Automation Lab
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2024-03-10
会議録自動生成ツール:音声から要約まで
所要時間
20 MIN
必要環境
Python 3.x, Whisper API, GPT-4
会議は終わった後のまとめが一番大変です。AIを使って、録音データから「誰が何を言ったか」「次のアクションは何か」を自動で抽出しましょう。
手順
1. Whisper: 音声ファイルをテキスト化。
2. GPT-4: 長い文章を重要ポイントだけに凝縮。
実装コード
import openai
# 音声ファイルを読み込み
audio = open("meeting.mp3", "rb")
# 1. 文字起こし (Whisper)
transcript = openai.Audio.transcribe("whisper-1", audio)
# 2. 要約 (GPT-4)
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=[
{"role": "system", "content": "あなたは優秀な秘書です。要点を箇条書きでまとめてください。"},
{"role": "user", "content": transcript['text']}
]
)
print("--- 議事録要約 ---")
print(response.choices[0].message.content)
革命的な時短
1時間の会議が、わずか数分で整理されたテキストになります。
import openai
# 音声ファイルを読み込み
audio = open("meeting.mp3", "rb")
# 1. 文字起こし (Whisper)
transcript = openai.Audio.transcribe("whisper-1", audio)
# 2. 要約 (GPT-4)
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4",
messages=[
{"role": "system", "content": "あなたは優秀な秘書です。要点を箇条書きでまとめてください。"},
{"role": "user", "content": transcript['text']}
]
)
print("--- 議事録要約 ---")
print(response.choices[0].message.content)