NotebookLM (一般公開)

NotebookLM

公開対象: 学会参加者、講義聴講者等

セラミックス概論2025 「半導体・導電体材料」講義 (講義資料、2020年度講義音声)
　2025/7/18 講義資料 http://d2mate.mdxes.iir.isct.ac.jp/Lecture/Ceramics/Ceramics2025.pdf
　
酸化物半導体の基礎 (AMFPD'25) (チュートリアル資料、関連論文含む)
数値計算 (計算材料学特論) (講義資料のみ)
結晶工学スクール2025 バンド構造を用いた材料開発(実践編) (スクール資料・スライドのみ)
日本語解説 (NotebookLMで生成):
生成AI・プログラミング一般 (講義・チュートリアル資料のみ)
物理・科学一般(量子力学、バンド理論、統計力学、固体科学、機器分析) (講義資料等: 固体化学、固体物理、統計力学(C)、機器分析概論、COE講義、チュートリアル)

NotebookLMの特徴

ユーザーが投入した情報源のみを参照して、Gemniが回答を返します。
そのため、ハルシネーションが起こりにくくなっています。
PDF、Googleドキュメント、Web、音声・動画ファイル、YouTubeなどをアップロードできます。
自動要約: ドキュメントを自動的に要約します。
Q&A機能: 投入されたコンテンツに基づいて、ユーザーの質問に回答します。回答には元のドキュメント内の情報源への引用が含まれるため、情報の検証が容易です。
コンテンツ作成: FAQ、タイムライン、学習ガイドなど、さまざまな形式のコンテンツを生成できます。
解説音声機能: ドキュメントの内容を音声要約に変換します。
インタラクティブモード: 音声再生中に質問をしたり、対話したりできます。

関連プログラム

NotebookLMに登録できるデータは、有料版でも200MBの制限があります。
動画・音声データを登録する際は、to_audio.pyで音声データに変換し、split_audio_with_overlap.pyで200MB以下のファイルに分割して登録するのがお薦めです。
NotebookLMの場合、音声データを文字起こしして登録するより、音声データを直接登録する方が正確なようです

文字起こしをする場合:
以下のプログラムでは、OpenAI Whisperを使って文字起こしをしています。
文字起こししたデータには多くの誤字・誤変換が含まれるので、correc_transcript.pyを使って修正します (Google API Keyが必要です)
注: localで音声ファイルの文字起こしを行う場合、local版whispeをrインストールする必要があります。

local版whisperのインストール方法

2025/7/14現在、python 3.10以前が必要です。
> python3.10 -m venv whisper-env
> whisper-env\Scripts\activate
> pip install --upgrade pip
> pip install git+https://github.com/openai/whisper.git
# CUDA対応GPUがある場合
> pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

関連Web