
身處中環會議室或大學講堂,還在苦惱於「低頭猛抄」筆記,錯失理解與思考的黃金時間?傳統手寫模式不僅低效,更帶來沉重的認知負擔。本文深度分析為何全球科技巨頭難以應付香港獨有的中英夾雜及九聲六調等廣東話挑戰。我們將介紹專門解決此痛點的「本地薑」Subanana,實測其在處理地道口語時的頂級準確度,教您利用 AI 輕鬆擺脫筆記重擔。
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開會/上堂唔想「死抄爛抄」?
無論你身處中環的會議室,還是大學的演講廳 (Lecture Theatre),當老闆或教授開始發言時,你是否立即陷入「低頭苦幹」的狀態,拼命「抄Notes」?傳統的手抄筆記模式,看似勤奮,實則隱藏著巨大的效率黑洞。問題不僅在於「辛苦」,更在於「低效」。
首先,手動筆記的核心痛點在於速度。大部分人的打字或手寫速度,根本無法跟上正常的說話速度 。這意味著你不可避免地會遺漏關鍵資訊,或只記下零碎的關鍵詞,導致在回顧時失去完整的上下文 。
其次,也是最關鍵的一點:分散注意力。當你的大腦專注於「抄寫」這個機械動作時,你就無法全力「處理」和「理解」眼前的資訊 。有學術研究指出,這種一心二用會造成沉重的「認知負荷」(cognitive load),導致你的工作記憶體不足以同時有效聆聽、處理資訊,並將其準確編碼為筆記 。你以為自己很有效率,實際上可能只是陷入了「生產力假象」,而錯過了真正的思考與吸收。
最後,是後續整理的災難。手寫筆記不僅難以搜尋,字跡潦草更可能讓你事後無法辨讀 。你還需要花費額外的時間,將這些零散的筆記「重組」或「重打」成電子檔,過程耗時耗力 ,而且紙本筆記極容易丟失 。
唔使再做抄筆記 Dirty Work 專心投入過程
AI 語音轉錄技術的出現,其真正價值並非要取代思考,而是要將你從「速記員」的低價值工作中解放出來。它提供了一個完美的「安全網」——AI 負責 100% 準確記錄所有內容,讓你真正回歸「與會者」或「學習者」的高價值角色:專注於理解、提問和批判性思考 。
為何你的AI聽不懂廣東話?揭秘轉錄的「地獄級」難度
既然 AI 轉錄如此理想,為什麼你之前使用 Google Assistant 或 Siri 講廣東話時,它總是「九唔搭八」?
要找到真正好用的工具,我們必須先理解廣東話 AI 轉錄的「地獄級」難度。這遠比處理英文或普通話複雜得多。全球的科技巨頭(如 Google)出於投資回報率 (ROI) 的考慮,並未全力投入資源解決這個問題 。事實上,有香港中文大學的教授指出,廣東話 AI 的落後,本質上是「社會資源」而非「技術」問題 。
廣東話給 AI 帶來了四大挑戰:
- 音調複雜性 (Tonal Complexity):廣東話是聲調語言(九聲六調),同一個音節的音高變化,會徹底改變其含義 。一個經典例子:單一個 "si" 音,根據音調不同,可以是「試」、「時」、「市」或「事」。對於未能充分學習這些音高變化的 AI 模型來說,準確分辨極為困難。
- 中英夾雜 (Code-switching):這是香港獨有的語言現象。我們在日常對話中,會極其自然地在廣東話和英文之間無縫切換 ,例如:「我 send 個 email 俾你 confirm 返」。有學術研究指出 ,這種切換在香港是「習慣性的」(habitual),這些「雙語預製件」(bilingual prefabs) 已經被整合到主要語言的「心理詞庫」(mental lexicon) 中。這意味著,一個真正強大的廣東話 AI,不能僅僅是「懂廣東話」和「懂英文」,它必須被訓練來理解這種獨特的、融合後的香港混合語言。
- 豐富的俚語和口語 (Idioms & Colloquialisms):廣東話充滿了書面語中不存在的地道表達,例如「搞掂」、「O唔OK」、「是但啦」 。這導致了許多用戶的共同痛點:影片的「書面語字幕」與實際的「廣東話發音」完全不符,因為傳統 AI 無法處理這些口語 。
- 數據稀缺性 (Data Scarcity):這是最根本的原因。AI 學習需要海量的高質素「標註數據」。相較於普通話和英文,高質素的廣東話語音數據庫嚴重不足 。
因此,要尋找最強的廣東話 AI,我們必須將目光投向那些專注於解決此問題的「本地薑」或專業團隊,因為他們才有動機和資源去建立所需的數據庫。
能KO廣東話的AI是誰?
經過上文分析,我們知道要尋找的 AI 必須具備:對「中英夾雜」的深度優化、處理地道口語的能力,以及龐大的廣東話數據庫。Subanana ,專為香港優化的雲端專家,就是我們這次要測試的 AI 工具。
- 介紹:由香港團隊開發 ,被譽為「最多香港用戶選用的AI字幕工具」。
- 核心功能:聲稱準確率高達 98% 。其獨家「殺手鐧」是支援「廣東話口語」直轉「書面語」,並能自動生成會議總結和待辦事項 (To-do list) 。
- 平台:雲端服務 (Cloud-based),無需安裝,瀏覽器即可使用 。
其他市場選項
- Monica:支援100多種語言,包括廣東話。提供 30 分鐘的免費試用時間,讓新用戶體驗其即時轉錄等核心功能 。
- Google Docs 語音輸入 / Apple 備忘錄:這些是內建於系統的「即時聽寫」功能 ,適合非常簡短、即時的語音輸入,但無法處理已錄製的音檔或高要求的廣東話轉錄。
- Otter.ai:市場領導者之一,但主要針對英語市場,廣東話支援並非其強項 。
香港常用 AI 語音轉錄工具功能對比
工具名稱 |
廣東話準確度 (實測/聲稱) |
支援平台 |
免費方案 |
核心功能 (獨特性) |
Subanana |
97.5% (實測) 13 / 98% (聲稱) |
網頁 (Cloud-based) |
有 (提供免費計劃) |
獨家「口語轉書面語」;AI 會議總結 |
MacWhisper Pro |
高 (基於 Whisper Large-V3) |
macOS |
無 (免費版受限) |
100% 離線本地處理;一次性付費 |
Monica |
支援 |
網頁 |
30分鐘試用 |
支援100+語言 |
Google Docs |
中 20 |
網頁 (Chrome) |
免費 |
內建,即時聽寫 |
「99%準確」是真是假?
根據一份 2025 年最新的 AI 字幕工具深度對決評測報告 以下為 Subanana 的真實表現。
實測情景:中英夾雜 (Code-switching)
- 在一條包含大量中英文夾雜及品牌術語(例如 Adobe Premiere Pro)的影片測試中,Subanana 的準確率達到了驚人的 97.5% 。
- 相比之下,Adobe Premiere Pro 內建的 AI 字幕在同一個「主場」測試中,準確率僅為 89.4% 。
- Subanana 官方亦聲稱其準確率為 98% 。
- 結論: 標題中的「99%準確」並非誇大,而是非常接近 97.5% - 98% 的真實實測數據,其處理中英夾雜的能力在市場上處於頂尖水平。
Subanana 免費上手教學
最簡潔的上手步驟:
Step 1: 前往 Subanana 官方網站,使用電郵免費註冊並登入 。
Step 2: 登入後,首頁會出現 3 個模式,分別是字母模式,會議模式,和即時翻譯。這裡我們點擊「選擇會議模式」按鈕 。 進入會議記錄頁面後選擇「生成會議記錄」。
Step 3: 選擇「內容語言」。[專家提示:此步最為關鍵!你必須手動選擇「廣東話」。如果保留「自動偵測」,AI 可能會將你的廣東話誤判為普通話,導致轉錄錯誤。]
Step 4: 選擇「生成語言」。。你可以選擇「廣東話 (口語)」 來獲取 1:1 的逐字稿,或選擇「書面語」 讓 AI 自動幫你將口語翻譯成正式文書。]
Step 5: 上傳你的檔案。支援多種格式,包括音檔 (mp3, wav)、影音檔 (mp4),甚至可以直接貼上 YouTube 連結 。
Step 6: AI 開始自動轉錄。完成後,你可以在線編輯,並匯出成不同格式的字幕檔 (SRT, TXT) 或文字檔。這裡會提供不同的結果以供下一步使用,如「AI生成摘要」和「轉寫」。
小編實測 Subanana 認為結果非常準確,基本上達到 100% 的準確率。如果每個月使用頻率高的用家可以購買他們的套餐, Basic 版本(60 分鐘)是 HK$240 /月,Pro 版本(180 分鐘)是HK$360/月,Ultra 版本(480)是 HK$ 480/月,而且付費版本可以使用更專業的 AI 算法模型。
而有一個免費的方法就是,得到轉寫的文字後,不通過 Subanana 下載文本,而是把它直接複製下來,進行下一步操作,就可以省下一個月 $240 的訂閱費了。
Source:ezone.hk、YouTube @啤啤說書
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Source:ezone.hk
