どっちを使う?Azure OpenAI WhisperとAzure Speech to Textの使い分け

目次
Azure OpenAIで使えるWhisperの特徴と活用例を徹底解説
Azure OpenAI の Whisper と Azure の Speech to Text は、どちらも音声データをテキストに変換するサービスですが、特徴や適した用途が異なります。
本記事では両者の違いを詳しく解説し、それぞれの活用例も紹介します。
音声データの活用に悩んでいる方は、ぜひ参考にしてください。
Azure OpenAI Whisperの3つの特徴

- 高速な音声ファイルテキスト変換
- 多様な音声ファイル形式に対応
- 専門用語の認識能力
Azure OpenAI Whisperは、音声ファイルを高精度かつ高速でテキストに変換します。
日常的な会議の録音データを迅速に処理でき、音声の品質や言語の多様性に関わらず、専門用語やアクセントを含む音声でも正確にテキスト化できます。
WhisperはMP3、WAV、FLACなどの様々な音声ファイル形式に対応しています。
これにより、ユーザーは異なる音声ソースをシームレスに処理できます。
Whisperは専門用語や業界固有の用語を正確に認識できるため、医療、法律、技術分野などの利用に最適です。
例えば、医療関連の会議での議事録作成や専門家のインタビューのテキスト化に役立ちます。
Azure Speech to Textの3つの特徴
- リアルタイム音声変換
- テキストから音声への変換
- 音声データの翻訳
Azure Speech to Textは、リアルタイムで音声データをテキストに変換します。
会議やライブイベントでのリアルタイム字幕生成に最適です。
参加者が話す内容を即座にテキスト化することで、コミュニケーションを円滑に進めることができます。
Azure Speech to Textは、テキストデータを音声に変換する機能も備えています。
これはテキストベースのAIアシスタントや自動応答システムの開発に活用できます。
例えば、ユーザーがテキストで質問を入力した場合、それを音声で回答することができます。
Azure Speech to Textは、音声データを他の言語に翻訳することも可能です。
国際的なコミュニケーションや多言語環境での利用に役立ちます。
外国語の音声をリアルタイムで翻訳して表示することで、異なる言語を話す人々と円滑にコミュニケーションを取ることができます。
WhisperとAzure Speech to Textの違い

Azure OpenAI WhisperとAzure Speech to Textの違いを表にまとめました。
特徴 | Azure OpenAI Whisper | Azure Speech to Text |
---|---|---|
処理速度 | 〇 | △ |
音声ファイル最大容量 | 25MB | 1GB |
料金体系 | 処理時間に対して課金 | 処理回数に対して課金 |
サポートされているファイル形式 | mp3、mp4、mpeg、mpga、m4a、wav、webm | mp3、wav、ogg |
多言語から英語への翻訳 | 〇 | △ |
リアルタイム文字起こし | × | 〇 |
話者分離 | × | 〇 |
主な違いは以下の3点です
- 処理速度
-
Whisperは大量の音声ファイルをバッチ処理で迅速にテキストに変換します。
-
Azure Speech to Textはリアルタイムで音声をテキストに変換するため、会議やライブイベントでの使用に適しています。
- 音声ファイルの容量
-
Whisperの最大音声ファイルサイズは25MBです。128kbpsで録音した場合、約25分の音声ファイルをテキストに変換できます。
25MB以上の場合、ファイルを分割して処理する必要があります。 - Azure Speech to Textは最大1GBの音声ファイルを一度に処理可能です。
- 費用
- Whisperは音声ファイルの変換処理にかかった時間に応じて課金されます。
- Azure Speech to Textはリアルタイムの変換回数に応じて課金されます。
WhisperとAzure Speech to Textのそれぞれの活用例
- Whisperの活用例: 会議の議事録作成 Whisperは音声ファイルを高速でテキスト変換するため、日常的な会議の録音データから議事録を作成する作業に適しています。
- Azure Speech to Textの活用例:会議のリアルタイム字幕生成 Azure Speech to Textはリアルタイムで音声をテキストに変換するため、会議やセミナーでのリアルタイム字幕生成に最適です。
長時間の会議でもバッチ処理で分割して対応でき、議事録作成の時間と労力を大幅に削減できます。
リアルタイムでテキスト表示することで、聴覚障害者や外国語話者とのコミュニケーションを円滑に行うことができます。
まとめ
Azure OpenAI Whisperの特徴やAzure Speech to Textとの違い、それぞれの活用例について紹介しました。
Whisperは一度に最大25MBの音声ファイルを高速にテキスト化できる一方、Azure Speech to Textはリアルタイムで音声をテキストに変換するのに優れています。
これらの情報を参考にして、ニーズに最適なサービスを選択してください。
以上、最後までご愛読いただき
ありがとうございました。
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