Whisperでの音声認識について

DisNOTEは、音声認識に複数の音声認識エンジンを使用しています。詳しくはこちらを参照してください。
その中のWhisperを使用するための設定方法を説明します。

使い方

音声認識の設定画面で、Whisperの欄で使いたいモデルを選択してください。
「なし」だとWhisperでの認識を行いません。
下にいくほど認識精度が上がり、処理時間が長くなります。
また、他の音声認識エンジンと異なり、認識中はCPUを全力で使用する上に認識時間も長いので注意してください。

モデルについて

DisNOTE作者の主観ですが、tiny～smallだとGoogle Cloud Speech APIより精度が悪いです。使うのであればmediumがオススメです。
※whisper_modelの行が存在しなかったらDisNOTE.batをダブルクリックして実行してください。エラーになって終了しますが、whisper_modelの行が作成されます。

モデル	モデルデータサイズ(※1)	認識精度	認識時間(※2)	備考
tiny	70MB	悪い ↑ ↓ 良い	短い ↑ ↓ 長い
base	140MB
small	470MB
medium	1.5GB			※オススメ
large	3.0GB

※1 認識時に使われるモデル（辞書）データです。Whisperを有効にすると必要なものだけが自動的にダウンロードされます。
※2 認識速度はお使いのPCの性能に左右されます。

あとは、通常と同じようにDisNOTEを使ってください。Whisperでの認識結果が表示されるようになります。
なお、初めてWhisperを使うときは上記のモデルデータをダウンロードするので非常に時間がかかります。時間に余裕のある時にお使いください。

余談

本来WhisperはGPUを用いて高速に認識をするというライブラリなのですが、DisNOTEでは諸々の事情でGPUの代わりにCPUを用いています（遅いのはそのため）。

DisNOTE.batを使う方向け

DisNOTE.batと同じフォルダにあるDisNOTE.iniというファイルを、テキストエディタで開いてください。
※DisNOTE.iniが存在しなかったらDisNOTE.batをダブルクリックして実行してください。エラーになって終了しますが、DisNOTE.iniが作成されます。

whisper_modelという項目を、モデル名に変更してください。