AI 如何為公司創造更多價值？專家：2 個缺陷，要先由人類來修補

2021/05/13
採訪‧撰文
盧廷羲
張凱崴

美國人工智慧國家安全委員會（NSCAI）今年 4 月建議，國防部每年應至少分配 3.4% 的預算投入科技領域，並提撥 80 億美元研發 AI。企業方面，微軟（Microsoft）4 月宣布，將以 197 億美元收購語音辨識開發商紐安斯通訊（Nuance Communications）；後者是雲端與 AI 軟體的先驅。

從企業到國家，都愈來愈重視人工智慧，知道要想辦法運用 AI 創造更好的生活。不過，目前 AI 發展到底處於什麼階段？我們又該如何應用？

美國加州大學洛杉磯分校（UCLA）電腦科學系助理教授張凱崴形容，目前人工智慧技術已經可以幫助人類完成很多事，像是疫情來襲，電腦可以從大數據中篩選條件，自動搜尋、判讀潛在病例，幫助醫生大幅減少檢查時間，但 AI 也並非萬能，要先認知它的局限。他研究如何讓 AI 更符合人性，獲得 2021 年的史隆研究獎（Sloan Research Fellowships）。

AI 局限1. 資料寬廣度不足時，就會複製人類偏見

張凱崴認為，電腦在學習的時候，是依賴「彙整數據資料」來判斷，並沒有真正思考，如果資料來源太狹隘、不夠多元，資料寬廣度不足，電腦判斷就會出現偏差，「你跟電腦講清楚 input（輸入）、output（輸出），提供足夠的數據資料，它可以對應、學得很好，但還有很多面向 AI 做不到。」

舉例來說，亞馬遜（Amazon）2014 年推出智慧音箱（Amazon Echo），使用者口頭下指令給語音助理 Alexa 就能放音樂、查資訊。然而，有些人口音較罕見，或是用字較特殊，智慧音箱的資料庫沒有「不同口音」「不同用詞」的檔案，就可能失靈，這是當前 AI 的其中一大問題。

張凱崴進一步解釋，AI 另一項挑戰是，它無法清楚分辨「不曾出現」與「不能出現」（無法出現）之間的區別，只是從資料統計出要學的東西，無法像人類一樣進行邏輯思辨。

AI 的運作方式，第一步是輸入資料，第二步是分析，但這過程容易出現偏見。例如電腦在理解「總統」這個字，會去看四周有什麼字詞，來學習總統這個詞，由於許多總統都是男性，電腦就會「覺得」總統是男性。

這也是為什麼，如果讓 AI 學習，在它的認知裡，女性「不可能」當美國總統（因為沒有資料紀錄）。「你可以跟人類說，任何職業、性別都是平等的，但對電腦來講，這很困難，」張凱崴說明，一旦資料的寬廣度受限，電腦就容易產生偏見。

就像在自然語言處理（Natural Language Processing，讓電腦把輸入的語言變成有意義的符號）領域，張凱崴說明，AI需要知道代名詞指的是「哪個名詞」，才能運算下去。但如果資料受限，使用男性的「他」，電腦可能判斷這個代名詞是指總統、總理、執行長；但換成女性的「她」，由於數據不足，電腦就會混亂，出現系統性誤差。

他再舉一例，美國人工智慧研究組織 OpenAI 提出「生成式預先訓練」系統（GPT，Generative Pre-training），推出到 GPT3 版本，屬於書寫類 AI，電腦能夠揣測人們說完上一句話，下一句可能會講的句子，自動完成後半段。

好比有人上一句寫下「我正在和教授聊天」，系統可能推導出「我們在研究室討論學術問題」，因為電腦藉由蒐集來的語料資料中判讀出「教授」和「學術」具高度相關。但研究也顯示，GPT2（前一代版本）系統也從資料中學習到許多偏見，像是如果句子前半談論白人男性，系統傾向產生正面評價；如果句子前半是黑人女性，系統竟會產生負面句子。對企業來說，許多組織接觸 AI，想讓它們取代部分工作，首先需要留意資料的廣度、多元性，才能減少電腦犯錯的機會。

AI 局限2. 即便條件相同，也無法每次都做出正確判斷

「其實，現在的 AI 就像一台原型飛機，還缺乏穩定性。」張凱崴說，現行的 AI 就好比萊特兄弟（Wright brothers）剛發明飛機，看似可以做很多有趣的事，但「可以飛」跟「飛得很好」，有一大段落差。

紐西蘭的簽證系統曾鬧出笑話。人們上傳簽證照片，AI 掃描後，確認是不是本人，但當時系統沒有估算到某些亞洲人眼睛比較小，一名亞裔男子被判定「沒有張開眼睛」，因此照片無效。

張凱崴說，在這個例子中，凸顯出 AI 的穩定性不足，「系統沒有考慮到不同人種的差異，很死板地認為你眼睛沒張開。」所謂的缺乏穩定性，指的是 AI 沒辦法在相同條件下，每次都做出正確決策，這也是使用 AI 時，須留意的第二個挑戰。

他再舉例，許多模型可以準確分析，一則影評對電影的評價是正面或負面。然而研究顯示，有時只要將影評中一些字換成同義詞，例如把電影（movie）換成影片（film），或改寫句子，即使意思並未改變，系統卻把原本判斷為正面的影評標註成負面。這顯示AI系統還未真正了解語言的含義。

在設計這些程式時，人們必須注意到 AI 可能有局限，設定的資料範圍要更完整，考慮這些因素，就能減少偏見、落差，進而加強穩定性。

餵指令給 AI 要多元化，嘗試「換句話說」、刻意混淆

經理人雖然不一定具備 AI 方面的專業知識，但只要掌握觀念，再透過 AI 領域專才協助，也能優化系統。張凱崴指出，最直接的方法是，設計 AI 模型時，要把來源群組不同的資料分門別類測試，在測試階段讓群體多元化，並確保不同特色的使用者，用起來都沒有問題。

舉例來說，一套 A 系統擁有來自各地的使用者，如果設計者是台北人，設計系統的思維容易以台北生活為主，很可能因為當地習慣不同，導致花蓮使用者操作不順。

另一個方法，則是用不同的「語意」，去測試 AI 有沒有徹底學會一個概念。例如，有一套餐廳評鑑的 AI 系統，只要蒐集、整理使用者意見，就能判斷每個顧客對於餐廳的評比是高分或低分。那麼要如何確認這套系統的穩定性？張凱崴建議，可以利用「抽換詞面」的方法。

比如，把詞彙換成同義字，再看 AI 是否能運算出相同結果，「你可能會發現，原本評比結果是食物很美味，但如果美味換成比較困難的詞，AI 就會分不出這則評比是好是壞。」因此在訓練模型時，可以將詞彙隨機抽換成同義詞，增加 AI 的詞彙量。

第三種方式更進階：改變句型、重寫句子。張凱崴指出，同樣一句話，如果換成不同說法，電腦可能判讀錯誤，將「因為發生 A 事件，所以導致 B 事件」，改寫成「B 事件發生了，是因為 A 事件的緣故」，明明兩句話意思一樣，但 AI 很可能因為穩定性不足，搞混兩者的差別。如果要鞏固 AI 的穩定性，可以使用自動改寫的方式，增加資料的多樣性。

張凱崴表示，經過這些測試，讓 AI 接受更多元化的訓練，得到更廣的學習範圍，往後碰到同義詞、相似資訊，才能有效判讀。

張凱崴總結，AI 還在快速發展，或許可以創造更多工作機會、新的職位，但現行階段，它只是輔助角色。AI 並非魔術盒子，使用它就一定有更好結果，人們還是要保持高度耐心，先認識它的缺陷，才能在技術更迭下，發揮出最好的結果。

張凱崴

台灣大學資訊工程系碩士、美國伊利諾大學（UIUC）電腦科學博士。美國加州大學洛杉磯分校（UCLA）電腦科學系助理教授，研究領域包括人工智慧、機器學習、自然語言處理。2021 年獲得史隆研究獎（Sloan Research Fellowship），研究團隊開發的運算方法，使人類語言處理的程序更有效率、更多元，同時兼具公平性。

附圖：優化AI系統的3方法

資料來源：https://www.managertoday.com.tw/articles/view/62902?fbclid=IwAR2jI1bhg1anqct0AZZR_3LKKJqIsvG0wz2whSN8iniROZApHt-_qpD7dis

AI 時代的摩爾定律？黃氏定律靠的是自身技術力將 AI 性能年年加倍

作者 雷鋒網 | 發布日期 2020 年 12 月 16 日 8:45

1965 年，時任快捷半導體公司工程師，也是後來英特爾（Intel）的創始人之一的戈登·摩爾（Gordon Moore）提出了摩爾定律（Moore’s law），預測積體電路上可以容納的晶體管數目大約每經過 24 個月便會增加 1 倍。

後來廣為人知的每 18 個月晶片性能將提高 1 倍的說法是由 Intel CEO 大衛·豪斯（David House）提出。過去的半個多世紀，半導體行業按照摩爾定律發展，並驅動了一系列的科技創新。

有意思的是，在摩爾定律放緩的當下，以全球另一大晶片公司 NVIDIA 創始黃仁勳（Jensen Huang）名字命名的定律——「黃氏定律（Huang’s Law）」對 AI 性能的提升作出預測，預測 GPU 將推動 AI 性能實現逐年翻倍。

Intel 提出了摩爾定律，也是過去幾十年最成功的晶片公司之一。NVIDIA 作為當下最炙手可熱的 AI 晶片公司之一，提出黃氏定律是否也意味著其將引領未來幾十年晶片行業的發展？

AI 性能將逐年翻倍

受疫情影響，一年一度展示 NVIDIA 最新技術、產品和中國合作夥伴成果的 GTC China 改為線上舉行，黃仁勳缺席今年的主題演講，由 NVIDIA 首席科學家兼研究院副總裁 Bill Dally 進行分享。Bill Dally 是全球著名的電腦科學家，擁有 120 多項專利，在 2009 年加入 NVIDIA 之前，曾任史丹佛大學電腦科學系主任。加入 NVIDIA 之後，Dally 曾負責 NVIDIA 在 AI、光線追蹤和高速互連領域的相關研究。

在 GTC China 2020 演講中，Dally 稱：「如果我們真想提高電腦性能，黃氏定律就是一項重要指標，且在可預見的未來都將一直適用。」

Dally 用三個項目說明黃氏定律將如何得以實現。首先是為了實現超高能效加速器的 MAGNet 工具。NVIDIA 稱，MAGNet 生成的 AI 推理加速器在模擬測試中，能夠達到每瓦 100 tera ops 的推理能力，比目前的商用晶片高出一個數量級。

之所以能夠實現數量級的性能提升，主要是因為 MAGNet 採用了一系列新技術來協調並控制通過設備的訊息流，最大限度地減少數據傳輸。數據搬運是 AI 晶片最耗能的環節已經是當今業界的共識，這一研究模型以模組化實現能夠實現靈活擴展。

Dally 帶領的 200 人的研究團隊的另一個研究項目目標是以更快速的光鏈路取代現有系統內的電氣鏈路。Dally 說：「我們可以將連接 GPU 的 NVLink 速度提高一倍，也許還會再翻番，但電信號最終會消耗殆盡。」

這個項目是 NVIDIA 與哥倫比亞大學的研究團隊合作，探討如何利用電信供應商在其核心網絡中所採用的技術，通過一條光纖來傳輸數十路信號。據悉，這種名為「密集波分複用」的技術，有望在僅一毫米大小的晶片上實現 Tb/s 級數據的傳輸，是如今連網密度的 10 倍以上。

Dally 在演講中舉例展示了一個未來將搭載 160 多個 GPU 的 NVIDIA DGX 系統模型。這意味著，利用「密集波分複用」技術，不僅可以實現更大的吞吐量，光鏈路也有助於打造更為密集的系統。

想要發揮光鏈路的全部潛能，還需要相應的軟件，這也是 Dally 分享的第三個項目——全新程式語言系統原型 Legate。Legate 將一種新的編程速記融入了加速軟件庫和高級運行時環境 Legion，借助 Legate，開發者可在任何規模的系統上運行針對單一 GPU 編寫的程序——甚至適用於諸如 Selene 等搭載數千個 GPU 的巨型超級電腦。

Dally 稱 Legate 正在美國國家實驗室接受測試。

MAGNet、以光鏈路取代現有系統內的電氣鏈路以及 Legate 是成功實現黃氏定律的關鍵，但 GPU 的成功才是基礎。因此，GPU 當下的成功以及未來的演進都尤其重要。

GPU 是黃氏定律的基礎

今年 5 月，NVIDIA 發布了面積高達 826 平方毫米，整合了 540 億個晶體管的 7 奈米全新安培（Ampere）架構 GPU A100。相比 Volta 架構的 GPU 能夠實現 20 倍的性能提升，並可以同時滿足 AI 訓練和推理的需求。

憑藉更高精度的第三代 Tensor Core 核心，A100 GPU AI 性能相比上一代有明顯提升，此前報導，在 7 月的第三個版本 MLPerf Training v0.7 基準測試（Benchmark）結果中，NVIDIA 的 DGX SuperPOD 系統在性能上開創了 8 個全新里程碑，共打破 16 項紀錄。

另外，在 10 月出爐的 MLPerf Inference v0.7 結果中，A100 Tensor Core GPU 在雲端推理的基準測試性能是最先進 Intel CPU 的 237 倍。

更強大的 A100 GPU 迅速被多個大客戶採用，迄今為止，阿里雲、百度智能雲、滴滴雲、騰訊雲等眾多中國雲服務提供商推出搭載了 NVIDIA A100 的多款雲服務及 GPU 實例，包括圖像辨識、語音辨識，以及計算流體動力學、計算金融學、分子動力學等快速增長的高性能計算場景。

另外，新華三、浪潮、聯想、寧暢等系統製造商等也選擇了最新發布的 A100 PCIe 版本以及 NVIDIA A100 80GB GPU，為超大數據中心提供兼具超強性能與靈活的 AI 加速系統。

Dally 在演講中提到：「經過幾代人的努力，NVIDIA 的產品將通過基於物理渲染的路徑追蹤技術，即時生成令人驚豔的圖像，並能夠借助 AI 構建整個場景。」

與光鏈路取代現有系統內的電氣鏈路需要軟硬體的匹配一樣，NVIDIA GPU 軟硬體的結合才能應對更多 AI 應用場景苛刻的挑戰。

Dally 在此次的 GTC China上首次公開展示了 NVIDIA 對話式 AI 框架 Jarvis 與 GauGAN 的組合。GauGAN 利用生成式對抗網路，只需簡略構圖，就能創建美麗的風景圖。演示中，用戶可通過語音指令，即時生成像照片一樣栩栩如生的畫作。

GPU 是黃氏定律的基礎，而能否實現並延續黃氏定律，僅靠少數的大公司顯然不夠，還需要眾多的合作夥伴激發對 AI 算力的需求和更多創新。

黃氏定律能帶來什麼？

NVIDIA 已經在構建 AI 生態，並在 GTC China 上展示了 NVIDIA 初創加速計劃從 100 多家 AI 初創公司中脫穎而出的 12 家公司，這些公司涵蓋會話人工智慧、智慧醫療 / 零售、消費者網路 / 行業應用、深度學習應用 / 加速數據科學、自主機器 / IoT / 工業製造、自動駕駛汽車。

智慧語音正在改變我們的生活。會話人工智慧的深思維提供的是離線智慧語音解決方案，在佔有很少空間的前提下實現智慧交互，語音合成和語音辨識保證毫秒級響應。深聲科技基於 NVIDIA 的產品研發高質量中英文語音合成、聲音定制、聲音複製等語音 AI 技術。

對於行業應用而言，星雲 Clustar 利用 NVIDIA GPU 和 DGX 工作站，能夠大幅提升模型預測精確度以及解決方案處理性能，讓傳統行業的 AI 升級成本更低、效率更高。

摩爾定律的成功帶來了新的時代，黃氏定律能否成功仍需時間給我們答案。但這一定律的提出對 AI 性能的提升給出了明確的預測，並且 NVIDIA 正在通過硬體、軟體的提升和創新，努力實現黃氏定律，同時藉生態的打造想要更深遠的影響 AI 發展。

黃氏定律值得我們期待。

附圖：▲ NVIDIA GPU 助推 AI 推理性能每年提升 1 倍以上。（Source：影片截圖）
▲NVIDIA 首席科學家兼研究院副總裁 Bill Dally。
▲ 搭載 160 多個 GPU 的 NVIDIA DGX 系統模型。

資料來源：https://technews.tw/2020/12/16/huang-law-predicts-that-ai-performance-will-double-every-year/?fbclid=IwAR1vXHWAGt_b8nDRW6VUqzpAINX_n_DzJ0KwJvdBnl18s8Q1A3Thk7hgBoI

AI 換臉只是小兒科，這家公司直接用 AI 假造了 4 個工程師

作者 雷鋒網 | 發布日期 2020 年 03 月 13 日 8:15 |

商業社會，弄虛造假屢見不鮮。近日一家西班牙創業公司發生 AI 造假事件，讓融資、業績、財務數據造假的創新性都黯然失色。

網路西洋棋棋盤製造商 REGIUM 疑似使用 GAN 合成 4 個虛擬工程師，以下 6 人圖中，只有 Delgado 和 Balcells 確有其人。

除了製造「人造人」，這家公司的主打產品──自動西洋棋棋盤，也被多個知名西洋棋社群發現產品、影像造假，目前在募資網站 Kickstarter 的專案已暫停。

募資打廣告，REGIUM 是一場騙局嗎？

REGIUM 是位於西班牙的網路西洋棋棋盤製造商，2019 年 12 月，在 YouTube 發表名叫 REGIUM 的棋盤展示影片，獲得西洋棋圈關注。

按照同類硬體創業公司的套路，REGIUM 一邊上群眾募資網站 Kickstarter 募資，另一邊也在網路知名西洋棋社群 Chess.com、Chess24.com 打廣告，宣傳產品。

注意到不少論壇用戶表示期待，從 2 月底在 Kickstarter 展開群眾募資，截至 3 月 2 日叫停，不到 10 天獲得 58 位支持者，共籌得 33,111 美元。

但也就是從 2 月開始，團隊逐漸被產品造假、影片造假等議論包圍。YouTube 播放次數超過 4 萬的產品介紹影片，率先引發西洋棋玩家的質疑。

REGIUM 稱，自家自動西洋棋盤是高科技棋盤，使用 AI、自動追蹤技術等，用戶移動棋子快速無聲，可將棋盤狀態與各種線上西洋棋 App 同步，與人遠距下棋，還能即時載入更多棋類遊戲。

原理是棋盤每個座標點裝上固定電磁鐵，連結 App，用戶透過手機操縱對應棋子。事實上這不是第一個電子棋盤，之前有過名叫 Square Off 的類似產品。

線上西洋棋平台 Lichess 開發者率先質疑：棋子在棋盤上自動移動的鏡頭，很可能是使用定格動畫製作軟體 stop motion 做的。破綻出在騎士在影片不同處總是發生變化，其實就是背景在騎士挪動後出現的空缺。另外，整支影片完全沒有真人玩家入鏡，或許是一旦有人入鏡，那麼下一幀很難與上一幀保持一致。

REGIUM 的回應是，公司不擅長製作影片，拍攝影片時出現一些問題，於是才後期編輯處理。據稱，他們給了一些質疑者手機錄的完整未處理影片。

之後 Chess.com 表示，可能不僅影片，產品也是假的。商業發展部主任 Nick Barton 調查後表示，影片棋盤是由西班牙一家有 50 多年歷史的棋盤製造商 Rechapados Ferrer 製作，負責人表示，影片的棋盤看得出並未再加工，目前的零組件並不支援影片展示的技術。

目前 Chess.com 和 Chess24.com 已宣布終止與 REGIUM 的商務合作。

網友挖內幕，工程師的臉竟是「人造」

影片、產品存疑，竟然還敢群眾募資，西洋棋網友繼續挖，然後發現連這家公司的開發團隊成員都是假的！

官網「About US」選單列出 6 位工程師照片、名字和頭像，Chess.com、Chess24.com、Lichess.org 三家考證表示，其中大概只有 2 個是真人，其餘 4 位有可能是用 GAN 生成的人造人，使用就是 this person does not exist.com 這個網站的功能（見下圖）。側面印證是，圖片資訊都是 1,024×1,024、96dpi、24 位元、GIF 格式，缺少任何標題資訊。

Chess.com 採訪網站創始人 Phil Wang，他認為那 4 個人的照片失真，有 GAN 生成的人造人照片特點。「根據我的經驗，眼鏡周圍扭曲失真，背景也有點假，我還看出他們似乎用上 NVIDIA 的模型。」他還指出，這些人的照片在網路其他任何地方都搜不到。

曝光後，REGIUM 官網刪除了 6 位工程師照片，似乎更印證了作賊心虛。

REGIUM 發給外媒《Motherboard》的電子郵件否認這些說法，辯稱是因為受到各種非議，成員擔心職業生涯受影響才撤下照片，但除此之外，並未提供任何證據能證明開發人員是真實存在的人。

this person does not exist.com 是小有名氣的做臉網站，使用方式也非常簡單，點擊進入，每次刷新都會生成一張漂亮的路人甲臉蛋，但他／她根本不存在於這個世界。

有網友形容該網站「很有趣，但沒有什麼用」，大多數人打開它確實也只圖新鮮，但沒想到有公司竟然想出如此「有創意」的想法。

現在，我們一起檢索網路記憶。2015 年，教皇方濟各訪美期間，絕妙的「抽桌布」戲法影片迅速火遍全美甚至全球，只見教皇向聖壇禮拜後，抬手將桌布一抽，桌上物品一點也沒亂。這應該是網路第一例引發廣泛關注的 AI 合成「人造人」事件。沒錯，這個影片就假的，據說教皇本人看過之後並不是很高興。

教皇影片和 this person does not exist.com 背後的技術就是基於生成對抗網路（GAN），這是機器學習相對較新的概念，第一次出現是在 2014 年，Ian Goodfellow 等人發表論文《對抗式生成網路》。GAN 透過收集名人臉部數據集，學習生出人造臉部圖像。

2017 年，「潘多拉的盒子」被打開。Reddit 一位用戶 Deepfakes 把《神力女超人》女主角 Gal Gadot 的臉嫁接到成人影片女星身上，被 Reddit 官方封鎖。作者為了報復，開源了 Deepfakes 換臉程式碼。

技術來本就是工具，有人把 AI 換臉用在成人影片，也有人拿 AI 用於醫療診斷、公益救助，是造福還是造假，全賴使用者的良心。

影片：https://youtu.be/G3WWuHgIwQ0

資料來源：https://technews.tw/2020/03/13/regium-fake-with-ai/?fbclid=IwAR3sziNvtHx6GO9W7KleI9GMPRlNIbo8VIrcxyTJ8Wjkt4c9hMYLxDLBVYQ

去年分享過我上字幕的方式，到了今年有所改變了，不過在上時間軸的部分，考量到英文跟空格還要額外修改，再加上偶爾還是會有識別失誤的情況，我覺得如果熟練的話，還是我原本要介紹的那個方式比較快，畢竟只要校正逐字稿那邊有確實，上完時間軸後基本上不必重看一次，馬上就可以生成srt檔出來使用，所以我還是會推薦在上時間軸的部分使用Aegisub啦！

剪映基本使用方式：https://youtu.be/Ke43EELMDlM
剪映電腦版下載網址：https://lv.ulikecam.com/
剪映導出srt字幕工具：https://reurl.cc/dGRLDy
📢導出srt工具網址無法進入者，可以試試看到下面這個網址，進入後往下拉找到「微软OneDrive」那個連結點進去，可能就可以順利進入下載頁面，如果還是不行，微软OneDrive旁邊還有兩個連結，可以試試看。
https://guihet.com/jianyingsrt.html

【上字幕三大流程】
1.產出逐字稿(PyTranscriber)：https://youtu.be/Trv05f5dyag
2.校正逐字稿(oTranscribe.com)：https://youtu.be/Zr7eRr22034
3.上時間軸(Aegisub)：https://youtu.be/yiXT8GGsYm8

如果你的編輯軟體無法匯入字幕檔，
可以依照下面這個影片的分享去把字幕壓進影片內！
Arctime：https://youtu.be/Zc4IeFJqDhg

🔸CC字幕的開啟方式：https://youtu.be/k65E3bjUPbs
🔸關於留言你該知道的事：https://youtu.be/TVZWf6Xopuo

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分享各種自己住過的飯店、旅社、民宿等等。
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📜全部播放清單列表
其他沒有列出來的清單都在這邊！
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#剪映 #上字幕 #快速

上字幕是一件苦差事，但是有字幕的影片質感提升好多，
有沒有什麼方法可以讓機器人來幫我聽打，
節省我的時間？
可以試試『網易見外工作台』，
它是一個可以聽打中文及英文的免費網站（每天二小時免費），
還可以彼此互相翻譯！
自動把時間軸排好了，可以節省你很多時間～
但是中文是簡體字，
記得要再用另一個網站轉成繁體喔，
之後再跟影片一起丟到可以編輯SRT檔的影像編輯軟體，
更進一步調整時間軸，
字幕就完成囉～
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網易見外工作台 https://jianwai.netease.com/index/0
純文字簡體轉繁體 https://txtconv.arpuli.com/
Arctime 字幕軟體 https://arctime.org/
__________________
⭐️如果發生網易出現『非法請求』無法註冊的問題
請參考這個影片的教學 https://youtu.be/tmGrWYtuhG4
跳到另一個網站驗證就可以囉 https://zc.reg.163.com/m/regInitialized
這方法很聰明啊～
感謝『分享家-羽』


荷蘭文、法文、德文、義大利文、日文、韓文、葡萄牙文、俄文和西班牙文，
請參考另一個影片
https://youtu.be/lfhUhuXLgoU
00:00 不要再自己聽打啦
01:54 註冊網易帳號
02:30 開始自動聽打字幕
04:07 簡體中文字幕完成輸出
04:18 簡體轉繁體
04:32 字幕跟影片匯入Arctime軟體
05:08 Arctime 修改字體樣式
06:02 Arctime 輸出字幕檔案

Arctime 更熟練的使用可以看這邊 https://youtu.be/00F6JVZaUkQ

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哈囉大家好
我是Peggie
今天我要跟大家分享的是要怎樣快速地生成字幕
平常我需要做很多的英文影片的翻譯
以前我必須要花很多時間
要先把英文字幕全部聽打下來
然後再把這個字幕做翻譯
然後再一個一個時間軸把它對上
後來我在想現在科技這麼發達
有沒有什麼軟體
是可以幫助我完成某一些事情
然後我再做細微的修改
然後能夠節省我的時間
所以後來我找到了一個方法
是我用三個免費的軟體或是服務就可以完成這個事情
然後可以大幅縮短我做這件事情的時間
今天就是要跟大家分享到底是哪三個軟體這麼好用
所以呢
待會我會把所有的這些網站
這些全部都是免費的
我會把這些網址放在底下的資訊欄 大家再自己去點選來做使用
第一個呢是網易見外工作台
它是一個網站
它會自動聽打你的說話的內容
中文跟英文都可以
如果是英文還可以即時翻譯
但是他翻的當然會有一點怪怪的
或者是不符合自己的使用
可以再自行與做修改
可是這個網站的他是一個大陸的網站
所以做完之後
他會是一個簡體的字幕出來
我自己是很喜歡看繁體字
我是看不太懂簡體字
所以我需要再把它轉變成繁體字
那我會再用
另外一個網站叫做純文字簡體轉繁體 很白話
這網站用這個服務呢
把剛剛生產的SRT檔轉成繁體中文的字幕
有了這個繁體中文字幕之後
我就會用Arctime Pro
這個免費的軟體
然後去把你的SRT檔放到你的影片裡面
當然
你有其他的適用的軟體也可以
如果你的軟體不能吃SRT檔的話呢
就可以用Arctime
這個免費的軟體
所以接下來就來示範一下
我平常都是怎麼做的
首先到網易見外工作臺去登入一個新的帳號
然後這邊要註冊 輸入你的e-mail
還有慣用的密碼
然後它會有一個網頁的認證
要輸入你的手機號碼
認證完手機之後就是需要認證e-mail的信箱
到你剛填的信箱去收認證信
跳到這個畫面就表示註冊完成了
回到網易見外工作台
然後點選右上角的新建項目
這邊你會看到幾個選項
那通常如果是做影片的話
我會用前面兩個 視訊翻譯或是視訊轉寫
如果你是有需要翻譯的
你就選第一個
如果就不需要翻譯你選第二個
如果你沒有影片
只有音檔的話
你可以選下面那兩個
那這邊輸入我們的專案名稱 上傳影片
那這邊去選他是是什麼語言要翻譯的
然後提交
提交之後
他會說
他需要一點作業時間
沒關係就離開網頁
你去做其他的事情
待會再回來
過一下
你就發現這邊已經翻譯好了
之後你就進到這個影片裡面
你先聽一段
然後你再去打字
因為這個影片
他有很複雜的背景音樂
就是有節奏的
所以它聽得 很不好
所以這個影片我要改的還蠻多的
通常如果是那種沒有背景音樂
他就會聽得還不錯
接下來就是一行一行地去校正
完了之後
就可以存檔了
按右上角匯出
下載字幕有三種方法
有中文字幕
有單純的英文字幕
也可以
中英雙字幕一起輸出 通常我會三個都三個檔案都拿
這樣你就會拿到完整的字幕檔案
它是一個.SRT檔案
然後檔名會長這個樣子 它會自動儲存下來
還要轉成繁體
所以要再把這個檔案呢
傳到這個簡繁轉換的網站
然後他很快就會做好 是文字檔 下載之後就會是這個樣子
接下來開啟你的 Arctime Pro 軟體
準備好你的影片 跟你的字幕
接下來很快哦
就把他拉進來
然後再把字幕拉進來
然後 按繼續
按確定
就好了
這樣字幕就已經自動匯進來
而且按照時間去排列
有時候會不小心重疊
所以點一個這個 自動調整重疊
然後你再按play
看一下 誒 這個字有點太大了
所以可以去改字的樣式
隨便選一個（預設值）
這邊可以預覽字的樣式 我把字改小一點
然後底下可以去改字的邊
邊框的顏色或是寬度或是字的陰影
都可以在這邊去做修改 然後點應用
這時候你會發現 沒有變啊
那你要在上面按右鍵
然後選設定樣式
然後再選你剛設定的樣式
然後就會套用下去
在每一個部分 去稍微瀏覽一下
看有沒有什麼地方要修改 好了之後呢
就可以把這影片輸出了
輸出之後是一個MP4的檔案
然後你也可以把字幕這個檔案再輸出一次
可以選SRT跟純文字 可以選最下面那個
兩個都可以輸出 SRT是有時間的
純文字是沒有時間的
以上就是今天的 快速上字幕教學
如果你有任何問題的話
可以在底下留言
然後我們可以一起討論
如果你有任何更快速能夠上好字幕的方法
歡迎留言跟我說
然後不要忘記訂閱我的頻道
我真的要開始做影片了
然後如果你有任何想學的東西都可以留言讓我知道哦
那就這樣了
我們下次見 拜拜

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網易見外工作台 https://jianwai.netease.com/index/0
純文字簡體轉繁體 https://txtconv.arpuli.com/
Arctime 字幕軟體 https://arctime.org/

Ps.新加坡夥伴回報，從新加坡用網易見外工作台很慢，
建議上傳純音檔，不要上傳影片，這樣就可以正常使用囉。

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🎵背景音樂
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Music promoted by Audio Library https://youtu.be/Ssvu2yncgWU