一份沒有發言者標籤的會議記錄，只能告訴你說過甚麼，卻無法確認是誰說的。缺少發言者標籤，決策便難以歸屬，行動項目亦沒有明確負責人。發言者標籤的準確度，幾乎完全取決於轉錄模型接收到的收音質素——收音源頭的分離效果越好，逐字稿內的標籤便越清晰。
4 個步驟：讓會議記錄準確識別每位發言者
源頭收音的清晰程度，是影響發言者標籤準確度最重要的單一因素。
1. 使用專用硬件錄音，多咪陣列能提升標籤準確度
配備多個咪高峰的錄音裝置，能在轉錄模型處理音訊之前，先於收音源頭分離不同人聲。這是大部分方法都會忽略的一步。
2. 上載至具備發言者辨識功能的轉錄工具
發言者辨識技術能識別個別聲音，並將內容分配至對應的標籤段落，例如「發言者1」「發言者2」，或於已儲存聲紋設定檔時直接顯示參與者姓名。
3. 檢查並將通用標籤重新命名為實際姓名
完成首次轉錄後，將「發言者1」對應至參與者姓名。不少工具會為同一批參與者保留此對應設定，供日後會議直接使用。
4. 匯出已標籤的逐字稿，用於筆記、行動項目或存檔
一份標明發言者的會議記錄，可直接用於問責覆核、法律文件存證，或按負責人分配行動項目。
哪一種方法能產生準確的發言者標籤
以下比較所需設定程度、涵蓋的會議形式、發言者標籤準確度，以及是否內建轉錄功能。
| 方法 | 設定程度 | 涵蓋形式 | 標籤準確度 | 內建轉錄 |
|---|---|---|---|---|
| Zoom 雲端錄影 | 低 | 只限網上會議 | 低／中 | 有 |
| AI 會議機械人（Otter、Fireflies） | 低 | 只限網上會議 | 中 | 有 |
| 開源方案（本機部署） | 高 | 任何音訊檔案 | 高 | 有 |
| 實體 AI 錄音裝置（Plaud Note Pro） | 低 | 電話通話＋面對面會議 | 高 | 有 |
以上比較基於常見轉錄場景及 Plaud 產品資料整理。進行錄音前，應確保符合相關法律及取得在場人士同意。
影響發言者標籤準確度的關鍵因素
發言者辨識模型透過分析音訊中的聲音特徵來分配標籤。當發言者聲音重疊、咪高峰距離房間較遠，或電話通話只得單一聲道同時收錄雙方聲音時，模型便缺乏足夠訊號準確分配標籤。因此，源頭收音質素的提升，能直接改善最終輸出的標籤準確度。
源頭收音清晰，讓辨識模型獲得足夠訊號：單一咪高峰錄音會將所有人聲混合成同一聲道。多咪陣列則能從房間各處擷取獨立聲音流，令辨識模型接收更清晰的訊號，標籤分配因此更準確。
同時涵蓋面對面會議與電話通話：只支援網上會議的工具，會錯過另一半需要發言者標籤的會議場景。智慧雙模式錄音可自動偵測電話通話及面對面對話，兩種形式都輸出同樣的標籤結果。
標籤對應實際姓名，而非單純代號：「發言者1提出延後死線」並不具備行動意義。透過持續學習聲紋設定檔，標籤可以隨時間逐漸解析為實際姓名，而非長期停留於通用代號。
如果只依賴單一咪高峰錄音，或只支援網上會議的工具，仍需要大量人手覆核才能將發言者標籤對應至正確人選。這正是配備多咪陣列的實體 AI 錄音裝置的應用場景。
按會議場景選擇合適裝置
Plaud Note Pro 配備 4 個 MEMS 咪高峰及 AI 波束成形技術，適合會議室、電話通話及多人發言場景，能在 5 米範圍內清晰分離不同聲音來源。Plaud NotePin S 則適合佩戴於身上，專注於面對面單一發言者的場景，並非為會議桌或電話通話而設。
常見問題
應該用哪種 AI 工具錄音及製作會議記錄？
網上會議普遍使用 Otter、Fireflies 等機械人加入通話並輸出已標籤的逐字稿。至於面對面會議或電話通話，配備內建 AI 轉錄功能的實體錄音裝置，則能涵蓋機械人無法處理的會議形式。
哪些 AI 可以進行語音識別及轉錄？
大部分主流服務的語音識別功能都支援會議轉錄。當每位參與者擁有獨立音訊聲道，或錄音裝置於源頭已進行多咪分離，發言者標籤的準確度便會明顯提升。
製作會議記錄最好的方法是甚麼？
最理想的做法由良好收音開始。配備多個咪高峰、貼近發言者放置的專用錄音裝置，比單一手機或手提電腦咪高峰提供更清晰的輸入訊號，而更清晰的輸入直接提升發言者標籤的準確度。錄音完成後，具備發言者辨識功能的轉錄工具，便能在數分鐘內將音訊轉化為已標籤、可搜尋的逐字稿。
手機錄音是否也能取得發言者標籤？
可以，大部分具備發言者辨識功能的轉錄工具都支援上載音訊檔案，惟準確度取決於原始收音質素。手機錄音會將所有聲音混合成單一壓縮聲道，令辨識模型獲得的訊號較少；相比之下，配備多個咪高峰的專用裝置能在源頭產生更清晰的人聲分離，即使日後上載處理，標籤準確度仍然較高。
