別再手動對字幕了！6 項更新幫你省下無聊的剪輯苦力活

剪片最耗損熱情的，往往是上字幕這件事。好不容易錄完一場 Podcast 或多人訪談，丟進編輯軟體後，面對一整串分不清誰是誰的語音辨識稿，只能一句句聽、手動標註角色，接著還要微調那差個幾毫秒就對不上的時間軸。

為了解決這些打斷工作節奏的麻煩事，我們推出了這波更新。沒有空泛的技術名詞，只有 6 個能幫你早點下班的實用功能：

語音辨識與音色處理

• 三個全新的 ASR 模型：我們加入了 Paraformer-zh、Nemotron 和 Qwen 3 ASR 1.7b。如果你常處理中英夾雜的術語，或是講者口齒不清、背景有雜音，這幾個模型能大幅減少你事後「人肉改錯字」的頻率。
• 音色轉換功能：如果覺得原始收音太乾，或是想在影片裡加入不同的旁白角色又請不到配音員，這個功能可以直接把現有的語音轉換成其他音質與語調。

字幕節奏與視覺化編輯

• 字數與字速 (CPS) 分割：傳統的自動字幕常常切出太長或太短的句子，觀眾根本來不及看。現在系統會根據每秒字速（Characters Per Second）自動計算，把字幕切分在視覺最舒適的節點上。
• 視覺化時間軸：不用再盯著「00:01:23.04」這種數字手動輸入微調了。我們把時間軌道視覺化，你想調哪一句，直接用滑鼠拖拉波形邊緣對齊就行，直覺很多。

多人協作與工作流

• 獨立的「演講者」管理：處理多人訪談時，我們幫你把講話的人獨立抽出來放到專屬分頁。你可以一眼看到 Speaker 1、Speaker 2，一鍵就能統一改名，不用在幾百行的文稿裡滑上滑下。
• 引導式工作流（先確認人名，再處理全文）：以前整篇丟給 AI 翻譯或優化，最怕它「前一句寫 Gary，後一句翻成蓋瑞」。新的工作流會分兩步走：AI 先找出並鎖定整段音檔裡的「人名」，把這份名冊當作基準後，再去翻譯或優化全文。這能徹底解決長文本裡角色名字前後打架的死穴。

下次剪片，你可以這樣試試：

先把音檔丟進工作流，讓 AI 鎖定人名並把文稿優化好。接著到演講者分頁統一標註角色，並開啟 CPS 分割讓系統自動切好字幕節奏。最後，在時間軸上微調一下波形，套個喜歡的音色，收工。

打開軟體更新，試試看不用手動跟時間軸搏鬥的感覺吧。