ベース: openai/whisper-small (244M, MIT)
手法: フル fine-tuning（encoder 凍結 + decoder 学習）, bf16
学習データ: 同意済みボランティア 60話者 / 約3,600発話（患者データではありません）。日本語医療ドメイン（22診療科 + 看護/薬剤/その他医療職）。
評価指標: CER (micro) + TermMiss (医療用語 recall)

使い方

python

from transformers import WhisperForConditionalGeneration, WhisperProcessor
import librosa
M = "NikotoraIi/medvoice-jp-whisper-small-ft-n60"
proc = WhisperProcessor.from_pretrained(M, language="japanese", task="transcribe")
model = WhisperForConditionalGeneration.from_pretrained(M)
audio, _ = librosa.load("your_audio.wav", sr=16000, mono=True)
feats = proc(audio, sampling_rate=16000, return_tensors="pt").input_features
ids = model.generate(feats, language="japanese", task="transcribe", max_new_tokens=225)
print(proc.batch_decode(ids, skip_special_tokens=True)[0])

限界

高齢者音声で精度劣化。話者コホートにより性能変動。
小データ fine-tuning 由来の一般語の軽微な劣化があり得る（部分的忘却。データ増で改善見込み）。
小規模評価（155発話）。医療機器非該当（文字起こし補助）。

倫理・データ

全話者から研究利用・公開の明示同意取得。連絡先等の PII は非公開。生音声・話者識別情報は非公開。

ライセンス

MIT。ベース openai/whisper-small は MIT。MEDIS 標準病名マスター本体は再配布せず。