🧠 Otter.ai × Whisper × Colab：英語会話を録音→MP3→高精度文字起こしまで一括処理！

🎯 この記事でできること

1. Otter.aiで会議や講義を録音＆ダウンロード
2. 録音ファイル（WAV/M4A/WEBMなど）をMP3に変換
3. Google Colab + Whisperで英語文字起こし（MP3対応）
4. 議事録・字幕・要約などへの応用

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🔁 フロー全体図

📡 Otter.ai録音（講義・会議・取材）
　↓（録音完了後ダウンロード）
🎧 音声ファイル（WEBM/WAV/M4Aなど）
　↓（MP3に変換）
🎵 MP3ファイル
　↓（Colabにアップロード）
🧠 Whisperで英語文字起こし

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🧾 ステップ① Otter.aiで録音・保存

Otterの使い方（要ログイン）：

1. https://otter.ai にアクセス

2. 「Record」ボタンを押して録音開始

3. 録音が終わったら、「Export Audio」から音声ファイルをダウンロード

   • 出力形式：.m4a / .webm / .wav

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🎼 ステップ② 音声をMP3に変換（Colab上）

Google Colabで.webmや.m4aを.mp3に変換するにはffmpegを使います。

# 音声ファイルをアップロード（Otterから保存したファイルを選択）
from google.colab import files
uploaded = files.upload()

# 最初のファイル名を取得
filename = next(iter(uploaded))

# ffmpegでMP3に変換
import os
mp3_filename = os.path.splitext(filename)[0] + ".mp3"
!ffmpeg -i "{filename}" "{mp3_filename}"

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🔍 ステップ③ Whisperで英語文字起こし（MP3ファイル）

# Whisperのインストール
!pip install openai-whisper ffmpeg-python

# WhisperでMP3ファイルを英語で文字起こし
import whisper
model = whisper.load_model("medium")  # "small" や "large" も選択可

result = model.transcribe(mp3_filename, language="en")

# テキスト保存＆表示
with open("transcription_en.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(result['text'])

print("✅ Whisper transcription completed:\n")
print(result['text'])

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🧠 OtterとWhisperの連携と違い

特徴	Otter.ai	Whisper + Colab
リアルタイム対応	◎ Zoom・Google Meetと連携可能	× 後処理型
高精度・カスタム自由度	△ 単語単位の訂正は難しい	◎ モデル選択・編集・整形が自在
ファイル形式	.m4a, .webm, .wav など	.mp3 に変換して入力
話者分離（Speaker ID）	◎（話者ラベル自動）	△（分離不可。外部ツールが必要）
要約・翻訳・整形	○ キーワード抽出、文単位整形あり	◎ Pythonで自由に拡張可能

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✅ 応用：字幕ファイル（SRT形式）で出力したいとき

# SRT形式で出力（タイムスタンプ付き）
result = model.transcribe(mp3_filename, language="en", task="transcribe", verbose=True)
with open("output.srt", "w", encoding="utf-8") as f:
    for segment in result["segments"]:
        f.write(f"{segment['id']+1}\n")
        start = segment["start"]
        end = segment["end"]
        f.write(f"{start:.2f} --> {end:.2f}\n")
        f.write(f"{segment['text']}\n\n")

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🎬 まとめ

• Otter.aiでその場の会話を録音、あとで「Export Audio」すれば音声ファイルが手に入る
• それをGoogle ColabでMP3に変換 → Whisperで高精度文字起こし
• カスタマイズやデータ分析、字幕生成、翻訳にも発展できる

# Program Name: local_mp3_transcribe_whisper_en.py
# Creation Date: 20250702
# Overview: Upload a local MP3 file to Google Colab and transcribe its English audio using Whisper
# Usage: Run cell-by-cell. Upload MP3 file and get transcription result.

# === 必要なライブラリのインストール / Install Required Packages ===
!pip install openai-whisper ffmpeg-python

# === ファイルアップロード / Upload MP3 File ===
from google.colab import files
uploaded = files.upload()  # ← ここでMP3ファイルを選ぶ！

# === ファイル名取得 / Get Filename ===
filename = next(iter(uploaded))

# === Whisperで英語文字起こし / Transcribe English Audio ===
import whisper
model = whisper.load_model("medium")  # "base", "small", "medium", "large"

# 言語を英語に指定して文字起こし
result = model.transcribe(filename, language="en")

# === 出力保存 / Save to Text File ===
output_file = "transcription_en.txt"
with open(output_file, "w", encoding="utf-8") as f:
    f.write(result['text'])

# === 結果表示 / Show Result ===
print("✅ Transcription completed! Copy the text below:\n")
print(result['text'])