你是不是常常遇到這些情況呢？？
- 開完會議想整理重點，但光是聽錄音檔就要花上好幾個小時
- 做訪談研究，結果光是打逐字稿就累趴了
- 需要記錄演講內容，手打到手快斷掉...
別擔心！今天要介紹一個超強的 AI 夥伴 → OpenAI 開發的 Whisper！它不只能聽懂全球上百種語言，連中文都能精準辨識呢！最棒的是，它完全免費、開源，不用擔心付費訂閱或使用次數限制。
為什麼選擇 Whisper？
- 超強語言能力：可以處理各種口音、背景噪音，甚至是不同語言混雜的情況
- 完全免費：開源專案，不用花大錢買軟體
- 使用便利：只要有 Google 帳號就能開始使用
- 精準度高：特別是中文的辨識準確度相當令人驚艷
Whisper 使用教學：一步步帶你上手
1. 打開瀏覽器，搜尋「Google Colab」，找到它並點進去
2. 按下 Open Colab
3. 進入此畫面請先點擊右上角登入「Google」帳號
4. 點擊「檔案」→「在雲端硬碟中建立新筆記本」
5. 設定運行環境 : 點擊「執行階段」→「變更執行階段類型」
6. 設定運行環境 : 將執行類型設為 Python 3，硬體加速選擇 T4 GPU，然後按下儲存
7.安裝必要套件（複製以下程式碼並按下執行）
Whisper 安裝 : !pip install git+https://github.com/openai/whisper.git
FFmpeg 安裝 : !apt update && apt install ffmpeg
8.可以選擇隱藏安裝成功的結果
9.新增程式碼儲存隔並將以下程式碼複製貼上
轉換程式碼：!whisper "你的檔名.mp3" --model medium
10.點擊左側的「資料夾」圖示，選擇「上傳檔案」，將需要轉換的音檔（如 MP3 格式）上傳至 Google Colab
11.將程式碼中"你的檔名.mp3"替換成音檔的名字.副檔名，檢查副檔名要與音檔相同
12.按下「執行」，等待運行完成後，文字稿會顯示在下方結果區域中，左邊檔案區域也有多種格式提供下載
*若之後需要再次開啟此檔案，可在雲端硬碟中尋找「ColabNotebooks」的資料夾
⭐小提醒
- 建議上傳的音檔品質盡量清晰，這樣辨識效果會更好
- 如果音檔很長，可能需要等待一段時間
- 轉換完的文字建議稍微檢查一下，偶爾可能需要小修
這樣是不是很簡單阿！再也不用擔心逐字稿的問題啦～
趕快開始你的 Whisper 體驗吧！
絕好聲創提供文字轉語音以及 AI 有聲書出版、製作服務，擁有眾多高擬真臺灣口音 AI 人聲，可以為有聲書提供更自然、更富有情感、更有臺灣味的聲音。
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