Interview transcription tw

台灣採訪錄音轉錄工作流程

逐字稿不是錄音的文字版,是查核的證據。本 skill 提供從錄音→轉錄→引語→存檔的台灣場景工作流。

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何時使用

• 訪後將錄音轉為逐字稿
• 從逐字稿提取可發布引語
• 對照查核(原話 vs 報導引述)
• 訪問檔案長期保存
• 多語言訪談(國/台/客/原民族語/英)
• 法律案件之證據錄音轉錄

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一、錄音檔管理

命名規範

YYYY-MM-DD_受訪者_主題_序號.[副檔名]
範例:2026-05-28_林桂英_麵店拆遷_001.m4a

避免:用「錄音 001.m4a」「new recording.mp3」這種空泛名稱。

多重備份(現場錄完即備)

位置	用途
手機 / 錄音筆原檔	第一份
雲端(Google Drive / Dropbox / iCloud)	第二份
本機 SSD	第三份(編輯用)
編輯部 NAS / 共享磁碟	第四份(可選,涉公益重大案件)

檔案格式

格式	何時用
WAV / FLAC	無損,法律案件、長期保存
M4A (AAC)	一般採訪,平衡品質與大小
MP3 192-320 kbps	廣電可用
不要用 MP3 128 以下	品質太差影響轉錄準確度

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二、轉錄工具(2026 年台灣可用)

開源 / 本地(免費 + 隱私安全)

工具	語言	注意
OpenAI Whisper large-v3	中文、英文、台/客/原民族語(基本)	本地跑;對台灣口音國語有效;客語、原民族語效果參差;需 GPU 較流暢
WhisperX	同上 + 含時間軸對齊 + speaker diarization	適合多人訪談
Faster-Whisper	同上 + 速度更快	CPU 也可跑
Whisper.cpp	同上 + Mac M 系列優化	M1/M2/M3/M4 用 GPU 加速

雲端商用(收費 + 速度快)

工具	強項	注意
OpenAI Whisper API	大模型 + 雲端	隱私:檔案上傳到 OpenAI
Google Cloud Speech-to-Text	多語言 + 客製字典	隱私:檔案上傳到 Google
Azure Speech	商用穩定 + 多語言	隱私:檔案上傳到 Azure
Anthropic Claude API(間接)	上傳檔案 + 提示轉錄	不是主力轉錄工具

台灣本地服務

服務	強項	網址
雅婷逐字稿	台灣口音、台語(taimedialabs 旗下);新聞工作者常用	yating.tw
韻誌語音雲	客語、原民族語為強項	視專案
聽錄文字稿(萬芳)	人工轉錄,品質高	人工服務

完美組合(2026 實務推薦)

1. 本地 Whisper large-v3(隱私敏感場景)→ 自己 GPU 跑
2. 雅婷逐字稿(台灣口音、台語比 Whisper 強)→ 一般採訪
3. 人工轉錄(法律案件、引語精準度極高)→ 萬芳、聽錄

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三、轉錄品質檢核

自動化轉錄之常見錯誤

問題	例子	處理
數字錯誤	「2,000 萬」變「兩千萬」、「200 億」變「兩百億」	對照錄音逐一檢查
人名錯誤	罕用姓氏、原民族姓名	建字典預先告訴 ASR
機構名簡稱混淆	「公平會」vs「公賣會」	校對逐一檢查
同音異字	「在」/「再」「投資」/「頭尾」	AI 上下文不足時錯
台語、客語混雜	Whisper 中文模型對台/客語成功率較低	用台語模型或雅婷
背景噪音、多人	街訪、餐廳採訪	speaker diarization + 後製分離
時間軸偏移	影片轉錄時 audio/video offset	WhisperX 對齊

後製檢核 SOP

1. AI 跑完先輸出**附時間戳**版本
2. 開錄音 + 逐字稿並列,從頭聽過(可加速 1.5x)
3. 重點段落降速到 1.0x 再聽
4. 異常段落(數字、人名、時間)逐字核對
5. 修正錯字 + 標記不確定處 [??]
6. 留**雙版本**:精確逐字稿(含「嗯」「啊」)+ 編輯版(順稿)

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四、引語提取與管理

引語資料庫模板(Notion / Excel / Airtable)

| ID | 受訪者 | 訪談日期 | 時間軸 | 原話 | 是否可發布 | 歸屬層級 | 引述動詞 | 已用稿 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Q-2026-001 | 林桂英 | 2026-05-28 | 00:12:34 | 「這條街我做了 32 年。」 | 是 | 具名 | 說 | (尚未) |
| Q-2026-002 | ○○官員 | 2026-05-28 | 00:34:56 | 「内部認為應該重新檢討」 | 是 | 不具名「○○部資深官員」 | 透露 | 2026-05-29 文 #001 |

引語精準度規則

原則	處理
直接引語必須一字不差	從錄音逐字對照
語助詞可刪減(「嗯」「啊」「就是」)	編輯版可刪
語意流暢之必要修飾	用 [括號] 標明:「我(當時)就...」
截長為短	用刪節號:「我從 32 年前⋯⋯到現在還在做」
語意改變	禁止;若改寫請改為間接引語
多次採訪拼接	必須註明日期「2026 年 5 月 28 日與 6 月 3 日訪談」
私下對話轉公開	須當事人同意

詳細歸屬規則見 interview-prep-tw §四「歸屬規則」。

間接引語(改寫)

當原話過於繁冗、技術、或涉個資時,改間接引語:

原話:「我覺得這個健保改革啊,就是,
        他們應該要先把那個藥價的部分先處理好,
        然後再來談費率調整的事情。」

間接引語:衛福部長○○○認為,健保改革應先處理
        藥價,再談費率調整。

註意:間接引語不可加引號;意思不可變;歸屬要清楚。

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五、多語言訪談處理

國語(普通話)

• Whisper large-v3 一般效果不錯
• 雅婷逐字稿對台灣國語口音極佳

台語(台灣閩南語)

• Whisper 中文模型成功率較低(< 70%)
• 建議:雅婷逐字稿 + 人工後製
• 寫稿時:音譯 vs 漢字 — 台語有官方推薦漢字(教育部《台灣台語常用詞辭典》),新聞稿一般用漢字 + (羅馬字)註音

客語(海陸/四縣/大埔/饒平/詔安)

• ASR 工具支援有限,首選人工轉錄或韻誌語音雲
• 寫稿時:教育部客語辭典 為準

原住民族語(共 16 族)

• ASR 幾乎無工具
• 必須人工轉錄,且應與部落族人合作
• 涉祖傳故事、歌謠可能涉原住民族傳統智慧創作保護條例(詳見 interview-prep-tw §九)

英文 + 中文混雜

• Whisper 一般能處理
• 但程式碼名稱、技術術語仍易錯,需後製

第三國語(越南、菲律賓、泰、印尼)

• 移工採訪常見
• 建議:譯者現場翻譯且自己也錄音,事後比對

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六、檔案保存與法律

保存期限

類型	建議保存期
一般採訪	2 年(超過追溯期一般爭議)
重大公益議題	5-10 年(可能成為日後查核參考)
涉法律訴訟	訴訟結束 + 5 年
受訪者明確要求保存或銷毀	依其要求

法律層面

詳細錄音法律見 interview-prep-tw §三 與 source-verification-tw §十二。

重點:

• 採訪錄音為記者所有;受訪者無權要求交出原檔
• 但受訪者可主張其引語不可發布(若事前約定 off the record / 不可發布)
• 法院得依個案要求提交錄音作為證據(透過搜索票 / 強制處分)
• 新聞自由保護:記者可主張《憲法》第 11 條言論出版自由抗辯,但非絕對

銷毀程序

• 不需要的錄音:過了保存期應主動銷毀
• 銷毀時:從所有備份位置(手機、雲端、本機、NAS)同時刪除
• 數位刪除不等於物理銷毀:Mac/Windows 預設刪除可被還原;敏感檔案用安全刪除工具(srm、SDelete)

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七、與其他 -tw skill 整合

工作流

[採訪結束]
       ↓
[interview-transcription-tw] ← 你在這裡
   ├── 多重備份
   ├── AI 轉錄 + 人工校對
   ├── 引語資料庫建立
       ↓
[fact-check-workflow-tw] 對引語做查證
       ↓
[source-verification-tw] 若涉影像/影片同步驗證
       ↓
[ai-writing-detox-tw] 撰稿時去 AI 味
       ↓
[newsroom-style-tw] 引述格式(動詞色彩、不具名規則)
       ↓
[發稿]

重疊處理

• 引語精準度:

  • interview-transcription-tw §四:逐字 vs 順稿原則
  • newsroom-style-tw §八:引述動詞、不具名規範
  • 兩者搭配

• 錄音同意:

  • interview-prep-tw §三:主處理(《刑法》§315-1、《通保法》§29)
  • interview-transcription-tw:檔案保存與銷毀
  • source-verification-tw §十二:法律風險概要
  • 以 interview-prep-tw §三為準

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版本說明

• 版本:1.0.1 / 截至 2026-05-28
• 改寫自 upstream journalism-core/interview-transcription
• 在地化重點:雅婷逐字稿等台灣商用服務、台語/客語/原民族語轉錄工具差異、多重備份策略、台灣 16 族原民族語轉錄之倫理考量、《憲法》第 11 條新聞自由抗辯