修正名詞與數字
把初稿中需要確認的人名、專有名詞與數字,集中留給內容負責人校閱。
SUBTITLE WORKFLOW
真正累積工時的,往往是反覆修正、重新閱讀與對回時間軸的工作。
把初稿中需要確認的人名、專有名詞與數字,集中留給內容負責人校閱。
讓字幕段落更接近閱讀節奏,減少逐行重新切分的重複工作。
先完成可供檢查的輸出,再把人工時間放在最後的品質確認。
WORKFLOW
如果是常見文字,幾乎就可省略人工校對。僅須 01, 02, 04, 05, 06。
字幕展示成果
這是展示成果:經過 AI字幕一體機處理之後的 YouTube 影片字幕。
在 YouTube 觀看影片WHO IT HELPS

高頻上片前,整理字幕初稿與時間軸。

讓講解內容更容易進入校閱與後製。

把聲音內容整理成可檢查的字幕檔。

為內訓、訪談與內部內容保留一致流程。
TIME EXAMPLE
假設示例,非實測或保證;實際結果依素材、既有流程與人工校閱而異。
| 項目 | 值 |
|---|---|
| 平均影片長度 | 20 分鐘/支 |
| 每日需要字幕影片 | 10 支 |
| 每月工作日 | 22 日 |
| 現行每支字幕人工 | 40~60 分鐘 |
| 導入後每支字幕人工 | 5 分鐘 |
資料處理方式
AI 字幕一體機在本地端處理影片,原始影片不必上傳。改錯字、斷句與換行等字幕文字工作,可使用雲端 LLM API;若你已有足夠能力的地端 LLM,也能使用地端 LLM 處理。
| 資料類別 | 處理方式 |
|---|---|
| 原始影片 | 由 AI 字幕一體機在本地端處理,不必上傳原始影片。 |
| 字幕改錯字、斷句與換行 | 可透過雲端 LLM API 協助理解語意與整理文字。 |
| 客戶自有地端 LLM | 若已有足夠能力的地端 LLM,也可使用地端 LLM 處理字幕文字。 |
| SRT 輸出 | 於本地端產生並交回既有後製流程使用。 |
| 網路需求 | 使用雲端 LLM API 時需要連網;使用地端 LLM 時依客戶環境設定。 |

ABOUT
富貴 AI 從每天大量製作影片的實際流程出發,將語音辨識、文字初校、語意換行、時間對位與SRT輸出,整理成可以重複執行的字幕工作方式,同時保留人工對內容品質的最後確認。
FAQ
它把影片轉成字幕,並協助改錯字、斷句、換行與時間整理,讓字幕製作流程更省時。
不需要。原始影片會在 AI 字幕一體機的本地端處理。
改錯字、斷句與換行需要理解語意;使用雲端 LLM API,可協助把字幕文字整理得更自然。
可以。若你已有足夠能力的地端 LLM,也可使用地端 LLM 處理字幕文字。
常見文字幾乎可省略人工校對;特殊名詞、數字或重要內容仍可依需要快速確認。
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現場操作看看
想了解 AI 字幕一體機如何在本地端處理影片,並用 LLM 協助整理字幕?聯絡我們,取得體驗與操作資訊。
用你常處理的內容,看看字幕整理流程如何配合日常工作。
從影片處理、字幕整理到 SRT 輸出,一步步認識使用方式。
依需求了解雲端 LLM API 或客戶自有地端 LLM 的使用方式。
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