WhisperX ガイド
WhisperX のインストール：環境準備とトラブル対処
公式の最新要件を確認し、独立した Python 環境、CPU または対応 GPU、FFmpeg を準備します。
WhisperX チーム・2026年10月15日確認
現在の要件を確認する
Python、PyTorch、CUDA を選ぶ前に、使うバージョンの README を確認します。依存関係は変わるため、すべてのコマンドが手元の環境で検証済みという意味ではありません。
環境を分離する
新しい仮想環境を作り、インストールしたバージョンと依存関係を保存します。再現性が必要なら安定版の手順を優先します。
CPU・GPU・FFmpeg を確認する
CPU でも動作します。GPU には対応ドライバーとライブラリが必要で、CUDA のインストールだけでは十分ではありません。一般的な形式には FFmpeg が必要です。短いファイルで試してください。
話者分離は最後に追加する
先に文字起こしとアライメントを確認します。その後、公式手順に沿ってモデルへのアクセスを設定し、自分のアカウントで条件に同意します。トークンはリポジトリ外で保管してください。
ひとつずつ原因を切り分ける
コマンドがない場合は環境、CUDA エラーはドライバーやライブラリ、メモリ不足はバッチサイズ、アクセス拒否は権限を確認します。共有ログからはトークンや非公開パスを除いてください。
実行場所を選ぶ
ローカル環境は設定やデータの保存先を管理したい場合に向いています。ホスト型サービスは環境管理を任せ、アップロード・確認・出力に集中できます。
python -m venv .venv
# 利用するシェルの方法で .venv を有効にしてください
python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install whisperx
whisperx recording.wav --device cpu --compute_type int8