概述
FlashVoice 會在你的裝置上本地完成語音轉文字處理，全程不需將音訊或影片檔案上傳至雲端。
本地語音辨識模型在速度與隱私方面具備優勢，但轉寫品質仍可能受到語言設定、音訊條件以及後處理方式的影響。
本文將說明 FlashVoice 的轉寫準確率來自哪些階段，以及你可以透過哪些設定與流程來持續優化結果。
了解轉寫流程
要提升準確率，首先需要了解 FlashVoice 的轉寫流程：
- 語音辨識階段
音訊會由本地語音辨識模型轉換為原始文字。 - 後處理階段（選用）
原始轉寫結果可透過 AI 校對與自訂詞彙進一步優化。
不同階段適用的優化方式並不相同。
選擇正確的轉寫語言
語言選擇對 語音辨識階段 的準確率影響最大。
FlashVoice 支援自動語言偵測，但在多數情況下，手動選擇正確語言能獲得更佳的轉寫結果。
建議做法：
- 儘量選擇音訊中實際使用的語言
- 對於較長或單一語言的錄音，避免使用自動偵測
- 若對準確率要求較高，避免在同一檔案中混用多種語言
正確的語言選擇能從源頭降低辨識錯誤。
使用清晰、高品質的音訊
音訊品質會直接影響語音辨識階段的效果。
為了提升準確率，建議：
- 使用背景雜訊較少的錄音
- 儘量避免多人同時說話
- 保持說話者與麥克風距離穩定
- 使用單一、清晰的音訊來源
音訊越乾淨，模型越能專注於語音內容。
何時需要重新轉寫
由於轉寫在本地完成，你可以在不重新匯入檔案的情況下重新執行轉寫。
建議在以下情況重新轉寫：
- 初次選擇了錯誤的轉寫語言
- 音訊檔案已被替換或優化
- 希望重新產生原始轉寫結果再進行後處理
重新轉寫通常比手動修正早期錯誤更有效率。
在後處理階段使用 AI 校對
轉寫完成後，FlashVoice 提供選用的 AI 校對 作為後處理步驟。
AI 校對是針對已產生的文字進行處理，可用於：
- 修正辨識錯誤
- 優化標點
- 調整語句結構
- 提升整體可讀性
此步驟不會影響原始語音辨識過程，而是對結果進行潤飾。
在後處理階段使用自訂詞彙（Hotwords）
FlashVoice 支援在 後處理階段 使用 自訂詞彙（Hotwords）。
自訂詞彙不會影響語音辨識模型本身，而是用於在 AI 校對階段優化轉寫結果。
適用情境包括：
- 人名
- 產品或公司名稱
- 專業術語
- 縮寫與首字母詞
透過提供這些重要詞彙，可協助 AI 校對更準確地規範輸出內容。
本地轉寫效果最佳的情況
在以下條件下，FlashVoice 的本地轉寫通常效果最佳：
- 轉寫前正確選擇語言
- 音訊清晰且穩定
- 設定變更後重新執行轉寫
- 合理使用 AI 校對與自訂詞彙
清楚了解各優化方式所作用的階段，有助於避免不切實際的期待。
總結
在 FlashVoice 中提升本地轉寫準確率，需要同時兼顧 正確的辨識設定 與 有效的後處理流程。
透過選擇合適的語言、使用高品質音訊、在必要時重新轉寫，並在後處理階段妥善使用 AI 校對與自訂詞彙，你可以在完全離線、隱私優先的前提下，取得穩定且高品質的轉寫結果。