今日は初めて子育て支援センターなるところに行ってきました。うちの子供と同じくらいに生まれたお子さんがいたので、一緒に遊ばせてもらいました。こういう場に行くことが子供の社会性を育むのによいのは当然として、他所の親御さんとお話できるのもとても良い。子育てをしていれば同じような問題を抱えますから、会話すると話に花が咲きます。また、自分達が知らない情報を持ってらっしゃる方もいますので、情報を共有するととても有意義です。支援センター、今後積極的に利用していこう...と思った次第です。 初対面の方と長く喋ったり他所のお子さんと沢山遊んだりしたので、今日はどっと疲れました。もう寝よう。
明日から広島旅行に行きます。朝早いので今日の日記は簡素なものにさせてください。 backnumberとperfumeの対バンがあるので広島に行く形です。せっかく行くので、原爆ドームやピースウィングスタジアム等見てこようと思います。実は広島に行くのは初めてです。 少しの間子供を自分達の親に預けます。ちょっと寂しい。いい子にしててね。
Faster Whisperを用いて文字起こしをするための備忘録です。 環境構築 Ubuntu20.04上に構築することを想定。 PythonとFFmpegのインストール copy_allsudo apt update sudo apt install ffmpeg python3 python3-pip uvのインストール copy_allpip install uv 仮想環境の作成 copy_alluv venv -p 3.12 .venv312 source .venv312/bin/activate faster-whisperをインストール copy_alluv pip install faster-whisper huggingface_hubのインストール ※uvを使うと入らなかった copy_allpip install huggingface_hub モデルのダウンロード smallモデルのダウンロードを想定 copy_allmkdir faster-whisper cd faster-whisper huggingface-cli download guillaumekln/faster-whisper-small --local-dir small HF Hubの無効化 以下を.bashrcに追加 copy_allexport HF_HUB_OFFLINE=1 export HF_HUB_DISABLE_TELEMETRY=1 サンプルコードの実行 以下が実行できればOK copy_allfrom faster_whisper import WhisperModel model = WhisperModel( "./small", # ダウンロードしたモデルのパスを指定 device="cpu", # CPUのみを使用 compute_type="int8", ) segments, info = model.transcribe("test.wav") print("Detected language:", info.language) for seg in segments: print(f"[{seg.start:.2f} → {seg.end:.2f}] {seg.text}")