過去上字幕可以用剪映等工具完成，但現在需要 VIP才能使用；
你也可以回去手動聽打字幕，除了非常耗時（10 分鐘影片可能要剪 1 小時），更是無聊！
隨著 AI 技術普及，如 ChatGPT、Gemini 等，字幕生成可以自動化，大幅節省創作者時間。
受益於OpenAI Whisper，我們可以利用開源的語言模型，直接生出逐字稿跟.srt的外掛字幕檔，再來精修。
已經有大神在Github放上圖形化的軟體讓你直接下載，免費使用，調用這些語言模型，就不用打Code。這個軟體就是BUZZ!
本文導讀
影片好讀版，詳細教學
因為畫面眾多，文字不清楚可以直接看影片比較快
Buzz 的安裝教學
直接前往它的官方 GitHub 頁面，在頁面中會看到不同系統對應的版本下載連結。
如果你是 Mac 使用者，通常會看到 .dmg 檔案（Apple 晶片的話就選 Arm64 版本）；而如果你是 Windows 用戶，則下載 .exe 安裝檔就可以了。下載完成後，只要像安裝其他應用程式一樣，雙擊開啟並拖曳到「應用程式」資料夾或跟著指示一步步點選，就能把 Buzz 裝進你的電腦裡。整個流程大概不到 2 分鐘，沒有任何技術門檻，非常適合零基礎的使用者。
Buzz的基本操作
安裝好 Buzz 之後，接下來就可以開始使用它來生成逐字稿字幕了。
步驟非常直覺：打開軟體後，看到左上角有一個「＋」符號，點下去就可以匯入你的影片或音訊檔案。
Buzz 不需要手動轉成音訊檔，這對剪片創作者來說是超大的時間救星。
匯入素材後，接下來要做的是選擇 Whisper 模型。這是 Buzz 背後的 AI 引擎，像是它的「大腦」。模型越大，辨識出來的字幕準確度就越高，不過所需的運算時間也會更長。
一般來說，「Medium」模型是我常用的選擇，自身實測：如一支 4 分鐘的影片(帶背景音樂的成片)，在 M4 Pro 晶片的 Mac 上大約只要 38 秒就能完成轉錄，非常快速。M1 Pro需要2分半才能轉出來。
生字幕後，會看到 Buzz 已經自動幫你整理出完整的逐字稿。如果有些地方出現小錯字或標點符號不準確，你可以直接在介面中編輯修改。
最後一步，只要點選「導出」並選擇 .SRT 格式，就能得到一份帶有時間軸的字幕檔。這份檔案不僅可以上傳到 YouTube 作為 CC 字幕，也能直接匯入 Arctime 進行後續微調，整個流程又快又準。
精修方法：使用 Arctime 調整更加速
摘要
將 Buzz 生成的
.SRT匯入 Arctime，可細調時間軸、文字與對齊。支援全選移動字幕、拖曳對齊波形，適合影片片段更新後的調整。
若雜音太大導致辨識錯誤，可用 Buzz 輸出
.txt再手動分段修正。最終輸出
.SRT檔可直接上傳至 YouTube 作為 CC 字幕。
把 Buzz 自動產生的 .SRT 字幕檔匯入 Arctime。——有時候 AI 雖然已經幫你打好了大部分的字，但在「時間點」上可能會有些小誤差，例如字幕比聲音快了一兩秒，或者句子結束太晚，導致下一段聲音出現時字幕還沒消失。
用滑鼠輕輕拖曳字幕塊，就能快速微調時間軸，讓它和聲音對得更精準。
Arctime 最棒的地方是，支援批次操作。假設你後期在影片前面新增了片頭，整段影片都往後移動，這時不用一條條改時間，只要全選字幕一起拖曳，就能同步移動所有時間軸，非常省時。、它還有「波形視圖」，可以讓你看到聲音的高低變化，這對對齊口說內容超幫助——你只要把字幕開頭對準聲音波形的起點，幾乎就不會出錯。
當完成了所有調整之後，最後只要匯出一份乾淨的 .SRT 字幕檔，就大功告成了。
這個檔案能直接上傳到 YouTube 變成 CC 字幕，也可以提供給剪輯師、品牌客戶，甚至用在後續的翻譯和多語版本製作。
重點整理
整個流程就像是一條「AI + 人工」的合作生產線—Buzz 幫你自動完成大部分繁瑣的逐字稿工作
而 Arctime 則是最後的品質把關，讓整支影片的字幕看起來更專業、更自然。
用這種方式處理字幕，速度會比傳統手動打字快上好幾倍，準確度也能輕鬆達到 95% 以上。最重要的是，你不用再被字幕卡住創作流程，可以把時間留給真正重要的內容構思與影片拍攝。
對於想提升效率、又不想犧牲專業感的創作者來說，這套方法幾乎可以說是「零痛苦」的最佳解決方案。
