Whisper.cpp セットアップ

このモジュールで学ぶこと

• n8nのDockerイメージにWhisper.cppを追加する方法
• Dockerfileの編集とイメージの再ビルド
• Whisper.cppの動作確認

学習目標

このモジュールを終えると、以下のことができるようになります：

• n8nコンテナ内でWhisper.cppを実行できる
• 音声ファイルを文字起こしする準備が整う

目次

• セクション1: Whisper.cppとは
• セクション2: Dockerfileの編集
• セクション3: Dockerイメージの再ビルド
• セクション4: 動作確認
• トラブルシューティング
• まとめ
• 参考資料
• よくある質問

事前準備

必要なもの

• Docker Desktop がインストール済み
• n8nがDockerで動作している（C:\n8n にdocker-compose.ymlがある状態）
• VSCode または ターミナル

確認事項

n8nが正常に動作していることを確認：

docker ps

n8n コンテナが表示されていればOKです。

セクション1: Whisper.cppとは

概要

Whisper.cppは、OpenAIのWhisperモデルをC++で実装した軽量な音声認識ツールです。

なぜDockerに追加するのか

n8nのワークフローから直接Whisper.cppを呼び出すためです。

[Google Drive] → [n8n: 音声ダウンロード] → [Whisper.cpp: 文字起こし] → [結果保存]

チェックポイント

• Whisper.cppの概要を理解した

セクション2: Dockerfileの編集

Step 1: n8nフォルダを開く

VSCodeで C:\n8n フォルダを開きます。

Step 2: Dockerfileを編集

Dockerfile を開き、以下の内容に置き換えます：

FROM n8nio/n8n:latest

USER root

# ffmpeg（音声・動画処理）
RUN apk add --no-cache ffmpeg

# Whisper.cpp（文字起こし）
RUN apk add --no-cache git build-base cmake curl
RUN git clone https://github.com/ggerganov/whisper.cpp.git /opt/whisper.cpp
WORKDIR /opt/whisper.cpp
RUN cmake -B build && cmake --build build --config Release
# 日本語対応モデル（base: 142MB）をcurlで直接ダウンロード
RUN curl -L -o ./models/ggml-base.bin https://huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp/resolve/main/ggml-base.bin

USER node
WORKDIR /home/node

各行の説明

チェックポイント

• Dockerfileを編集した
• 保存した（Ctrl + S）

セクション3: Dockerイメージの再ビルド

Step 1: ターミナルを開く

VSCodeで `Ctrl + `` を押してターミナルを開きます。

Step 2: 再ビルドコマンドを実行

以下のコマンドを順番に実行します：

docker-compose down
docker-compose build --no-cache
docker-compose up -d

各コマンドの説明

ビルド中の出力例

[+] Building 219.1s (13/13) FINISHED
 => [n8n 6/8] RUN cmake -B build && cmake --build build --config Release    183.0s
 => [n8n 7/8] RUN curl -L -o ./models/ggml-base.bin ...                      10.2s
 => [n8n 8/8] WORKDIR /home/node                                              0.2s

FINISHED と表示されれば成功です。

チェックポイント

• docker-compose down が成功した
• docker-compose build --no-cache が成功した（5-10分待つ）
• docker-compose up -d が成功した

セクション4: 動作確認

Step 1: Whisper.cppのヘルプを表示

Git Bashを使っている場合は、パスの先頭にスラッシュを2つ付けます：

docker exec n8n //opt/whisper.cpp/build/bin/whisper-cli --help

PowerShellの場合：

docker exec n8n /opt/whisper.cpp/build/bin/whisper-cli --help

成功時の出力

usage: /opt/whisper.cpp/build/bin/whisper-cli [options] file0 file1 ...
supported audio formats: flac, mp3, ogg, wav

options:
  -h,        --help                 [default] show this help message and exit
  -t N,      --threads N            [4      ] number of threads to use during computation
  ...

ヘルプが表示されればインストール成功です。

Step 2: モデルファイルの確認

docker exec n8n ls -la //opt/whisper.cpp/models/

ggml-base.bin（約142MB）が表示されればOKです。

チェックポイント

• --help でヘルプが表示された
• モデルファイル ggml-base.bin が存在する

トラブルシューティング

cmake: No such file or directory

症状: ビルド中に cmake: No such file or directory エラーが出る

解決方法: Dockerfileに cmake が含まれているか確認：

RUN apk add --no-cache git build-base cmake curl

Failed to download ggml model

症状: モデルのダウンロードに失敗する

解決方法: curl コマンドで直接ダウンロードする方式に変更（本講座のDockerfileは対応済み）

Git Bashでパスがおかしくなる

症状: /opt/... が C:/Program Files/Git/opt/... に変換される

解決方法: パスの先頭にスラッシュを2つ付ける：

docker exec n8n //opt/whisper.cpp/build/bin/whisper-cli --help

まとめ

このモジュールで学んだこと

• n8nのDockerイメージにWhisper.cppを追加する方法
• Dockerfileの編集と再ビルドの手順
• Whisper.cppの動作確認方法

次のステップ

文字起こしワークフローの構築では、n8nワークフローを作成し、Google Driveの音声ファイルを自動で文字起こしする方法を学びます。

参考資料

• Whisper.cpp GitHub
• Hugging Face - Whisper Models

よくある質問

Q: ビルドにどのくらい時間がかかりますか？ A: 初回ビルドは5-10分程度です。Whisper.cppのコンパイルとモデルダウンロード（142MB）に時間がかかります。

Q: モデルサイズを変更できますか？ A: はい。ggml-base.bin（142MB）の代わりに、ggml-small.bin（466MB、より高精度）やggml-tiny.bin（75MB、より高速）を使用できます。

Q: GPUを使えますか？ A: Docker Desktop + WSL2環境では難しいです。CPU版で十分な速度が出ます。

Q: 既存のワークフローは消えますか？ A: いいえ。ワークフローは n8n_data/ フォルダに保存されているため、再ビルドしても消えません。

Q: ffmpegは消えますか？ A: いいえ。Dockerfileにffmpegも含まれているため、再ビルド後も使えます。