是的，AI 可以快速轉錄音訊，並為訪談、演講或 Podcast 提供即時文字。這讓內容更容易存取與搜尋。但是 AI 轉錄 工具可能會聽錯字，甚至產生錯誤的詞組，這種現象稱為 「幻覺」。對於醫療或法律等關鍵用途，人工審查仍是必要的。
AI 轉錄如何運作？
AI 轉錄依賴 自動語音辨識 (ASR) 技術。該系統可將口語分解為較小的聲音單位 (音素)，將其與龐大的詞彙進行匹配，然後運用自然語言處理 (NLP) 的上下文來產生準確的文字。
音訊轉錄背後的 AI 模型
最先進的人工智慧轉錄工具是由 深度學習模型 例如：
- RNN (循環神經網路)： 早期設計用於擷取序列音訊模式的機型。
- 變形金剛 現代架構，例如 Whisper (由 OpenAI 提供) 或 wav2vec 2.0 (由 Meta 提供)，可處理大量的語音與文字資料集，以達到高度精確的轉錄。
- 端對端模型： 可直接將聲波映射為文字的系統，可減少多重處理步驟所造成的錯誤。
這些模型會持續從大量資料集中學習，以改善其辨識不同口音、音調和語言的能力。
轉錄精確度：AI 與人工
談到精確度，AI 謄寫與人類工作相比仍有明顯差距。Ditto Transcripts 的一項研究報告指出，AI 系統的準確度達到了 平均精確度約為 61.9%而專業的人力轉錄員則能持續提供達到 關於 99% 精度.
雖然有些 AI 供應商宣稱準確率達到 85-86% 在理想條件下，實際效能通常較低，通常在 60-70% 系列.這使得 AI 謄寫在速度和便利性方面極為有用，但在精確度極為重要的情況下，人工審核仍是不可或缺的。
| 因子 | AI 轉錄 (平均值) | 人類轉錄 |
|---|---|---|
| 報告精確度 | 61.9% (同上研究) | ~99% |
| 聲稱的準確性 (行銷) | 理想設定下可達 85-86% | - |
| 實際效能 | 60-70% | 一致 95-99% |
人工智慧「幻覺」轉錄的風險
AI 謄寫的另一個挑戰是以下風險 「幻覺」-當系統產生的單字或詞組，實際上從未說過。例如，據報導 OpenAI 的 Whisper 偶爾會在謄本中插入虛構或誤導的內容。這個問題在敏感領域尤其令人擔憂，例如 醫療或法律謄寫即使是微小的誤差也可能造成嚴重後果。
根據最近的研究，幻覺 出現在 10 份公開會議謄本中的 8 份, 和高達 1.4% 的音訊片段 包括有害或完全錯誤的虛構資訊。儘管這些數字看似很小，但引入錯誤資訊的影響可能很大，因此在使用 AI 執行高風險的轉錄任務時，人為監督是一項重要的保障措施。
如何降低風險
要將 AI 幻覺的影響降至最低，請考慮這些最佳做法：
- 新增人工審查： 在專業或敏感的使用情況下，請務必由人工編輯檢查謄本的準確性。
- 使用乾淨的音訊來源： 背景噪音、串音和錄音品質不佳都會增加轉錄錯誤的機會。
- 選擇可靠的工具： 平台，例如 VOMO 優先處理高品質，讓您快速發現並糾正錯誤。
- 結合 AI 與情境檢查： 對於技術性或特定領域的謄本，請確保術語和行話已根據可信賴的參考資料進行驗證。
透過應用這些步驟，您可以受惠於 AI 的速度與擴充性，同時降低不精確或錯誤插入的風險。
使用 AI 轉錄音訊的好處
AI 謄寫工具被廣泛使用，因為它們：
- 與手動打字相比，可節省大量時間。
- 高準確度處理各種口音和背景噪音。
- 讓內容可被搜尋並對 SEO 友善。
- 可輕鬆將錄製的檔案轉換成部落格、筆記或標題。
例如，轉換 音訊轉文字 可讓學生和專業人士即時檢視會議重點，而無須重播整個錄影。
AI 也能轉錄視訊檔案嗎？
是的，AI 也可以透過擷取音軌並轉換成文字來處理影片。這就是所謂的 視訊轉文字 轉錄。它被廣泛用於為 YouTube 影片、網路研討會和線上課程製作字幕、字幕和可搜尋的轉錄本。
AI 轉錄的限制
雖然 AI 功能強大，但並非完美無瑕。常見的限制包括
- 難以忍受強大的背景噪音。
- 與重疊的聲音或非常強烈的口音鬥爭。
- 偶爾出現專業術語或不常用字的錯誤。
在專業情況下，為了達到最高的精確度，通常會加入人工審核。
最佳音訊轉錄 AI 工具
一些最流行的 AI 轉錄工具包括
- VOMO - 快速 AI 轉錄音訊和視訊，並可立即分享。
- Otter.ai - 非常適合即時會議轉錄。
- 修訂 - 結合 AI 速度與可選的人工編輯，達到完美的精確度。
無論是處理 Podcast、演講或視訊訪談，這些平台都能讓轉錄變得簡單。
最終想法
AI 已經改變了我們轉錄音訊的方式。有了變壓器和端對端神經網路等先進模型，轉錄變得比以往更快、更精準。無論您需要 音訊轉文字 學習筆記或 視訊轉文字 對於字幕，AI 工具提供了可靠且有效率的解決方案。
