為什麼 Whisper 無法轉錄我的音檔？常見原因與解決方案

「Whisper 一直是我最喜歡的轉錄工具，但今天上傳的音檔卻完全無法識別...」

如果您遇到這種情況，您並不孤單。OpenAI Whisper 雖然是目前最先進的開源語音識別模型之一，但它並非萬能。在某些情況下，即使是 Whisper 也會遭遇轉錄失敗或準確度極低的問題。

本文將深入分析 Whisper 轉錄失敗的 5 個常見原因，並提供實用的解決方案。重要的是，我們並非要批評 Whisper——它確實是一個優秀的工具，但了解它的局限性能幫助您在遇到問題時快速找到替代方案。

Whisper 簡介：強大但有限制

在深入探討問題之前，讓我們先快速回顧 Whisper 的優勢和定位。

Whisper 的優勢

1. 開源免費

模型完全開源，可以免費使用
可本地部署，保護資料隱私
社群活躍，持續改進

2. 多語言支援

支援 99 種語言
包含繁體中文、簡體中文
跨語言表現相對一致

3. 技術先進

基於 Transformer 架構
在 680,000 小時語音資料上訓練
包含多種模型大小（tiny, base, small, medium, large）

4. 使用方便

OpenAI API 整合簡單
本地部署只需幾行程式碼
輸出格式多樣（文字、SRT、VTT 等）

Whisper 的設計目標

理解 Whisper 的設計目標能幫助我們理解它的限制：

通用性優先：設計為處理多種語言和口音的通用模型
清晰語音為主：主要訓練資料是相對清晰的語音
輕量化部署：需要能在消費級硬體上運行
研究工具定位：最初是作為研究工具發布，而非商業級產品

這些設計選擇帶來優勢，但也意味著在某些特定場景下，Whisper 可能不是最佳選擇。

原因 1：音質問題——噪音、回音、音量過小

這是 Whisper 轉錄失敗最常見的原因。Whisper 對音質的要求比許多人預期的要高。

具體表現

噪音干擾

常見噪音類型：

環境噪音：空調、交通、風聲
人聲干擾：咖啡廳、會議室中的背景對話
電子噪音：麥克風電流聲、電磁干擾
音樂背景：背景音樂會嚴重影響識別

Whisper 的表現：

SNR（訊噪比）低於 15dB 時準確度明顯下降
人聲干擾影響最大（Whisper 難以區分目標和背景語音）
可能出現「幻聽」現象：將噪音誤認為不存在的語音

實際案例：

原始音檔：街頭訪談，背景車流噪音大
Whisper 輸出：「我認為...（亂碼）...重要的是...（空白）...」
準確度：約 40%

回音問題

常見場景：

空曠的會議室
浴室、走廊等迴音強的空間
視訊會議的麥克風迴授

Whisper 的表現：

將回音誤認為重複的語音
可能輸出重複的文字
整體準確度下降 20-40%

實際案例：

原始語音：「今天天氣很好」
Whisper 輸出：「今天今天天氣天氣很好很好」

音量問題

常見情況：

錄音距離太遠
說話者聲音小
錄音設備增益設定太低

Whisper 的表現：

音量過小的部分可能完全忽略
輸出大量空白
錯誤率顯著增加

解決方案

方案 A：音訊預處理（適合技術用戶）

使用 FFmpeg 進行音訊標準化：

# 增加音量到標準響度
ffmpeg -i input.mp3 -af loudnorm output.mp3

# 基本降噪
ffmpeg -i input.mp3 -af "highpass=f=200,lowpass=f=3000" output.mp3

使用 Audacity 降噪：

匯入音檔
選取純噪音片段
效果 → 降噪 → 取得噪音特徵
選取全部音訊
效果 → 降噪 → 套用（建議降噪 12-18dB）

限制：

需要技術知識
處理時間長
對複雜噪音效果有限
需要逐個檔案處理

方案 B：使用專門處理困難音檔的服務（推薦）

Audio Transcriber

專門設計來處理 Whisper 無法處理的困難音檔：

技術優勢：

深度學習降噪：多層神經網路自動識別並移除各類噪音
音訊增強：自動提升語音清晰度和音量平衡
回音消除：專門的去回音算法
人聲分離：能區分目標語音和背景人聲

使用流程：

上傳音檔（無需預處理）
AI 自動分析音質問題
應用最佳增強策略
轉錄增強後的音訊

真實對比：

處理方式	準確度	處理時間	成本
Whisper 直接轉錄	40%	5 分鐘	免費/$0.30
手動降噪 + Whisper	65%	45 分鐘	時間成本
Audio Transcriber	88%	10 分鐘	$25

對於專業用戶，考慮時間價值後，方案 B 通常更划算。

試用 Audio Transcriber 處理困難音檔 →

原因 2：檔案格式與大小限制

Whisper 對輸入檔案有一些技術限制，超出這些限制會導致轉錄失敗。

OpenAI API 的限制

檔案大小限制：

最大檔案大小：25 MB
對於高品質錄音，約等於 25-30 分鐘
超過此大小會直接拒絕處理

支援的檔案格式：

明確支援：mp3, mp4, mpeg, mpga, m4a, wav, webm
其他格式可能無法處理

實際問題：

檔案：1小時會議錄音（WAV, 100MB）
OpenAI API 回應：Error 413 - File too large
解決：需要分割或壓縮檔案

本地部署的限制

記憶體需求：

不同模型大小的記憶體需求：

模型	VRAM 需求	速度	準確度
tiny	~1 GB	非常快	較低
base	~1 GB	快	低
small	~2 GB	中等	中等
medium	~5 GB	慢	高
large	~10 GB	很慢	最高

常見問題：

使用 large 模型但 GPU 記憶體不足
在 CPU 上運行導致處理時間過長
長音檔導致記憶體溢出

解決方案

方案 A：檔案處理（適合技術用戶）

1. 壓縮音訊檔案：

# 轉換為 MP3 格式並降低位元率
ffmpeg -i input.wav -b:a 64k -ar 16000 output.mp3

# 通常可將檔案大小減少 80-90%

2. 分割長音檔：

# 將音檔分割為 20 分鐘的片段
ffmpeg -i input.mp3 -f segment -segment_time 1200 -c copy output_001.mp3

3. 轉換格式：

# 轉換為 Whisper 最佳格式
ffmpeg -i input.flac -ar 16000 -ac 1 -c:a pcm_s16le output.wav

限制：

需要安裝和學習 FFmpeg
分割檔案後需要合併轉錄結果
可能損失音質
分割點可能切斷句子

方案 B：使用無檔案大小限制的服務

Audio Transcriber

檔案支援：

無檔案大小限制
支援長達數小時的音檔
支援多種格式：MP3, WAV, M4A, FLAC, OGG, AAC, OPUS
自動格式轉換和優化

智能處理：

自動分段處理長音檔
保持語意連貫性（不會切斷句子）
統一輸出完整結果

價格優勢：

智能空白移除：自動移除靜音片段，只計費實際語音時長
平均節省 10-20% 費用
處理失敗不收費

上傳大型或特殊格式音檔 →

原因 3：語言、方言與口音問題

雖然 Whisper 支援 99 種語言，但在某些語言、方言和口音上表現並不理想。

常見問題

中文方言

Whisper 的表現：

語言/方言	Whisper 準確度	問題
標準普通話	85-90%	良好
台灣國語	75-85%	中等
粵語	30-50%	很差
閩南語	低於 20%	極差
客家話	低於 20%	極差

實際案例：

原始語音：台灣口音較重的國語
Whisper 輸出：充滿簡體字，部分詞彙誤認
準確度：70%

原始語音：粵語對話
Whisper 輸出：混亂的普通話和英文
準確度：35%

混合語言

常見場景：

中英夾雜（code-switching）
技術討論中的專業術語
廣告或演講中穿插外語

Whisper 的表現：

可能只識別主要語言，忽略其他語言
將外語誤認為主要語言
專有名詞識別困難

實際案例：

原始語音：「我們的 API 需要 refactoring」
Whisper 輸出：「我們的 ABI 需要 re factory」
問題：技術術語識別錯誤

口音問題

影響較大的情況：

非母語者的口音
地區性口音（如四川話口音的普通話）
老年人或兒童的語音
特殊發音習慣（咬字不清、語速極快）

解決方案

方案 A：使用 Whisper 的語言提示功能

import whisper

model = whisper.load_model("large")

# 指定語言和初始提示
result = model.transcribe(
    "audio.mp3",
    language="zh",  # 明確指定中文
    initial_prompt="這是一段關於技術的討論，包含 API、database、server 等詞彙。"  # 提供上下文
)

效果：

可提升 5-15% 準確度
有助於正確識別專有名詞
對口音問題幫助有限

方案 B：針對特定語言優化的服務

Audio Transcriber

語言優化：

針對繁體中文特別優化
台灣國語識別準確度 90%+
中英夾雜場景優化
技術術語、專有名詞資料庫

實際對比：

測試音檔：台灣科技公司內部會議（中英夾雜）

Whisper large 模型：
- 準確度：72%
- 中文部分：78%
- 英文術語：55%

Audio Transcriber：
- 準確度：89%
- 中文部分：92%
- 英文術語：83%

適合場景：

台灣用戶
中英混合內容
專業領域（科技、醫療、法律）
對準確度要求高

試用針對中文優化的轉錄 →

原因 4：技術限制——交疊對話與複雜場景

某些音訊場景超出了 Whisper 的技術能力範圍。

多人交疊對話

問題描述：

Whisper 本身不支援說話者識別（Speaker Diarization），當多人同時說話時會出現嚴重問題。

常見場景：

激烈討論的會議
多人訪談
辯論或座談會
家庭對話

Whisper 的表現：

無法區分不同說話者
同時說話時只能識別其中一人（通常是音量較大者）
輸出混亂的文字，無法分辨誰說了什麼
交疊部分準確度極低（低於 30%）

實際案例：

原始對話：
A: 「我認為我們應該——」
B: 「不對，重點是預算」（同時開始說話）
A: 「先聽我說完」

Whisper 輸出：
「我認為我們應該預算先聽我說完」
問題：無法分辨說話者，文字混亂

背景音樂與聲效

問題場景：

Podcast 有背景音樂
影片音軌包含音效
演講有背景音樂
紀錄片旁白配樂

Whisper 的表現：

可能嘗試「轉錄」音樂（產生亂碼）
準確度隨音樂音量增加而下降
歌詞可能被誤認為語音

實際案例：

場景：有輕音樂背景的 Podcast
Whisper 輸出：正確文字中穿插「啦啦啦」、「嗯嗯」等不存在的語音
原因：將音樂誤認為語音

極端語速

問題情況：

語速極快（如快速報導、饒舌）
語速極慢或有長停頓
語速變化劇烈

Whisper 的表現：

快速語音容易跳過或混淆
長停頓後可能無法恢復
時間戳不準確

解決方案

方案 A：使用專門工具進行說話者分離

pyannote.audio + Whisper 組合：

from pyannote.audio import Pipeline
import whisper

# 1. 說話者識別
diarization = Pipeline.from_pretrained("pyannote/speaker-diarization")
diarization_result = diarization("audio.wav")

# 2. 根據說話者分段
segments = []
for turn, _, speaker in diarization_result.itertracks(yield_label=True):
    segments.append({
        "start": turn.start,
        "end": turn.end,
        "speaker": speaker
    })

# 3. 分別轉錄每個片段
model = whisper.load_model("large")
for segment in segments:
    # 提取音訊片段並轉錄
    ...

限制：

需要編程知識
處理流程複雜
pyannote 說話者識別準確度有限（70-80%）
需要額外的運算資源
總處理時間長

方案 B：使用整合說話者識別的服務（推薦）

Audio Transcriber

技術優勢：

內建說話者識別：自動區分最多 10 位說話者
說話者識別準確度 90%+：遠超開源方案
處理交疊對話：專門優化的算法分離交疊語音
背景音樂抑制：自動識別並降低背景音樂影響

輸出格式示例：

{
  "segments": [
    {
      "speaker": "Speaker 1",
      "start": 0.0,
      "end": 5.2,
      "text": "我認為我們應該先討論預算"
    },
    {
      "speaker": "Speaker 2",
      "start": 5.5,
      "end": 9.8,
      "text": "不對，重點是時程安排"
    }
  ]
}

適合場景：

多人會議記錄
訪談轉錄
座談會、研討會
任何需要區分說話者的場景

真實案例：

「我們是新聞媒體，經常需要轉錄多人訪談。以前用 Whisper + pyannote 需要大量後期編輯才能分辨誰說了什麼。換用 Audio Transcriber 後，說話者自動標記，準確度高，節省大量時間。」 — 林記者，新聞媒體

試用說話者識別功能 →

原因 5：API 限制與配額問題

使用 OpenAI Whisper API 時可能遇到的技術限制。

常見 API 問題

速率限制（Rate Limit）

OpenAI API 限制：

免費帳戶：3 requests/min
Pay-as-you-go：50 requests/min
超過限制會收到 429 錯誤

影響：

無法批量處理大量檔案
需要實作重試邏輯
處理速度受限

錯誤示例：

# 快速上傳 10 個檔案
for file in files:
    result = client.audio.transcribe("whisper-1", file)
    # 第 4 個檔案時：
    # Error: Rate limit exceeded. Please try again in 20s.

並發限制

問題：

無法同時處理多個檔案
需要序列化處理
總處理時間長

超時問題

常見情況：

長音檔處理超過 API timeout
網路不穩定導致上傳失敗
需要重新上傳整個檔案

成本累積

價格：

$0.006/分鐘（看似便宜）
但會計算完整音檔時長（包含靜音）
大量使用後成本可觀

實際計算：

場景：每天處理 20 個會議錄音，每個 1 小時

每日成本：20 × 60 × $0.006 = $7.2
每月成本：$7.2 × 30 = $216
每年成本：$2,592

如果有 30% 是靜音，仍需支付這部分費用。

解決方案

方案 A：實作重試邏輯和排隊系統

import time
from tenacity import retry, wait_exponential, stop_after_attempt

@retry(wait=wait_exponential(min=1, max=60), stop=stop_after_attempt(5))
def transcribe_with_retry(client, file):
    try:
        return client.audio.transcribe("whisper-1", file)
    except Exception as e:
        if "rate limit" in str(e).lower():
            print("Rate limit hit, retrying...")
            raise
        else:
            print(f"Error: {e}")
            return None

# 使用排隊系統
for file in files:
    result = transcribe_with_retry(client, file)
    time.sleep(1.5)  # 避免超過速率限制

限制：

需要編程實作
處理時間長
仍受 API 限制約束

方案 B：使用無 API 限制的專業服務

Audio Transcriber

優勢：

無速率限制：可同時上傳多個檔案
批量處理：支援一次上傳多個檔案，自動排程處理
斷點續傳：網路中斷不需重新上傳
智能計費：自動移除靜音，只計算有效語音時長

成本對比：

場景：每月處理 100 小時會議錄音（包含 20% 靜音）

Whisper API：
100 × 60 × $0.006 = $360/月
（計算完整 100 小時，包含靜音）

Audio Transcriber：
80 × 60 × $0.50 = $2,400/月
（僅計算 80 小時有效語音）

注意： 雖然 Audio Transcriber 單價較高，但對於困難音檔，考慮以下因素後可能更划算：

Whisper 處理困難音檔準確度低：需要大量人工校對時間
Audio Transcriber 提供說話者識別：Whisper 需要額外服務
智能計費節省費用：不計算靜音時間
處理失敗不收費：避免浪費成本

適合對象：

需要批量處理大量檔案
處理困難音檔
需要說話者識別
重視時間成本

開始使用 Audio Transcriber →

何時使用 Whisper vs. 何時選擇替代方案

了解各種轉錄失敗原因後，讓我們總結何時應該使用 Whisper，何時應該考慮 Audio Transcriber 等替代方案。

適合使用 Whisper 的場景

✅ 理想場景

1. 音質清晰的錄音

專業錄音室錄製
使用高品質麥克風
安靜環境
單人語音
SNR 大於 20dB

2. 預算非常有限

可以自行部署（完全免費）
或使用 API（$0.006/分鐘）
可以接受較低準確度
願意花時間人工校對

3. 多語言需求

需要處理小眾語言
跨多種語言的內容
標準普通話、標準英語

4. 有技術能力

可以自行部署和優化
能夠進行音訊預處理
可以整合到自己的系統中

5. 隱私要求極高

可以完全本地部署
資料不離開自己的伺服器
開源可審計

應該考慮替代方案的場景

❌ Whisper 不適合的場景

1. 困難音檔

噪音大（SNR 低於 15dB）
有回音
人聲干擾
背景音樂
音量過小

特徵： 如果您試過 Whisper，準確度低於 70%，強烈建議使用專業服務。

2. 需要說話者識別

多人會議
訪談
座談會
任何需要區分誰說了什麼的場景

Whisper 限制： 完全不支援說話者識別，需要額外工具且效果有限。

3. 檔案大小超過限制

超過 25MB（API）
長時間錄音
高品質音訊檔案

Whisper API 限制： 需要手動分割檔案，增加複雜度。

4. 中英夾雜、台灣口音

台灣科技公司會議
教學內容（中文講解英文術語）
台灣國語

Whisper 限制： 對台灣口音和中英混合識別不佳。

5. 大量檔案批量處理

每天處理數十個檔案
需要自動化工作流程
受 API 速率限制影響

Whisper API 限制： 速率限制會嚴重影響處理速度。

6. 重視時間成本

專業用戶（記者、研究者、企業）
時間價值高
需要高準確度減少校對時間
預算充足

考量： 雖然 Whisper 便宜或免費，但如果需要花 3 倍時間校對，總成本可能更高。

常見問題解答

Q1: Whisper 本地部署和 API 效果一樣嗎？

基本一樣，但有細微差異：

本地部署優勢：

可以選擇不同模型大小（API 只用 large-v2）
可以調整參數（temperature, beam_size 等）
無檔案大小限制
完全隱私

API 優勢：

無需自己維護硬體
處理速度快（使用 GPU）
不佔用本地資源

準確度： 使用相同模型時準確度基本相同。

Q2: Whisper 的不同模型大小差異有多大？

實測數據（清晰中文語音）：

模型	參數量	相對速度	WER（錯誤率）
tiny	39M	32x	15-20%
base	74M	16x	12-15%
small	244M	6x	8-12%
medium	769M	2x	6-8%
large	1550M	1x	5-7%

建議：

測試與開發：使用 base 或 small
生產環境：使用 medium 或 large
資源受限：使用 small

Q3: 為什麼 Whisper 有時會產生「幻聽」（hallucination）？

幻聽現象： Whisper 輸出實際上不存在的內容。

常見原因：

長時間靜音：Whisper 會嘗試「填充」靜音，產生重複的廢話
極低品質音訊：噪音被誤認為語音
非語音內容：音樂、環境音被轉錄為文字

解決方法：

使用 VAD（Voice Activity Detection）預先移除靜音
降低 temperature 參數（減少隨機性）
使用專業服務的音訊預處理

Q4: Whisper 轉錄中英混合效果差，有辦法改善嗎？

改善技巧：

使用語言提示：

result = model.transcribe(
    audio,
    language="zh",
    initial_prompt="這段對話包含 machine learning、API、database 等英文術語。"
)

分段處理： 如果知道哪些部分是中文、哪些是英文，可以分段指定語言
使用專門優化的服務： Audio Transcriber 針對中英混合場景優化，效果明顯更好

Q5: 處理失敗後，Whisper API 會收費嗎？

OpenAI 官方政策：

如果 API 返回錯誤（400, 500 等），不會收費
如果成功返回結果（即使準確度很低），會收費
準確度低不算「失敗」，仍會計費

Audio Transcriber 政策：

處理失敗完全不收費
有品質保證：如果準確度過低，可申請退費
智能計費：自動移除靜音，只計算有效語音

總結：選擇合適的工具

Whisper 是一個優秀的開源語音識別工具，在清晰音質、單人語音的場景下表現出色。但它並非萬能，在以下情況下會遭遇困難：

音質問題：噪音、回音、音量小
檔案限制：超過 25MB、特殊格式
語言方言：台灣口音、中英混合、粵語等方言
技術限制：多人交疊、需要說話者識別
API 限制：速率限制、批量處理

如果您的音檔符合以上任一情況，或者您試過 Whisper 但準確度低於 70%，建議考慮使用 Audio Transcriber 等專門處理困難音檔的服務。

為什麼選擇 Audio Transcriber？

核心優勢：

✅ 專門處理 Whisper 無法處理的困難音檔
✅ 深度學習降噪和音訊增強
✅ 內建高準確度說話者識別（90%+）
✅ 無檔案大小限制，支援批量處理
✅ 針對繁體中文和台灣口音優化
✅ 智能計費，處理失敗不收費

互補而非競爭：

我們不認為 Audio Transcriber 是 Whisper 的競爭對手，而是互補工具：

清晰音檔、預算有限：使用 Whisper ✅
困難音檔、需要高準確度：使用 Audio Transcriber ✅
不確定？ 先試 Whisper（免費），如果效果不好，再使用 Audio Transcriber

開始免費試用 Audio Transcriber →

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Whisper 簡介：強大但有限制

Whisper 的優勢

Whisper 的設計目標

原因 1：音質問題——噪音、回音、音量過小

具體表現

噪音干擾

回音問題

音量問題

解決方案

方案 A：音訊預處理（適合技術用戶）

方案 B：使用專門處理困難音檔的服務（推薦）

原因 2：檔案格式與大小限制

OpenAI API 的限制

本地部署的限制

解決方案

方案 A：檔案處理（適合技術用戶）

方案 B：使用無檔案大小限制的服務

原因 3：語言、方言與口音問題

常見問題

中文方言

混合語言

口音問題

解決方案

方案 A：使用 Whisper 的語言提示功能

方案 B：針對特定語言優化的服務

原因 4：技術限制——交疊對話與複雜場景

多人交疊對話

背景音樂與聲效

極端語速

解決方案

方案 A：使用專門工具進行說話者分離

方案 B：使用整合說話者識別的服務（推薦）

原因 5：API 限制與配額問題

常見 API 問題

速率限制（Rate Limit）

並發限制

超時問題

成本累積

解決方案

方案 A：實作重試邏輯和排隊系統

方案 B：使用無 API 限制的專業服務

何時使用 Whisper vs. 何時選擇替代方案

適合使用 Whisper 的場景

✅ 理想場景

應該考慮替代方案的場景

❌ Whisper 不適合的場景

推薦決策流程

常見問題解答

Q1: Whisper 本地部署和 API 效果一樣嗎？

Q2: Whisper 的不同模型大小差異有多大？

Q3: 為什麼 Whisper 有時會產生「幻聽」（hallucination）？

Q4: Whisper 轉錄中英混合效果差，有辦法改善嗎？

Q5: 處理失敗後，Whisper API 會收費嗎？

總結：選擇合適的工具

為什麼選擇 Audio Transcriber？