Ver.2.0.0 アップデート詳細

推論エンジンを刷新し、精度はそのままに「速く・軽く」進化したメジャーアップデート。

V2.0.0 では推論エンジンを刷新し、同じ Whisper large-v3 の精度を保ったまま 約3.7倍の高速化約62%のメモリ削減を実現しました。あわせて 途中再開・ドラッグ&ドロップ・実進捗表示・対応形式の拡大など操作性も大きく向上。 「音声・結果を一切外部に送らない完全ローカル/オフライン動作」というコンセプトはそのままです。

3.7×
文字起こし高速化(CPU・実測)
−62%
ピークメモリ削減
99.3%
文字一致率(精度は実質同等)

1. 性能(実測)

同一の Whisper large-v3 モデル・同一音声(日本語3クリップ計96秒)・同一設定で、V1.1.0 と V2.0.0 を別プロセスで実測した結果です。

文字起こし時間(音声96秒の処理・短いほど速い)
V1.1.0
251.3 秒
V2.0.0
67.4 秒
RTF(実時間比・小さいほど速い)
V1.1.0
2.62
V2.0.0
0.70
ピークメモリ(小さいほど軽い)
V1.1.0
9,204 MB
V2.0.0
3,476 MB
モデル読み込み時間
V1.1.0
9.6 秒
V2.0.0
4.7 秒

クリップ別の結果

クリップ音声長V1.1.0V2.0.0高速化文字一致率
クリップ121.8s82.2s16.6s4.96×100.0%
クリップ231.1s78.0s24.0s3.24×100.0%
クリップ343.2s91.2s26.8s3.40×98.2%
合計 / 総合96.0s251.3s67.4s3.73×99.28%

2. 機能・操作性の比較

項目V1.1.0V2.0.0
推論エンジンopenai-whisper / WhisperX(PyTorch)faster-whisper(CTranslate2)
文字起こし速度(CPU)基準約3.7倍高速
ピークメモリ約9.2 GB約3.5 GB(−62%)
文字起こし精度基準(large-v3)99.3%一致=実質同等(同じ large-v3)
進捗表示実進捗バー(転写済み位置を%表示)
途中再開対応(処理中に閉じても次回続きから)
ドラッグ&ドロップウィンドウのどこでも可+視覚ガイド表示
結果を開くダブルクリックダブルクリック+右クリックメニュー(結果/フォルダ)
対応ファイル形式7形式24形式(mp3/wav/m4a/mp4/mkv/webm 他)
表記ゆれ補正候補提示(手動登録)自動適用(しきい値を設定可)
GPU 利用対応(PyTorch)自動判定+GPU不可/失敗時は CPU 自動フォールバック
配布パッケージPyTorch 同梱(大)PyTorch 非依存で軽量化
動作完全ローカル・オフライン完全ローカル・オフライン(不変)

3. 技術・配布の刷新

  • 推論ランタイム:PyTorch ベースの openai-whisper / WhisperX から、C++ 実装の CTranslate2(faster-whisper)へ全面移行。int8 量子化により高速・省メモリで動作します。
  • 音声デコード:PyAV(内蔵 libav)でデコードするため、外部 ffmpeg のインストールは不要
  • 完全オフライン:モデル同梱で、インターネット接続なしで起動・文字起こしまで完結。音声・動画・出力結果は外部に一切送信しません。
  • 安定性:途中再開・並行処理・状態管理・エラー処理まわりを大幅に見直し、長時間/長尺の処理を堅牢化しました。

4. 計測条件

  • ハードウェア:13th Gen Intel(R) Core(TM) i7-13620H(16論理コア)/メモリ 31.7 GB/Windows 11
  • 実行デバイス:CPU(CUDA 不使用)
  • モデル:Whisper large-v3 — V1.1.0 = OpenAI 形式 .pt(fp32)/V2.0.0 = CTranslate2 形式(int8 量子化)
  • 設定(共通):language=ja, temperature=0, beam_size=5, condition_on_previous_text=False
  • テスト音声:日本語3クリップ(計96.05秒)/計測日 2026-06-16

5. まとめ

V2.0.0 は、精度を保ったまま約3.7倍の高速化・約62%のメモリ削減を達成し、途中再開・ドラッグ&ドロップ・実進捗表示・対応形式の拡大・表記ゆれの自動補正など、日々の文字起こしを快適にする改善を加えたメジャーアップデートです。完全ローカル・オフラインで「外部に送らない」安心感は V1.1.0 から変わりません。

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※ 数値は上記環境での実測値です。GPU(NVIDIA / CUDA)利用時はさらに高速化します。本ページに文字起こし本文は含めていません(指標のみ)。文字一致率は同一の large-v3 重みによる V1.1.0 出力を基準に算出しています。

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