こんにちは！ごろーです。

本記事をご覧いただきありがとうございます。前回の記事ではyoutubeから高精度で文字おこしをするコードを紹介しました。

🔗 驚くほど簡単！WhisperとColabでYouTube音声のダウンロードと文字起こし！

前回の記事を読まれた方は、GoogleColabやpythonの使い方は慣れてきたでしょうか？本記事では、その起こした文字の整理と活用方法について考えていきたいと思います。

本記事で学べること

✅ Colabを使って音声ファイルをアップロード＆文字起こし

✅ MP4から音声データを抽出する方法

✅ 文字起こし結果をTXT・CSVに保存する方法

こんな方におすすめ！

Whisperで手持ちの音声ファイルを文字起こししたい
会議録音やインタビューの文字起こしを効率化したい
文字起こしデータをCSVで整理して活用したい

目次

4. 文字起こしデータの保存

4-0. YouTube以外のファイルから文字起こし

- 音声ファイル形式と特徴

- MP4ファイルから音声を抽出する方法

- yt-dlp vs. ffmpeg: 使い分けのポイント

4-1. ローカルPCから音声ファイルをアップロードする方法

- アップロード手順とコード解説

- 音声ファイルをWhisperで文字起こしする方法

4-2. Google Driveに保存されたファイルを使う

- Google DriveをColabにマウントする方法

- ColabでGoogle Drive内の音声ファイルを使った文字起こし

5. 文字起こし結果の保存

5-1. TXT形式で保存する方法

- 文字起こし結果をTXTファイルとして保存するコード

- PCへのダウンロード方法

5-2. CSV形式で保存する方法

- 文字起こし結果をCSVファイルとして保存する方法

- タイムスタンプ付きのCSVファイルを保存するコード

- CSVのエンコーディングの注意点（UTF-8, Shift-JIS）

- PCへのダウンロード方法

5-3. 最終版コード（統合版）

さいごに

前回からの続きということで、目次は4章から始まっていますのでご了承ください。

また、今回から、追加コードを基本として記載していきます。単体コードはそれだけで実行できますが、追記コードは単体コードに追記する形です。

追加機能を足していくイメージですので、読者さんの使い勝手の良い機能を選んで、前回のコードに追記してみてください。

その前に！！

前回では書ききれていなかった項目があります！よくよく考えたら・・・文字おこしはyoutubeばかりではありませんよね。会議の録音のmp3や、スマホでとった動画など、文字おこしの対象となるファイルは様々です。こちらを4.0として紹介します！

記事の最後には、どのファイルを使用するかも選択できちゃう最終版のコードも記載しちゃいます！

それではいってみましょう！

まずはおさらい。

前回から日がたっていると、claboはリセットされています。

最初にWhisperほかモジュールのインストールは忘れずにしましょう。

!pip install git+https://github.com/openai/whisper.git

!pip install yt-dlp

4. 文字起こしデータの保存

4-0.youtube以外のファイルから文字おこし

1.Google Colab上にアップロードして使用できる代表的な音声ファイル形式を、対応状況と特徴とともに表にまとめました。

🔹注意点

MP4やWEBMなどの動画フォーマットは音声部分を抽出すれば使用可能（ffmpeg や yt-dlp を利用）
一般的に WAVやFLACの方が文字起こしの精度が高い
MP3やAACはファイルサイズが小さく扱いやすいが、圧縮による劣化の影響が出る可能性がある

2.MP4形式の場合はffmpegをインストールする必要があります。単体コードは以下。

!pip install -y ffmpeg

3.MP４形式（ffmpeg）を使った音声の抽出の追記用コード

    # MP4の場合は音声を抽出
    if file_name.endswith(".mp4"):
        audio_file = "/content/extracted_audio.wav"  # 出力するWAVファイル
        os.system(f"ffmpeg -i {file_name} -q:a 0 -map a {audio_file}")
        file_name = audio_file  # Whisperに渡すファイルを変換後の音声に更新
        print("\n🔹 MP4ファイルから音声を抽出しました！")

📌 yt-dlp の代わりに ffmpeg を使うべき？

🔹 動画サイト（YouTubeなど）から直接音声をダウンロードしたい場合→ yt-dlp を使用するのがベスト！

(yt-dlp はダウンロード時に音声だけを自動で抽出してくれます)

🔹 すでに手元にある動画ファイルを使いたい場合

→ ffmpeg で音声を抽出して使用すればOK！

次に、自分のPCなどにあるファイルを使用した場合や、代表的なgoogledriveに保存されたファイルの文字おこしの方法とコードを書きます。

4-1. ローカルPCから音声ファイルをアップロードする方法

from google.colab import files

# ユーザーに音声ファイルをアップロードさせる
uploaded = files.upload()

# アップロードされたファイル名を取得
file_name = list(uploaded.keys())[0]

print(f"アップロードされたファイル: {file_name}")

💡 これを追記すると、ローカルPCから音声をアップロード可能になります！

次に、このファイルを Whisper で文字起こしするには、以下のコードを実行します。

import whisper
import os

# Colab内のファイル一覧を取得
files = [f for f in os.listdir("/content") if f.endswith((".mp3", ".wav", ".m4a", ".mp4", ".aac", ".flac", ".ogg"))]

if not files:
    print("音声ファイルが見つかりません。ファイルをアップロードしてください。")
else:
    print("🔹 Colab内のアップロード済み音声ファイル:")
    for i, f in enumerate(files):
        print(f"{i+1}: {f}")

    # ユーザーに選択させる
    file_index = int(input("\n使用するファイルの番号を入力してください: ")) - 1
    file_name = f"/content/{files[file_index]}"
    print(f"\n選択されたファイル: {file_name}")

  # MP4の場合は音声を抽出
    if file_name.endswith(".mp4"):
        audio_file = "/content/extracted_audio.wav"  # 出力するWAVファイル
        os.system(f"ffmpeg -i {file_name} -q:a 0 -map a {audio_file}")
        file_name = audio_file  # Whisperに渡すファイルを変換後の音声に更新
        print("\n🔹 MP4ファイルから音声を抽出しました！")

    # Whisperのモデルをロード
    model = whisper.load_model("medium")  # "tiny", "base", "small", "large" も選択可能

    # 文字起こしを実行
    result = model.transcribe(file_name, language='ja')

    # 文字起こし結果を表示
    print("\n🔹 文字起こし結果:")
    print(result["text"])

📝 使い方

1️⃣ 最初のコードで音声ファイルをアップロード

2️⃣次のコードを実行すると、アップロード済みの音声ファイル一覧が表示される

3️⃣ 使用したい音声ファイルの「番号」を入力

4️⃣ Whisperが自動で文字起こしを開始

上記は、4.0でも書いたMP4形式からも音声抽出できるようにしてあります。

だんだんややこしくなってきましたが、ここではただ試すだけにして、実際は完成版をコピペして使ってくださいね。

4-2. Google Driveに保存されたファイルを使う

Google Drive内の音声ファイルを読み込んで文字起こしする方法を紹介します。

🔹 方法1：Colabの「ファイル」タブから直接マウントする

Google Colabの 「ファイル」タブ から、クリック操作でGoogle Driveをマウントする方法です。

手順

Colabの左側にある「ファイル」タブ（📂アイコン）をクリック
「ドライブをマウント」をクリック
Googleの認証を求められたら 「接続」 を選択
成功すると、 /content/drive/My Drive/ にGoogle Driveが表示される！

これで、Google DriveがColabにマウントされます。

🔹疑問：Google アカウントでログインしているだけで連携は可能？

答え:

Google ColabはGoogleアカウントに紐づいているため、ログイン状態なら基本的にGoogle Driveとの連携は可能です。

ただし、最初の1回は明示的にマウント操作が必要 です。

（上記の「ファイル」タブからの操作 or drive.mount('/content/drive') を実行）

一度マウントすれば、Colabを再起動するまではDriveのファイルにアクセスできます。

🔹 Google DriveをColabにマウント

from google.colab import drive
drive.mount('/content/drive')

📌 まとめ

✅ 「ファイル」タブから手動でマウント可能（コード不要！）

✅ Googleアカウントでログインしていれば連携は簡単（ただし最初に1回はマウントが必要）

✅ 一度マウントすれば、Colabを閉じるまで使える

「ファイル」タブを使う方法なら、コードを書かずにGoogle DriveをColabに接続できるのでおすすめです！🎯

5. 文字起こし結果の保存

それではようやく本題。

5-1. TXT形式で保存する方法