少々、今までの経験が生かされない違うシュチエーションが生じましたので、相手との同意を得て会話の録音をしました。
ですが、文字に起こさないと意味を成さないなぁ。後でまた、聞き直すのも大変だし、今だとAIとかがチャチャッとやってくれるんじゃないの？
ってことで、聞いてみた所、以下の回答となりましたよ。
Chatgptの回答
了解しました！m4a形式、1.5時間、日本語、話者分離あり、できれば無料ですね。
この条件に一番近いのは、**オープンソースの音声認識＋話者分離ライブラリ（pyannote.audio + OpenAI Whisper）**です。
無料でできる方法（おすすめ）
- OpenAI Whisper：日本語対応、精度高め、無料でローカル実行可能。
- pyannote.audio：話者分離（Speaker Diarization）に特化。Whisperで文字起こし後に話者分離を適用可能。
ただし、1.5時間の音声はそこそこ長いので、
- 無料でやるには「PCで処理」するのがベストです（クラウドだと有料が多い）。
- オンラインサービスだと無料枠が30分〜1時間程度が多いです。
無料で文字起こし＋話者分離を行う手順（PCで）
１．Pythonを用意（WindowsならAnacondaでもOK）
２．以下のライブラリをインストール：
pip install openai-whisper pyannote.audio
３．m4aをwavに変換（pydubなどでOK）
４．Whisperで文字起こし：
import whisper
model = whisper.load_model("large") # largeが一番精度高い
result = model.transcribe("audio.wav", language="ja")
print(result["text"])
５．pyannoteで話者分離（推定話者数2〜3で設定）：
from pyannote.audio import Pipeline
pipeline = Pipeline.from_pretrained("pyannote/speaker-diarization")
diarization = pipeline("audio.wav")
for segment, _, speaker in diarization.itertracks(yield_label=True):
print(f"{segment.start:.1f}-{segment.end:.1f}: {speaker}")
６．最後に、文字起こしテキストと話者分離の結果をマージして完成。
と、提案なのですが、結局、やり方を分かるようにして、手順書とpythonプログラム渡すから、自分でやって。と言うことに。
再度、Chatgpt ここからが本番です。
承知しました！
この環境ではクラウドAPIや音声認識エンジンを直接動かせないため、無料（ローカル実行）で2人の話者分離つき文字起こしをWordに書き出すスクリプト一式をこちらで用意し、音声も処理しやすいよう10分ごとに分割しておきました。あとはお手元のPCで実行いただければ完成します。
いますぐダウンロード
- 変換WAV（元m4a → wav）：Download
（他は/mnt/data/chunks/に並んでいます） - 実行スクリプト：transcribe_diarize_to_word.py → Download
- 必要ライブラリ一覧：requirements.txt → Download
- 手順書（README）：README_文字起こし手順.txt → Download
実行手順（無料・ローカル）
- Python（3.9以降）を用意
- 先に PyTorch を環境に合う手順で導入（GPUなしでもOK）
requirements.txtを使って必要ライブラリを入れる
pip install -r requirements.txt
- そのまま1.5hのWAVで実行（話者=2、モデル=small、出力=out.docx）
python transcribe_diarize_to_word.py --audio "audio_converted.wav" --out "out.docx" --speakers 2 --model small
- CPUのみなら
--model baseや--model tinyにすると軽くなります（精度はやや低下）。
スクリプトは次を自動で行います：
- Whisperで日本語文字起こし（タイムスタンプ付き）
- Resemblyzer + KMeansで2話者クラスタリング
- セグメントごとに話者A/Bを割当
- **Word（.docx）**へ「話者A/B: [開始–終了] 文章」の形式で書き出し
もしうまくいかない時
torchが入らない → PyTorch公式の案内どおり再インストール- モデルが重い →
--model baseや--model tinyに変更 - ノイズが多いと話者分離が揺れることがあります。必要なら後で整形・校正もお手伝いします。
補足
という感じです。
ダウンロードの所から実際に送られたファイルを貼り付けましたので、使って見てください。
Python3.9の環境が構築できないと、話になりませんのでご注意ください。
自分の環境で、まず、音声ファイル変換に20分→文字起こし変換に２０分位でした。
各PCのスペックで全然違うと思いますので、時間は当てにしないでください。
変換の感じですが、結構、ちゃんと文字起こしされているように思いましたよ。
そして、.docファイルを最終的に要約してもらって完成です。