Faster WhisperとAWS SageMakerを活用してGPUでの高速文字起こしエンドポイントを構築する
概要 最近の音声認識技術の進歩はすごいですね！ 特にOpenAIの最新モデルであるWhisper large-v3は、日本語の音声データでもかなりの高精度で文字起こしを行うことができ、APIも公開されています。 ただし簡単に使用でき汎用性も高い一方で、大量に使用する場合の高コストやプライバシーの懸念もあるため、ローカル環境で効率よく高精度な文字起こしを実現するモデルが多数開発されています。 今回は、その中でもGPUを使用した高速推論が可能な「Faster Whisper」を用いて、AWS SageMakerでカスタム文字起こしエンドポイントを構築してみたので、手順を解説していきたいと思います。 実装コードは以下のリポジトリにあります。 順番通りJupyterNotebookを実行すると問題なく動作するはずです。 Faster Whisperとは Faster WhisperはOpenAIの
Amazon Connect の通話データの分析結果をバッチ処理で Word 文書にする – Amazon Connect アドベントカレンダー 2022 | DevelopersIO
Amazon Connect の通話データの分析結果をバッチ処理で Word 文書にする – Amazon Connect アドベントカレンダー 2022 こんにちは！森田です。 この記事は「Amazon Connect アドベントカレンダー 2022」の15日目の記事となります！ Amazon Connectアドベントカレンダー2022は、クラスメソッドと株式会社ギークフィードさんでチャレンジしている企画となっており、他にもAmazon Connect関する様々な記事がありますのでぜひご参照ください！！ この記事では、Amazon Connect の通話データをバッチ処理で分析しその結果を Word 文書にする方法をご紹介します。 やりたいこと Amazon Connectの音声データの分析結果を AWS Lambda で Word 文書に変換し、 そのファイルパスを Amazon Co
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