# WhisperとFastAPIを使った軽量音声認識APIの実装例

## 1. はじめに

音声認識技術の進化により、さまざまなアプリケーションで音声入力が利用されています。今回はOpenAIの音声認識モデル「Whisper」と新しいPythonウェブフレームワーク「FastAPI」を用いて、軽量な音声認識APIを実装する方法を紹介します。

## 2. 目次

1. はじめに
2. システム要件
3. WhisperとFastAPIの概要
4. APIの設計
5. 実装手順
    - 5.1 Whisperのセットアップ
    - 5.2 FastAPIのセットアップ
    - 5.3 音声認識エンドポイントの実装
    - 5.4 ローカルテストとデプロイ
6. まとめ

## 3. システム要件

- Python 3.7以上
- `whisper`: OpenAIが提供する音声認識ライブラリ
- `fastapi`: 高速なAPI開発をサポートするPythonフレームワーク
- `uvicorn`: FastAPIアプリケーションを実行するためのASGIサーバ
- `pydub`: 音声ファイルの処理に使用

必要なライブラリは以下のコマンドでインストールできます。

![img](/mosaic-code.jpg)

## 4. WhisperとFastAPIの概要

### 4.1 Whisper

WhisperはOpenAIが開発した音声認識モデルで、高い精度の音声認識を提供します。このモデルは、さまざまな言語やオーディオフォーマットをサポートしています。

### 4.2 FastAPI

FastAPIはPythonで高速かつ効率的なAPIを構築するためのフレームワークです。自動生成されたOpenAPIドキュメントや非同期処理のサポートなど、開発者にとって非常に便利な機能を備えています。

## 5. APIの設計

### 5.1 エンドポイント

- `POST /recognize-audio`: 音声ファイルを受け取り、その内容をテキストに変換して返します。

### 5.2 パラメータ

- `file`: アップロードされた音声ファイル（サポートするフォーマットはmp3, wavなど）

### 5.3 出力

- 音声のテキスト転写結果

## 6. 実装手順

### 6.1 Whisperのセットアップ

まず、Whisperモデルをロードします。以下のコードをPythonスクリプトに追加します。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 6.2 FastAPIのセットアップ

FastAPIアプリを作成します。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 6.3 音声認識エンドポイントの実装

音声認識を行うエンドポイントを追加します。

![img](/mosaic-code.jpg)

### 6.4 ローカルテストとデプロイ

Uvicornを使ってローカルでAPIをテストします。

![img](/mosaic-code.jpg)

ブラウザまたはAPIクライアント（例えばPostman）を使用して、`/recognize-audio`に音声ファイルをPOSTし、応答を確認します。

## 7. まとめ

今回のガイドでは、WhisperとFastAPIを利用して、軽量な音声認識APIを構築する方法を紹介しました。Whisperの高精度な音声認識とFastAPIの高速なAPI開発環境を組み合わせることで、現代のアプリケーションに求められる音声処理機能を効率よく提供することが可能です。このシステムはさらに発展させることで、多様なユーザーのニーズに応えられるようになるでしょう。 [cv:issue_marketplace_engineer]

# WhisperとFastAPIを使った軽量音声認識APIの実装例

## 1. はじめに

音声認識技術の進化により、さまざまなアプリケーションで音声入力が利用されています。今回はOpenAIの音声認識モデル「Whisper」と新しいPythonウェブフレームワーク「FastAPI」を用いて、軽量な音声認識APIを実装する方法を紹介します。

## 2. 目次

1. はじめに
2. システム要件
3. WhisperとFastAPIの概要
4. APIの設計
5. 実装手順
    - 5.1 Whisperのセットアップ
    - 5.2 FastAPIのセットアップ
    - 5.3 音声認識エンドポイントの実装
    - 5.4 ローカルテストとデプロイ
6. まとめ

## 3. システム要件

- Python 3.7以上
- `whisper`: OpenAIが提供する音声認識ライブラリ
- `fastapi`: 高速なAPI開発をサポートするPythonフレームワーク
- `uvicorn`: FastAPIアプリケーションを実行するためのASGIサーバ
- `pydub`: 音声ファイルの処理に使用

必要なライブラリは以下のコマンドでインストールできます。

```shell
pip install whisper fastapi uvicorn pydub
```

## 4. WhisperとFastAPIの概要

### 4.1 Whisper

WhisperはOpenAIが開発した音声認識モデルで、高い精度の音声認識を提供します。このモデルは、さまざまな言語やオーディオフォーマットをサポートしています。

### 4.2 FastAPI

FastAPIはPythonで高速かつ効率的なAPIを構築するためのフレームワークです。自動生成されたOpenAPIドキュメントや非同期処理のサポートなど、開発者にとって非常に便利な機能を備えています。

## 5. APIの設計

### 5.1 エンドポイント

- `POST /recognize-audio`: 音声ファイルを受け取り、その内容をテキストに変換して返します。

### 5.2 パラメータ

- `file`: アップロードされた音声ファイル（サポートするフォーマットはmp3, wavなど）

### 5.3 出力

- 音声のテキスト転写結果

## 6. 実装手順

### 6.1 Whisperのセットアップ

まず、Whisperモデルをロードします。以下のコードをPythonスクリプトに追加します。

```python
import whisper

model = whisper.load_model("base")
```

### 6.2 FastAPIのセットアップ

FastAPIアプリを作成します。

```python
from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
from fastapi.responses import JSONResponse

app = FastAPI()
```

### 6.3 音声認識エンドポイントの実装

音声認識を行うエンドポイントを追加します。

```python
from pydub import AudioSegment
import io

@app.post("/recognize-audio")
async def recognize_audio(file: UploadFile = File(...)):
    # アップロードされたファイルを読み込む
    audio_bytes = await file.read()

    # .wavに変換
    audio = AudioSegment.from_file(io.BytesIO(audio_bytes))
    wav_io = io.BytesIO()
    audio.export(wav_io, format="wav")

    # Whisperで音声を認識
    result = model.transcribe(wav_io)

    # テキストを返す
    return JSONResponse(content={"transcription": result["text"]})
```

### 6.4 ローカルテストとデプロイ

Uvicornを使ってローカルでAPIをテストします。

```shell
uvicorn main:app --reload
```

ブラウザまたはAPIクライアント（例えばPostman）を使用して、`/recognize-audio`に音声ファイルをPOSTし、応答を確認します。

## 7. まとめ

今回のガイドでは、WhisperとFastAPIを利用して、軽量な音声認識APIを構築する方法を紹介しました。Whisperの高精度な音声認識とFastAPIの高速なAPI開発環境を組み合わせることで、現代のアプリケーションに求められる音声処理機能を効率よく提供することが可能です。このシステムはさらに発展させることで、多様なユーザーのニーズに応えられるようになるでしょう。 [![image](https://firebasestorage.googleapis.com/v0/b/issue-pro-42602.appspot.com/o/topics%2F17fa658b-53c7-4ca0-a28b-e588ed1bd371?alt=media&token=2c00afff-85ff-4428-8d15-696ab676dcb0)](https://i-ssue.com/lp/check_salary)

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1. はじめに

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