# Interview Transcription Tw

> 台灣採訪錄音轉錄與引語管理工作流程 (繁體中文/台灣專用版,對應 upstream interview-transcription 的美國版)。涵蓋:錄音檔管理、Whisper 中文模型 (large-v3、台/客/原民族語)、雅婷逐字稿、台灣商用轉錄服務、引語提取、時間軸對照、查證用 quote database、轉錄品質檢核、與 source-verification-tw / fact-check-workflow-tw 整合。錄音轉逐字稿、引語對照查核、訪談檔案管理、語音檔保存時觸發。記者、查核員、研究員、法務、紀錄片工作者必備。

- Skill: `richardvt/interview-transcription-tw` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add richardvt/interview-transcription-tw`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/richardvt/interview-transcription-tw/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Productivity
- Author: richardvt (https://skillmd.com/u/richardvt)
- Updated: 2026-09-17
- Page: https://skillmd.com/skills/richardvt/interview-transcription-tw

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# 台灣採訪錄音轉錄工作流程

逐字稿**不是錄音的文字版,是查核的證據**。本 skill 提供從錄音→轉錄→引語→存檔的台灣場景工作流。

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## 何時使用

- 訪後將錄音轉為逐字稿
- 從逐字稿提取可發布引語
- 對照查核(原話 vs 報導引述)
- 訪問檔案長期保存
- 多語言訪談(國/台/客/原民族語/英)
- 法律案件之證據錄音轉錄

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## 一、錄音檔管理

### 命名規範

```
YYYY-MM-DD_受訪者_主題_序號.[副檔名]
範例:2026-05-28_林桂英_麵店拆遷_001.m4a
```

**避免**:用「錄音 001.m4a」「new recording.mp3」這種空泛名稱。

### 多重備份(現場錄完即備)

| 位置 | 用途 |
|---|---|
| 手機 / 錄音筆原檔 | 第一份 |
| 雲端(Google Drive / Dropbox / iCloud) | 第二份 |
| 本機 SSD | 第三份(編輯用) |
| 編輯部 NAS / 共享磁碟 | 第四份(可選,涉公益重大案件) |

### 檔案格式

| 格式 | 何時用 |
|---|---|
| **WAV / FLAC** | 無損,法律案件、長期保存 |
| **M4A (AAC)** | 一般採訪,平衡品質與大小 |
| **MP3 192-320 kbps** | 廣電可用 |
| **不要用 MP3 128 以下** | 品質太差影響轉錄準確度 |

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## 二、轉錄工具(2026 年台灣可用)

### 開源 / 本地(免費 + 隱私安全)

| 工具 | 語言 | 注意 |
|---|---|---|
| **OpenAI Whisper large-v3** | 中文、英文、台/客/原民族語(基本) | 本地跑;**對台灣口音國語有效**;客語、原民族語效果參差;需 GPU 較流暢 |
| **WhisperX** | 同上 + 含時間軸對齊 + speaker diarization | 適合多人訪談 |
| **Faster-Whisper** | 同上 + 速度更快 | CPU 也可跑 |
| **Whisper.cpp** | 同上 + Mac M 系列優化 | M1/M2/M3/M4 用 GPU 加速 |

### 雲端商用(收費 + 速度快)

| 工具 | 強項 | 注意 |
|---|---|---|
| **OpenAI Whisper API** | 大模型 + 雲端 | 隱私:檔案上傳到 OpenAI |
| **Google Cloud Speech-to-Text** | 多語言 + 客製字典 | 隱私:檔案上傳到 Google |
| **Azure Speech** | 商用穩定 + 多語言 | 隱私:檔案上傳到 Azure |
| **Anthropic Claude API**(間接)| 上傳檔案 + 提示轉錄 | 不是主力轉錄工具 |

### 台灣本地服務

| 服務 | 強項 | 網址 |
|---|---|---|
| **雅婷逐字稿** | 台灣口音、台語(taimedialabs 旗下);**新聞工作者常用** | yating.tw |
| **韻誌語音雲** | 客語、原民族語為強項 | 視專案 |
| **聽錄文字稿(萬芳)** | 人工轉錄,品質高 | 人工服務 |

### 完美組合(2026 實務推薦)

1. **本地 Whisper large-v3**(隱私敏感場景)→ 自己 GPU 跑
2. **雅婷逐字稿**(台灣口音、台語比 Whisper 強)→ 一般採訪
3. **人工轉錄**(法律案件、引語精準度極高)→ 萬芳、聽錄

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## 三、轉錄品質檢核

### 自動化轉錄之常見錯誤

| 問題 | 例子 | 處理 |
|---|---|---|
| **數字錯誤** | 「2,000 萬」變「兩千萬」、「200 億」變「兩百億」 | 對照錄音逐一檢查 |
| **人名錯誤** | 罕用姓氏、原民族姓名 | 建字典預先告訴 ASR |
| **機構名簡稱混淆** | 「公平會」vs「公賣會」 | 校對逐一檢查 |
| **同音異字** | 「在」/「再」「投資」/「頭尾」 | AI 上下文不足時錯 |
| **台語、客語混雜** | Whisper 中文模型對台/客語成功率較低 | 用台語模型或雅婷 |
| **背景噪音、多人** | 街訪、餐廳採訪 | speaker diarization + 後製分離 |
| **時間軸偏移** | 影片轉錄時 audio/video offset | WhisperX 對齊 |

### 後製檢核 SOP

```markdown
1. AI 跑完先輸出**附時間戳**版本
2. 開錄音 + 逐字稿並列,從頭聽過(可加速 1.5x)
3. 重點段落降速到 1.0x 再聽
4. 異常段落(數字、人名、時間)逐字核對
5. 修正錯字 + 標記不確定處 [??]
6. 留**雙版本**:精確逐字稿(含「嗯」「啊」)+ 編輯版(順稿)
```

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## 四、引語提取與管理

### 引語資料庫模板(Notion / Excel / Airtable)

```markdown
| ID | 受訪者 | 訪談日期 | 時間軸 | 原話 | 是否可發布 | 歸屬層級 | 引述動詞 | 已用稿 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Q-2026-001 | 林桂英 | 2026-05-28 | 00:12:34 | 「這條街我做了 32 年。」 | 是 | 具名 | 說 | (尚未) |
| Q-2026-002 | ○○官員 | 2026-05-28 | 00:34:56 | 「内部認為應該重新檢討」 | 是 | 不具名「○○部資深官員」 | 透露 | 2026-05-29 文 #001 |
```

### 引語精準度規則

| 原則 | 處理 |
|---|---|
| **直接引語必須一字不差** | 從錄音逐字對照 |
| **語助詞可刪減**(「嗯」「啊」「就是」) | 編輯版可刪 |
| **語意流暢之必要修飾** | 用 [括號] 標明:「我(當時)就...」 |
| **截長為短** | 用刪節號:「我從 32 年前⋯⋯到現在還在做」 |
| **語意改變** | **禁止**;若改寫請改為間接引語 |
| **多次採訪拼接** | **必須註明日期**「2026 年 5 月 28 日與 6 月 3 日訪談」 |
| **私下對話轉公開** | **須當事人同意** |

> 詳細歸屬規則見 `interview-prep-tw` §四「歸屬規則」。

### 間接引語(改寫)

當原話過於繁冗、技術、或涉個資時,改間接引語:

```
原話:「我覺得這個健保改革啊,就是,
        他們應該要先把那個藥價的部分先處理好,
        然後再來談費率調整的事情。」

間接引語:衛福部長○○○認為,健保改革應先處理
        藥價,再談費率調整。
```

**註意**:間接引語**不可加引號**;意思不可變;歸屬要清楚。

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## 五、多語言訪談處理

### 國語(普通話)

- Whisper large-v3 一般效果不錯
- 雅婷逐字稿對台灣國語口音極佳

### 台語(台灣閩南語)

- Whisper 中文模型成功率較低(< 70%)
- **建議**:雅婷逐字稿 + **人工後製**
- 寫稿時:**音譯 vs 漢字** — 台語有官方推薦漢字(教育部《台灣台語常用詞辭典》),新聞稿一般用漢字 + (羅馬字)註音

### 客語(海陸/四縣/大埔/饒平/詔安)

- ASR 工具支援有限,**首選人工轉錄**或**韻誌語音雲**
- 寫稿時:**教育部客語辭典** 為準

### 原住民族語(共 16 族)

- ASR **幾乎無工具**
- **必須人工轉錄**,且應與部落族人合作
- 涉**祖傳故事、歌謠**可能涉**原住民族傳統智慧創作保護條例**(詳見 `interview-prep-tw` §九)

### 英文 + 中文混雜

- Whisper 一般能處理
- 但**程式碼名稱、技術術語**仍易錯,需後製

### 第三國語(越南、菲律賓、泰、印尼)

- 移工採訪常見
- **建議**:譯者**現場翻譯**且**自己也錄音**,事後比對

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## 六、檔案保存與法律

### 保存期限

| 類型 | 建議保存期 |
|---|---|
| 一般採訪 | **2 年**(超過追溯期一般爭議) |
| 重大公益議題 | **5-10 年**(可能成為日後查核參考) |
| 涉法律訴訟 | **訴訟結束 + 5 年** |
| 受訪者明確要求保存或銷毀 | 依其要求 |

### 法律層面

> 詳細錄音法律見 `interview-prep-tw` §三 與 `source-verification-tw` §十二。

**重點**:
- 採訪錄音**為記者所有**;受訪者**無權要求交出原檔**
- 但受訪者**可主張其引語不可發布**(若事前約定 off the record / 不可發布)
- 法院**得依個案要求**提交錄音作為證據(透過搜索票 / 強制處分)
- **新聞自由保護**:記者可主張《憲法》第 11 條言論出版自由抗辯,但非絕對

### 銷毀程序

- **不需要的錄音**:過了保存期應主動銷毀
- 銷毀時:**從所有備份位置**(手機、雲端、本機、NAS)同時刪除
- **數位刪除不等於物理銷毀**:Mac/Windows 預設刪除可被還原;敏感檔案用**安全刪除工具**(srm、SDelete)

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## 七、與其他 -tw skill 整合

### 工作流

```
[採訪結束]
       ↓
[interview-transcription-tw] ← 你在這裡
   ├── 多重備份
   ├── AI 轉錄 + 人工校對
   ├── 引語資料庫建立
       ↓
[fact-check-workflow-tw] 對引語做查證
       ↓
[source-verification-tw] 若涉影像/影片同步驗證
       ↓
[ai-writing-detox-tw] 撰稿時去 AI 味
       ↓
[newsroom-style-tw] 引述格式(動詞色彩、不具名規則)
       ↓
[發稿]
```

### 重疊處理

- **引語精準度**:
  - `interview-transcription-tw` §四:逐字 vs 順稿原則
  - `newsroom-style-tw` §八:引述動詞、不具名規範
  - **兩者搭配**

- **錄音同意**:
  - `interview-prep-tw` §三:**主處理**(《刑法》§315-1、《通保法》§29)
  - `interview-transcription-tw`:檔案保存與銷毀
  - `source-verification-tw` §十二:法律風險概要
  - **以 `interview-prep-tw` §三為準**

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**版本說明**

- 版本:1.0.1 / 截至 2026-05-28
- 改寫自 upstream `journalism-core/interview-transcription`
- 在地化重點:雅婷逐字稿等台灣商用服務、台語/客語/原民族語轉錄工具差異、多重備份策略、台灣 16 族原民族語轉錄之倫理考量、《憲法》第 11 條新聞自由抗辯