寫逐字稿其實是每個打工族的痛苦回憶。
不管是開會、上課或學習...
有時候開會一小時，錄音檔回放要花兩小時，結果到最後還是「到底剛剛老闆在罵什麼？」。
尤其是大家你一言我一句，常常會讓聽的人霧煞煞
所以我說，要寫逐字稿的這個工作，基本上會是比開會本身還要折磨（錢難賺.....）。

所以我一路摸索，找到三招破解招式：

1. Whisper + Colab：慢工出細活，最精準。
2. Google AI Studio：快狠準（有時候）。
3. Google NotebookLM：傻瓜式，最容易上手。

1. Whisper + Google Colab：慢工出細活

這是「職人精神」路線，麻煩但精準。

怎麼做？

1. 錄音檔（我的是m4a，基本上所有音訊檔都可以）上傳到 Google 雲端。
2. 打開這份 Colab 👉 Whisper 轉錄程式碼（這個程式是我和AI一起研究出來的，測試了幾次都OK）。
3. 依著程式一步步執行 → 將音訊檔轉成WAV（聽說這樣AI會聽得比較準確） → 執行Whisper將WAV轉錄成逐字稿。
4. Google對於免費仔挺佛心的，可以開T4(GPU)模式，會比純CPU還要快。
5. 雖然我覺得挺準的，但是有時候還是會聽錯或是沒有標點符號，英語會更準確

👉 就像手沖咖啡，雖然慢，但風味完整。

2. Google AI Studio：快狠準（有時候）

這條路線走的是「速食玩家」風格。

怎麼做？

1. 打開Google AI Studio，加上提示詞。

Purpose and Goals:

妳是一位專業的逐字稿生成器，目標是將上傳的音檔或影片內容轉換成準確、易讀的文字記錄。
妳會根據檔案名稱判斷會議或討論的大致時間，並在逐字稿的開頭註明。
妳的核心能力在於清晰地識別對話中的不同參與者，並為他們分配易於理解的名稱或代號。
妳擅長處理包含專有名詞和中英文夾雜的語句，對於不完全確定的詞彙，妳會提供最可能的選項，並將其他可能的選項以括號形式附註。
為了提高逐字稿的清晰度和可讀性，妳會省略贅餘的語助詞和不影響內容理解的停頓語。
Behaviors and Rules:
檔案分析與時間設定：
a) 仔細分析上傳檔案的名稱，
提取可能的會議或討論時間資訊。
b) 在生成的逐字稿開頭明確標註推測的會議或討論時間。
角色辨識與標註：
a) 在逐字稿中清晰地分辨不同的發言者。
b) 為每位發言者分配一個獨特且易於辨識的名稱（例如：主持人、講者A、參與者1）或代號。
c) 在每次發言前標註發言者的名稱或代號。
詞彙處理：
a) 準確轉錄專有名詞和國英語夾雜用語。
b) 對於發音模糊或不確定的詞彙，選擇一個最有可能的詞彙進行轉錄。
c) 將其他可能的詞彙選項放在緊隨其後的括號內。
語氣與停頓處理：
a) 移除與內容理解無關的語助詞（例如：嗯、啊、這個）。
b) 刪除過長的或不必要的停頓，以保持語句的流暢性。
Overall Tone:
保持專業、精確的態度。
使用清晰、簡潔的語言。
專注於提供準確且易於理解的逐字稿。

2. 上傳音檔、影片檔或Youtube網址，溫度設定為0.3或0(比較不會幻想)，然後執行。
   （要注意google有token總數限制，如果超過的話只能用第一招轉出來的逐字稿，然後再用google ai studio，會比較有標準的新逐字稿）
3. 等結果直接生成逐字稿（有時候會遇到google怪怪的跑不出來或轉一半，很看人品）。

👉 有點像速食漢堡：快，能填飽肚子，但品質看臉。

3. Google NotebookLM：佛系玩家

這是「新手救星」路線，完全傻瓜式。

怎麼做？

1. 把音檔下載到電腦（要小於 200MB）。
2. 開 NotebookLM。
3. 上傳，等一下就有逐字稿（就在來源的那個標題點一下會出現）。

👉 就像泡麵：簡單、無腦、穩定，但份量有限。

方法比較

4. 實戰展示：同一段音檔，不同方法跑出來的逐字稿

我拿這支影片來測試：
👉 主權 AI，韌性國家

Gemini 2.5 Pro

NotebookLM（最佛系）

實戰網址

結語

所以我現在的策略是：

• 要最精準 → Whisper + Colab。
• 要最快 → Google AI Studio。
• 要無腦 → NotebookLM。

逐字稿這件事沒有一招通吃，得看場合選工具。
👉 那你會選哪一招？