以下、`transcribe_simple.py` プログラムの解析結果をMarkdown形式で記述します。

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## `transcribe_simple.py` プログラム解析

### 1) プログラムの動作

このPythonスクリプトは、OpenAIのWhisperモデルを使用して音声ファイルをテキストに文字起こしするツールです。以下の主要な機能を提供します。

*   **音声ファイルの文字起こし**: 指定された音声ファイル（複数可）をWhisperモデルで文字起こしします。
*   **GPU利用の確認**: プログラム開始時に、PyTorchがGPUを利用可能か、利用可能な場合はGPU名とCUDAバージョンを表示します。
*   **柔軟な出力オプション**: 文字起こし結果を以下の2種類のテキストファイルとして保存します。
    *   時間範囲付きのテキストファイル: 各発話セグメントの開始・終了時刻と対応するテキスト。
    *   純粋な全文テキストファイル: 文字起こしされた全てのテキストを連結したもの。
*   **コマンドライン引数による設定**: モデル名、使用言語、出力ファイル名、使用デバイス（GPU/CPU）などをコマンドライン引数で細かく設定できます。
*   **複数のファイル対応**: ワイルドカードなどを用いて複数の音声ファイルを一度に処理できます。

**処理の流れ**:

1.  コマンドライン引数を解析し、入力ファイル、モデル、言語、デバイス、出力ファイル名などの設定を取得します。
2.  `glob.glob()` を使用して、指定された入力ファイルパターンに一致するすべての音声ファイルを検索します。
3.  GPUが利用可能かを確認し、その情報を表示します。
4.  見つかった各音声ファイルについて、以下の処理を繰り返します。
    *   出力ファイル名が指定されていない場合は、入力ファイル名に基づいてデフォルトの出力ファイル名を生成します。
    *   `whisper.load_model()` を使って指定されたWhisperモデルをロードします。この際、指定されたデバイス（GPUまたはCPU）を使用します。
    *   `model.transcribe()` を使って音声ファイルを文字起こしします。
    *   文字起こし結果から、時間範囲付きのセグメント情報と全体のテキストを抽出し、それぞれ別のファイルに保存します。
    *   全体のテキストは標準出力にも表示されます。

### 2) 必要な非標準ライブラリとインストールコマンドとインストール方法

このプログラムは以下の非標準ライブラリを使用します。

*   **`openai-whisper`**: OpenAIが開発したWhisperモデルのPythonラッパー。
*   **`torch`**: PyTorchディープラーニングフレームワーク。`openai-whisper` のバックエンドとして使用されます。

**インストールコマンドと方法**:

1.  **PyTorch (`torch`) のインストール**:
    PyTorchは、使用する環境（CUDA対応GPUの有無、OSなど）によってインストールコマンドが異なります。公式ウェブサイトで推奨されるコマンドを確認してインストールすることをお勧めします。
    *   **推奨**: [PyTorch公式サイト](https://pytorch.org/get-started/locally/) にアクセスし、自分の環境に合ったインストールコマンドを生成して実行してください。
    *   **例（CUDA対応GPUがある場合）**:
        ```bash
        pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
        ```
        (例: CUDA 11.8の場合。`cu118` の部分は自身のCUDAバージョンに合わせてください。)
    *   **例（CPUのみの場合）**:
        ```bash
        pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
        ```

2.  **`openai-whisper` のインストール**:
    PyTorchがインストールされた後、`openai-whisper` をインストールします。
    ```bash
    pip install openai-whisper
    ```
    *   **注意**: `openai-whisper` は内部で `ffmpeg` を使用して音声ファイルを処理します。もし `ffmpeg` がシステムにインストールされていない場合、正しく動作しないことがあります。
        *   **Windows**: [ffmpeg公式サイト](https://ffmpeg.org/download.html) からダウンロードし、システムPATHに追加してください。
        *   **macOS**: `brew install ffmpeg`
        *   **Linux (Debian/Ubuntu)**: `sudo apt update && sudo apt install ffmpeg`
        *   **Linux (CentOS/RHEL)**: `sudo dnf install ffmpeg`

### 3) 必要な入力ファイル

このプログラムは、文字起こし対象の音声ファイルを必要とします。

*   **ファイル形式**: `ffmpeg` がサポートする一般的な音声ファイル形式（例: `.mp3`, `.wav`, `.m4a`, `.flac` など）。
*   **指定方法**: コマンドライン引数 `infile` で、単一のファイル名、またはワイルドカードを含むパス（例: `audio/*.mp3`）で指定します。

### 4) 実行後に生成される出力ファイル

プログラムは、指定された（または自動生成された）出力ファイル名に従って、以下の2種類のテキストファイルを生成します。

1.  **時間範囲付きテキストファイル**:
    *   デフォルト名: `[入力ファイル名]-time.txt`
    *   例: `audio.wav` を入力した場合、`audio-time.txt`
    *   内容: 各発話セグメントの開始時刻と終了時刻、およびそのセグメントのテキストが以下の形式で記述されます。
        ```
        [0.00 - 5.12] こんにちは、これはテストです。
        [5.12 - 9.87] プログラムの動作確認をしています。
        ```

2.  **全文テキストファイル**:
    *   デフォルト名: `[入力ファイル名].txt`
    *   例: `audio.wav` を入力した場合、`audio.txt`
    *   内容: 文字起こしされた全てのテキストが連結されて記述されます。
        ```
        こんにちは、これはテストです。プログラムの動作確認をしています。
        ```

両方のファイルともUTF-8エンコーディングで保存されます。

### 5) コマンドラインでの使用例 (Usage)

以下に、`transcribe_simple.py` のコマンドラインでの使用例を示します。

#### 基本的な使用法 (入力ファイルのみ指定、デフォルト設定)

```bash
python transcribe_simple.py my_audio.wav
```
*   `my_audio.wav` を `base` モデル (`JA` 言語) で文字起こしし、`my_audio-time.txt` と `my_audio.txt` を生成します。

#### モデルと言語を指定する場合

```bash
python transcribe_simple.py speech_in_english.mp3 -m large -l EN
```
*   `speech_in_english.mp3` を `large` モデル (`EN` 英語) で文字起こしします。

#### 出力ファイル名を明示的に指定する場合

```bash
python transcribe_simple.py input_voice.m4a --outfile1 output_timed_segments.txt --outfile2 output_full_text.txt
```
*   `input_voice.m4a` を文字起こしし、結果を `output_timed_segments.txt` と `output_full_text.txt` に保存します。

#### GPUデバイスを指定する場合

```bash
python transcribe_simple.py recorded_sound.flac -d cuda:0
```
*   `recorded_sound.flac` を文字起こしし、`cuda:0` (最初のGPU) を使用します。

#### 複数の音声ファイルを一括処理する場合 (ワイルドカード使用)

```bash
python transcribe_simple.py "audio_files/*.mp3"
```
*   `audio_files` ディレクトリ内の全ての `.mp3` ファイルを文字起こしします。各ファイルに対して個別の出力ファイルが生成されます。
    *   **注意**: シェルによってはワイルドカードが展開される前にスクリプトに渡すため、引用符で囲む必要がある場合があります。

#### CPUを使用する場合 (GPUがない、またはGPUを使いたくない場合)

```bash
python transcribe_simple.py lecture.wav -d cpu
```
*   `lecture.wav` を文字起こしし、CPUを使用します。

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