▋前言

經過數月開發與競賽挑戰，我們的 AI 語音辨識系統最終成功整合多個模組，並且在比賽評審結果中受到了正向的肯定。今天回顧成果，並展望未來應用。

▋內容

最終成果

• 課堂逐字稿：語音轉文字準確率 >95%。

• 講者辨識：老師與學生辨識準確率達 99%。

• 情緒分析：輸出逐段情緒曲線，輔助理解學生學習狀態。

• 教學報告：整合文字雲與 LLM 摘要，提供決策依據。

• 效能表現：在 RTX 3060 + i7-13700 + 32GB RAM 的環境下，50 分鐘錄音可於 5–6 分鐘完成全流程分析。

落地應用價值

• 使用對象

  1. 一對一英語家教課程：教師與學生是主要使用者。

  2. 教育機構與平台：將此技術作為增值服務，提升課程吸引力。

• 解決痛點

  1. 逐字稿正確率不足：輕量型 STT 模型常誤轉，降低逐字稿價值。

  2. 語者難以區分：單一音軌錄音難以區分老師與學生，影響課程分析。

  3. 學生參與難量化：教師無法客觀掌握學生的情緒狀態與專注度。

• 應用價值

  1. 提高教學效率：自動逐字稿減少教師負擔。

  2. 增強學習效果：學生可回顧課堂內容，鞏固成果。

  3. 支持個性化教學：情緒數據輔助教師調整教學方法。

  4. 提升課程品質：教育機構能提供差異化服務，強化競爭力。

• 成本與可行性

  1. 技術實施成本：包含模型訓練、系統開發與維護。

  2. 設備需求：需 GPU 等基本硬體支援。

  3. 可行性驗證：經實測，所有功能（含 LLM 應用）皆能在本地完成，不須雲端，且能達成 >95% 的正確率。

• 創新亮點

  1. 多模組整合：將 STT、講者識別、情緒分析、LLM 報告結合，提供全面的課堂監控。

  2. 高精度與擴充性：STT 與講者識別準確率皆超過 95%，未來可擴展至課堂單字統計、文法檢測。

  3. 增值功能：透過逐段情緒分析與地端 LLM，我們能自動生成摘要、文字雲與課程洞察，超越傳統 STT 系統。

• 未來展望

  1. 應用延伸：可擴展至企業培訓、會議紀錄、客服監控。

  2. 多語言支援：因應中英混合甚至多國語言場景。

  3. 即時應用：未來挑戰「邊錄邊分析」的即時回饋。

  4. 規模化部署：從單機環境到伺服器集群，支援大規模用戶。

▋下回預告

下一篇將分享參賽心得，給未來想挑戰 AI 競賽的人一些建議。