動画のテキスト化で時間を食うのは、認識精度そのものではなく前処理です。エンジンを差し替えても、入力の時点でつまずいていれば結果は変わりません。
いまはブラウザから 動画テキスト変換ツール（Video Transcriber AI）に動画をそのまま渡せば、MP4・MOV・WebM といった一般的な形式は再エンコードなしで処理できます。それでも長い素材や特殊な録画を扱うと、毎回同じ3か所で止まります。
以下、実際に詰まりやすい順に整理します。
詰まりどころは「精度」ではなく前処理
文字起こしがうまくいかないとき、まず疑われるのは認識精度です。ただ実際に効いてくるのは素材の状態のほうで、音声のサンプリングレート、チャンネル数、話者の重なり方で結果は大きく変わります。
つまり最初に見るべきはモデルではなく入力です。
形式：コンテナとコーデックを先に確認する
拡張子は中身を保証しません。.mp4 でも中の音声コーデックは様々で、映像の形式だけを見て判断すると外します。まず音声トラックの情報を確認します。
ffprobe -v error -select_streams a:0 \
-show_entries stream=codec_name,sample_rate,channels \
-of default=noprint_wrappers=1 input.mp4
認識エンジンの多くは 16kHz モノラルを前提にしているため、必要なら整えてから渡します。
ffmpeg -i input.mp4 -vn -ac 1 -ar 16000 -c:a pcm_s16le audio.wav
ただし再エンコードには時間がかかり、非可逆圧縮を重ねれば音質も落ちます。対応形式をそのまま受け付ける経路があるなら、そちらを先に試したほうが速いです。
言語：自動検出が外れる条件
言語の自動検出は、判断材料が少ないと外れます。典型的なのは次の3つです。
- 冒頭が無音、BGM、効果音だけの動画
- 1本のトラックに複数言語が混ざる動画（日本語の解説に英語の引用が入るなど）
- 数秒の発話しかない短い素材
いずれも「どの言語か」を決める手がかりが足りない状態です。言語が分かっているなら、自動検出に任せず手動で指定したほうが安定します。
話者分離：マイク1本の録画でどこまで分けられるか
話者分離はマイク1本の録音でも動きますが、前提は声が重なっていないことです。相槌や同時発話は同一話者としてまとまりやすくなります。
Zoom の録画のように全員の声が1トラックに乗っている素材では、分離の質は録音品質そのものに依存します。会議やインタビューを処理するなら、後から分けようとせず最初から話者分離を有効にして回したほうが手戻りは少なくなります。
前処理を自前でやるか、任せるかの線引き
判断基準は「本数」と「素材の揺れ」の2つです。
毎回形式が違う素材を継続的に処理するなら、ffmpeg で正規化してから流す運用が安定します。数本を都度処理するだけなら、前処理を書く時間のほうが高くつくので、ブラウザで完結させたほうが速いです。
もう一点、長時間の素材は分割して処理したくなりますが、話者分離やタイムスタンプはトラック単位で一貫しているほうが扱いやすいです。分割は最後の手段にしたほうが無難です。
まとめ
詰まる場所は、形式・言語・話者分離の3点にほぼ集約されます。逆に言えば、ここさえ押さえれば後工程は素直に進みます。
テキストになってしまえば、字幕、議事録、記事の下書き、要約といった二次利用は簡単です。まずは手元の動画を 動画テキスト変換ツール（Video Transcriber AI）に一度通して、どこで詰まるかを確認するのが早いと思います。