面からプレイグラウンド(Speech Studio)へ移動する
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プレイグラウンド(Speech Studio)の画面
- Speechモデルの利用
初めにGitHubのAzureAI音声SDKリポジトリから適当な音声データをダウンロードする。
続いてSpeech Studio上でWhisperモデルに音声をアップロードします。
音声のアップロード画面
その後数秒後、音声データを文字起こしした結果が表示されます。
音声データ文字起こしの結果
APIを通じたWhisperモデルの利用
Azure OpenAI Studioでの利用のほかに、APIを通じてWhisperモデルを利用することも可能です。
詳しい利用方法についてはMicrosoftの公式ドキュメントをご覧ください。
Whisperモデルのユースケース
Whisperモデルの音声識別機能には多くの活用の可能性が秘められています。
この章ではWhisperの活用ユースケースをいくつか紹介します。
リアルタイムの文字起こし機能の活用
Whisperモデルは音声識別し文字起こしする機能に優れています。
この機能はリアルタイムでの文字起こしを必要とする多くの場合で活用されます。
いくつかの例を示します。
- 会議の議事録作成
- 授業や講義の文字起こし
- ライブイベントでのリアルタイム字幕生成
- 裁判における裁判記録の自動作成
このような場面でリアルタイムの文字起こし機能は、すさまじい効果を発揮します。
カスタマーサービス
カスタマーサポートに音声認識を導入し、ユーザーからの音声問い合わせをテキストに変換し、チャットボットで自動応答を行う機能を実現できます。
このように音声モデルによって電話対応の自動化も可能です。
自動翻訳
Whisperによって音声を認識してテキストに変換し、他の言語に翻訳することで、リアルタイムの音声翻訳機能が提供されます。
ビジネスにおいてはこの機能は国際会議や多国籍企業でのコミュニケーション支援に役立ちます。
まとめ
この記事では、Azure OpenAI Whisperによって提供されるWhisperモデルの利用を始めるための基本情報からその特徴や利点、実際の使用方法や使用例の説明を行いました。
Azure OpenAI Whisperによって提供される音声モデルをシステムに組み込むことで、多くの音声に関わる業務の効率化を図ることが出来るようになるでしょう。
他のAzureサービスについては、AI総合研究所の関連記事をご覧ください。
