音声からテキストへは何に適していますか?
音声からテキストへの変換は、会議、インタビュー、コース、ボイスメモ、ポッドキャストの整理に適しています。このツールは、Transformers.js を使用して、ブラウザーで Whisper 音声認識モデルを実行し、認識結果を TXT ドキュメントまたは時間情報付きの SRT 字幕としてエクスポートできます。
音声コンテンツは The Browser AI のサーバーへアップロードされません。初回の文字起こしでは CDN からモデルファイルをダウンロードしますが、以降はブラウザのキャッシュを再利用できます。認識速度と精度は、録音の明瞭さ、背景ノイズ、言語、音声の長さ、デバイスの性能に左右されます。長いファイルほど多くのメモリと時間を必要とします。
サポートされている形式: MP3, WAV, M4A, WebM;単一ファイルの制限: ブラウザの利用可能なメモリ内で。
音声からテキストへの使い方
ステップ1
音声をアップロードまたは録音する
一般的なオーディオ ファイルとビデオ ファイルを選択するか、マイクの許可を許可した後に直接録音します。
ステップ2
ローカル文字起こしを実行する
認識言語を選択し、文字起こしを開始します。 Whisper モデルは、最初の使用時にダウンロードされ、キャッシュされます。
ステップ3
校正とエクスポート
認識テキストとタイムラインを確認して、用途に応じて TXT または SRT をエクスポートします。
よくある質問
音声をテキストに変換するには録音をアップロードする必要がありますか?
必要ありません。オーディオ デコードと Whisper 推論は両方ともブラウザーでローカルに実行されます。ネットワーク接続は主に、音声モデルと関連する実行ファイルを初めてダウンロードするために使用されます。
最初の文字起こしが遅いのはなぜですか?
ブラウザーは、最初に使用するときにモデルをダウンロードし、デバイスのパフォーマンスに基づいてローカル推論を完了する必要があります。モデルのキャッシュにより、後で再利用する際のダウンロードの待機時間が短縮されます。
音声認識の精度を向上させるにはどうすればよいですか?
クリアなボーカル、少ない背景ノイズ、安定した音量での録音を優先し、正しい言語を選択してください。複数の人が重なって話している場合、強い騒音、専門用語がある場合、認識エラーが増加する可能性があります。
テクノロジーとデータソース
- Transformers.js — ブラウザーで機械学習モデルを実行するための公式ドキュメント。
- Whisper — ローカル音声認識で使用されるモデル アーキテクチャのオープンソース プロジェクト。