最後更新：2026 年 7 月 26 日
講者標籤更清楚，音訊不會因此再上傳。
Trace 會在逐字稿完成後，使用 App 內建模型在這部裝置上分辨不同聲音，再把結果對齊到原本的逐字稿。這項增強不會改寫你說過的內容，也不會因本機分析再次上傳音訊。
- 這部裝置 錄音或匯入音檔
- Google Gemini・經你同意 轉錄成逐字稿 音訊為轉錄而送出
- 這部裝置 內建模型分辨聲音 不會為此再上傳音訊
- 這部裝置 講者標籤對齊逐字稿 不改寫逐字稿文字
它怎麼運作
- 先完成逐字稿 Trace 先依你選擇的 Gemini 模型產生逐字稿。這個雲端步驟受 App 內的資料分享同意與隱私政策約束。
- 在裝置上分辨聲音 內建的 Core ML 模型分析實際處理的音訊區間，找出可能屬於不同講者的時間範圍。Trace 不會為這項功能建立或保留可跨會議辨認身分的聲紋資料。
- 安全對齊原本內容 Trace 把本機分析結果對齊既有逐字稿。重新分析時會先顯示預覽，只有在你確認後才套用新的講者標籤。
本機分析與 Gemini 是兩件事
On device
講者增強
音訊在裝置上交給內建模型分析，不會因這一步再次傳送到 Trace、FluidInference 或其他服務。結果只包含會議中的講者分段、標籤與對齊資料。
Google Gemini
轉錄與會議整理
這是獨立的雲端流程。只有在你允許後，Trace 才會依功能需要把音訊、逐字稿、會議背景、模板指令或生成內容送到 Gemini。
簡單說：
講者增強是本機處理，但 Trace 的 Gemini 轉錄與整理功能並不是完全離線。完整資料範圍請查看隱私政策。
什麼時候會自動略過
低耗電模式、裝置溫度偏高、內建模型無法載入，或系統資源不足時，Trace 會跳過本機講者增強，讓逐字稿繼續完成。這時你仍會看到 Gemini 產生的一般講者標記；等裝置恢復後，可在結果頁重新分析講者。
如果你取消的是整個處理工作，Trace 會停止整個工作，而不是只略過講者增強。
準確度與可回復性
- 多人同時說話、快速插話、背景噪音、距離太遠或音量差異大，都可能讓同一人被拆成多位，或把不同人合併。
- 本機分析只判斷聲音分段，不知道講者的真實姓名；姓名與合併仍由你確認。
- 套用重新分析的預覽前，Trace 會保留目前版本；你可以保留原結果或回復上一版。
- 重新分析不會重新撰寫逐字稿文字，只調整講者分段與時間對齊。
開放原始碼、模型與授權
Runtime
FluidAudio 0.15.5
- 用途
- 在 Apple 裝置上執行講者分段與聚類。
Bundled model
Speaker Diarization Core ML
- 版本
1ed7a662fdc7109e36d822db793ee6eebdaf8594
FluidAudio 也包含由 VBx 專案衍生的程式碼，以及 fastcluster 元件。各元件的授權摘要、官方連結與出處同時保留在 Trace App 的「設定 → App 內第三方授權」，即使離線也能查看。
需要協助？
如果講者標籤看起來不合理，請先保留目前結果，等裝置降溫或關閉低耗電模式後再重新分析。其他處理問題請查看支援頁。