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Vosk（ヴォスク）は、オフラインで使える音声認識ライブラリで、特にPython環境での使いやすさと精度の高さから注目を集めています。

従来の音声認識といえばGoogle・AmazonのAPI・OpenAI社のWhisperなど利用するクラウド型が主流とは思われるが、Voskは完全にローカル環境で動作可能。これにより、通信不要・高速・プライバシー保護といった多くのメリットを得られます。

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🧠 Voskの歴史と背景：Kaldiをもっと手軽に

Voskの開発は、音声認識エンジン「Kaldi」が背景にあります。Kaldiは音響・言語モデルの研究において非常に高機能ですが、導入や設定が難しく、初心者には敷居が高いというデメリットがありました。

この課題を解決するために、Alpha Cephei社によって開発されたのがVoskです。VoskはKaldiの認識エンジンをベースにしながらも、簡単なAPI、マルチプラットフォーム対応、軽量設計を実現しています。

GitHub上でオープンソースとして公開されており、現在も活発に開発が続けられています。

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🚀 Voskの主な特徴

特徴	内容
✅ オフライン動作	インターネット接続不要、完全ローカル処理
🌍 多言語対応	日本語、英語、中国語など20言語以上
🐍 Python対応	pip install voskで簡単に導入
📱 軽量動作	Raspberry Piや組込み機器でも使用可能
🎯 高精度	Kaldiベースの高精度エンジンを採用

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🛠 PythonでのVosk導入と使い方【サンプル付き】

① インストール

bashコピーする編集するpip install vosk pyaudio

② モデルの準備

以下のリンクから日本語モデル（例：vosk-model-small-ja-0.22）をダウンロード：
👉 Vosk公式モデル一覧

③ サンプルコード（リアルタイム認識）

pythonコピーする編集するfrom vosk import Model, KaldiRecognizer
import pyaudio
import json

model = Model("model")  # モデルディレクトリ
rec = KaldiRecognizer(model, 16000)

p = pyaudio.PyAudio()
stream = p.open(format=pyaudio.paInt16, channels=1, rate=16000,
                input=True, frames_per_buffer=4000)
stream.start_stream()

print("音声認識を開始します。Ctrl+Cで終了")

try:
    while True:
        data = stream.read(4000, exception_on_overflow=False)
        if rec.AcceptWaveform(data):
            result = json.loads(rec.Result())
            print("認識結果:", result['text'])
except KeyboardInterrupt:
    print("終了しました")

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⚠ よくあるエラー：OSError [Errno -9981] Input overflowed の対処法

リアルタイム音声認識中に以下のようなエラーが出ることがあります：

plaintextコピーする編集するOSError: [Errno -9981] Input overflowed

これは音声入力の処理が追いつかず、内部バッファが溢れてしまったことを意味します。

✅ 対処法一覧

1. exception_on_overflow=False を追加 pythonコピーする編集するdata = stream.read(4000, exception_on_overflow=False) これでエラーを回避できます（処理落ち時に欠落の可能性あり）。
2. frames_per_buffer を調整 pythonコピーする編集するframes_per_buffer=1600 # 小さくすると安定することも
3. 音声データを一定量まとめてから処理 pythonコピーする編集するchunk = [] for _ in range(4): # 約1秒分 chunk.append(stream.read(4000, exception_on_overflow=False)) if rec.AcceptWaveform(b''.join(chunk)): print(json.loads(rec.Result())['text'])
4. より安定した音声ライブラリへの切り替え（例：sounddevice） PyAudioに比べてエラーが出にくい。

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🎯 Voskが活躍するユースケース

• 会議や講義の文字起こしツール
• スマートホーム向け音声操作
• Raspberry Pi音声プロジェクト
• 録音ファイルの自動文字変換
• プライバシー重視のアプリケーション（医療・法務分野）

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📝 まとめ：Voskはオフライン音声認識の最適解！

Voskは、Pythonで使える数少ないオフライン対応の高精度音声認識ライブラリです。導入のしやすさ、軽量さ、Kaldiベースの精度を兼ね備えており、個人開発から業務利用まで幅広く活用できます。

Pythonのデコレータ（@記号）とは？