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Hey everyone.Imagine you're in a massive meeting with20 people.Everyone is talking at once and you needa perfect transcript that knows exactly
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who said what the moment they say it.Usually, that's expensive and slow.But today, Meta just changed the game.
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Meta Superintelligence Labs has officially launched Muse Voice Transcribe. This is a brand new audio perception
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model that handles streamingtranscription and speaker diarizationfor over 20 people simultaneously.The most shocking part?
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The price. Meta is offering this for just $0.18 per hour of processed audio. To put that in perspective, competitors
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like AssemblyAI or Deepgram can cost twoto three times more when you add inspeaker identification.Muse isn't just cheap, it's smart.
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It processes audio in tiny80-millisecond chunks using a trickcalled adaptive delay.It can wait a split second if the speech
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is messy or commit immediately if it'sclear.It supports over 70 languages andhandles things like code-switching where
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people jump between languages in onesentence.Now, is it a world record?
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Not quite.Speechmatics can handle up to 100speakers and Amazon Transcribe handles30.But for most businesses building meeting
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20 speakers is plenty. Plus, Meta is topping the charts for accuracy. In recent benchmarks from Artificial
1:35.560–1:45.800
Analysis, Muse hit a 3.1% word error rate beating out rivals like OpenAI, Google, and ElevenLabs. It's also leading in diarization
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accuracy, which means fewer mistakes in figuring out who is talking. While there are some tradeoffs like no
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word-level timestamps yet, the valuehere is incredible.For enterprise developers, this is amassive win for building live AI
2:00.960–2:09.160
assistants and meeting tools withoutbreaking the bank.Meta is making high-end voice AIaccessible to everyone.
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What do you think?
2:10.960–2:16.040
Is 18 cents an hour low enough to changehow your company uses AI?
2:16.040–2:22.000
Let me know in the comments. Like, subscribe, and turn on notifications.
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大家好。想像你正在參加一場有20人出席的大型會議。大家都在同時說話，而你需要的是一份完美的逐字稿，能夠在他們說話的當下，準確知道是誰說了什麼。
0:09.840–0:19.080
通常這很昂貴且耗時。但今天，Meta徹底改變了遊戲規則。
0:19.080–0:26.160
Meta超級智能實驗室（Superintelligence Labs）正式推出了Muse Voice Transcribe。這是一款全新的音訊感知模型。
0:26.160–0:34.880
它能同時處理超過20人的串流轉錄與說話人分離（speaker diarization）。最令人震驚的是？
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價格。Meta提供每處理一小時音訊僅需0.18美元的方案。為了讓你有個概念，競爭對手。
0:43.840–0:53.600
像是AssemblyAI或Deepgram，在加入說話人辨識功能後，費用可能會高出兩到三倍。Muse不僅便宜，還很聰明。
0:53.600–1:01.960
它使用一種稱為「自適應延遲」（adaptive delay）的技巧，將音訊切成微小的80毫秒片段進行處理。如果語音混亂，它可以等待極短的時間；如果語音清晰，它則會立即處理。
1:01.960–1:09.360
它支援超過70種語言，並能處理如語碼轉換（code-switching）等情況，也就是
1:09.360–1:15.400
人們在一個句子中切換語言。那麼，這是世界紀錄嗎？
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還不到。Speechmatics 最多可處理 100 位講者，Amazon Transcribe 則支援 30 位。但對於大多數企業而言，建構會議時 20 位講者已綽綽有餘。此外，Meta 在準確度方面名列前茅。在 Artificial Analysis 近期的基準測試中，Muse 的詞錯誤率僅為 3.1%，擊敗了 OpenAI、Google 和 ElevenLabs 等競爭對手。它在說話人分離準確度方面也領先，這意味著在判斷誰在說話時錯誤較少。儘管存在一些取捨，例如沒有
1:25.320–1:35.560
20個說話者已經足夠，而且Meta在準確度方面名列前茅。在Artificial近期的基準測試中，Muse的詞誤率僅為3.1%，擊敗了OpenAI、Google和ElevenLabs等競爭對手。它在說話人分離準確度方面也處於領先地位，這意味著在判斷誰在說話時錯誤更少。雖然目前還缺乏詞級時間戳等某些妥協，但這裡的價值令人驚嘆。對於企業開發人員來說，這是構建實時AI的巨大勝利
1:35.560–1:45.800
在近期的基準測試中，Muse 的詞誤率僅為 3.1%，擊敗了 OpenAI、Google 和 ElevenLabs 等競爭對手，同時也在說話人分離準確率方面領先，這意味著在辨識誰在說話時錯誤更少。儘管目前尚無單字級的時間戳等妥協，但其價值令人驚嘆。對於企業開發者而言，這是在不燒錢的情況下建構即時 AI 助手和會議工具的巨大勝利。Meta 正讓高階語音 AI 變得人人可得。
1:45.800–1:52.640
準確性，這意味著在辨識誰在說話時能減少錯誤。雖然存在一些取捨，例如尚無
1:52.640–2:00.960
雖然還沒有提供單字級的時間戳記，但這裡的價值令人驚嘆。對於企業開發者來說，這對於建構不會讓荷包失血的即時 AI 助理和會議工具是一大勝利。
2:00.960–2:09.160
開發助理與會議工具，且不用花大錢。Meta 讓高階語音 AI 普及給所有人。
2:09.160–2:10.960
你們怎麼看？
2:10.960–2:16.040
每小時18美分的價格，是否低到足以改變貴公司使用AI的方式？
2:16.040–2:22.000
歡迎在留言區告訴我。喜歡的話請按讚、訂閱，並開啟通知。
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Hey everyone.Imagine you're in a massive meeting with20 people.Everyone is talking at once and you needa perfect transcript that knows exactly
大家好。想像你正在參加一場有20人出席的大型會議。大家都在同時說話，而你需要的是一份完美的逐字稿，能夠在他們說話的當下，準確知道是誰說了什麼。
0:09.840–0:19.080
who said what the moment they say it.Usually, that's expensive and slow.But today, Meta just changed the game.
通常這很昂貴且耗時。但今天，Meta徹底改變了遊戲規則。
0:19.080–0:26.160
Meta Superintelligence Labs has officially launched Muse Voice Transcribe. This is a brand new audio perception
Meta超級智能實驗室（Superintelligence Labs）正式推出了Muse Voice Transcribe。這是一款全新的音訊感知模型。
0:26.160–0:34.880
model that handles streamingtranscription and speaker diarizationfor over 20 people simultaneously.The most shocking part?
它能同時處理超過20人的串流轉錄與說話人分離（speaker diarization）。最令人震驚的是？
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The price. Meta is offering this for just $0.18 per hour of processed audio. To put that in perspective, competitors
價格。Meta提供每處理一小時音訊僅需0.18美元的方案。為了讓你有個概念，競爭對手。
0:43.840–0:53.600
like AssemblyAI or Deepgram can cost twoto three times more when you add inspeaker identification.Muse isn't just cheap, it's smart.
像是AssemblyAI或Deepgram，在加入說話人辨識功能後，費用可能會高出兩到三倍。Muse不僅便宜，還很聰明。
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It processes audio in tiny80-millisecond chunks using a trickcalled adaptive delay.It can wait a split second if the speech
它使用一種稱為「自適應延遲」（adaptive delay）的技巧，將音訊切成微小的80毫秒片段進行處理。如果語音混亂，它可以等待極短的時間；如果語音清晰，它則會立即處理。
1:01.960–1:09.360
is messy or commit immediately if it'sclear.It supports over 70 languages andhandles things like code-switching where
它支援超過70種語言，並能處理如語碼轉換（code-switching）等情況，也就是
1:09.360–1:15.400
people jump between languages in onesentence.Now, is it a world record?
人們在一個句子中切換語言。那麼，這是世界紀錄嗎？
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Not quite.Speechmatics can handle up to 100speakers and Amazon Transcribe handles30.But for most businesses building meeting
還不到。Speechmatics 最多可處理 100 位講者，Amazon Transcribe 則支援 30 位。但對於大多數企業而言，建構會議時 20 位講者已綽綽有餘。此外，Meta 在準確度方面名列前茅。在 Artificial Analysis 近期的基準測試中，Muse 的詞錯誤率僅為 3.1%，擊敗了 OpenAI、Google 和 ElevenLabs 等競爭對手。它在說話人分離準確度方面也領先，這意味著在判斷誰在說話時錯誤較少。儘管存在一些取捨，例如沒有
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20 speakers is plenty. Plus, Meta is topping the charts for accuracy. In recent benchmarks from Artificial
20個說話者已經足夠，而且Meta在準確度方面名列前茅。在Artificial近期的基準測試中，Muse的詞誤率僅為3.1%，擊敗了OpenAI、Google和ElevenLabs等競爭對手。它在說話人分離準確度方面也處於領先地位，這意味著在判斷誰在說話時錯誤更少。雖然目前還缺乏詞級時間戳等某些妥協，但這裡的價值令人驚嘆。對於企業開發人員來說，這是構建實時AI的巨大勝利
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Analysis, Muse hit a 3.1% word error rate beating out rivals like OpenAI, Google, and ElevenLabs. It's also leading in diarization
在近期的基準測試中，Muse 的詞誤率僅為 3.1%，擊敗了 OpenAI、Google 和 ElevenLabs 等競爭對手，同時也在說話人分離準確率方面領先，這意味著在辨識誰在說話時錯誤更少。儘管目前尚無單字級的時間戳等妥協，但其價值令人驚嘆。對於企業開發者而言，這是在不燒錢的情況下建構即時 AI 助手和會議工具的巨大勝利。Meta 正讓高階語音 AI 變得人人可得。
1:45.800–1:52.640
accuracy, which means fewer mistakes in figuring out who is talking. While there are some tradeoffs like no
準確性，這意味著在辨識誰在說話時能減少錯誤。雖然存在一些取捨，例如尚無
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word-level timestamps yet, the valuehere is incredible.For enterprise developers, this is amassive win for building live AI
雖然還沒有提供單字級的時間戳記，但這裡的價值令人驚嘆。對於企業開發者來說，這對於建構不會讓荷包失血的即時 AI 助理和會議工具是一大勝利。
2:00.960–2:09.160
assistants and meeting tools withoutbreaking the bank.Meta is making high-end voice AIaccessible to everyone.
開發助理與會議工具，且不用花大錢。Meta 讓高階語音 AI 普及給所有人。
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What do you think?
你們怎麼看？
2:10.960–2:16.040
Is 18 cents an hour low enough to changehow your company uses AI?
每小時18美分的價格，是否低到足以改變貴公司使用AI的方式？
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影片筆記：Meta Just Broke the Cost of AI Transcription: Muse Voice Transcribe Is Here!
<!-- VIDEONOTE_PUBLICATION_WARNINGS_BEGIN -->
⚠️ 全文快速校讀發現待確認修正
本筆記已完成可閱讀的逐字稿與時間跳轉；下列為待處理問題，建議播放原片確認。
- 待修正：⚠️ 全文快速校讀：已套用暫定修正，請確認（segment=2 已先套用暫定修正：Meta Superintelligence Labs hasofficially launched News VoiceTranscribe.This is a brand new audio perception → Meta Superintelligence Labs has officially launched Muse Voice Transcribe. This is a brand new audio perception；segment=4 已先套用暫定修正：The price.Meta is offering this for just 18 centsper hour of processed audio.To put that in perspective, competitors → The price. Meta is offering this for just $0.18 per hour of processed audio. To put that in perspective, competitors）
<!-- VIDEONOTE_PUBLICATION_WARNINGS_END -->
一句話總結
Meta Superintelligence Labs 發布全新音訊感知模型 Muse Voice Transcribe，主打極低價格（每小時 0.18 美元）、高準確率（WER 3.1%）及支援超過 20 人同時對話的即時串流轉錄與說話者分離功能，旨在降低企業開發即時 AI 助手與會議工具的門檻。
核心重點
- 產品發布：Meta 正式發布全新音訊感知模型 Muse Voice Transcribe。
- 核心功能：
- 即時串流轉錄（Streaming Transcription）。
- 多人說話者分離（Speaker Diarization），支援超過 20 人同時對話。
- 支援超過 70 種語言，包含語碼轉換（Code-switching）。
- 技術機制：
- 將音訊分割為微小的 80 毫秒區塊（80-millisecond chunks）。
- 採用「適應性延遲」（Adaptive Delay）技術：若語音混亂則等待片刻，若清晰則立即提交，以處理混亂語音。
- 市場競爭力：
- 價格優勢：每小時處理音訊僅需 0.18 美元。對比競爭對手（如 AssemblyAI 或 Deepgram 加上說話者識別功能），價格可能高出兩到三倍。
- 準確率領先：在 Artificial Analysis 的基準測試中，詞錯誤率（WER）為 3.1%，超越 OpenAI、Google 和 ElevenLabs。
- 說話者分離：準確率領先業界，減少識別說話者的錯誤。
- 限制與應用：
- 目前尚無詞級時間戳記（Word-level timestamps）。
- 主要應用對象為企業開發者，用於構建即時 AI 助手和會議工具。
詳細大綱
1. 產品發布與核心功能
- Meta Superintelligence Labs 發布全新音訊感知模型 Muse Voice Transcribe。
- 該模型主打即時串流轉錄與說話者分離功能。
- 具備處理多人對話的能力，同時支援超過 20 人的對話場景。
2. 技術機制與語言支援
- 處理方式：將音訊分割為微小的 80 毫秒區塊（80-millisecond chunks）。
- 適應性延遲（Adaptive Delay）：
- 這是一項關鍵技術，用於處理混亂語音。
- 若語音混亂，系統可等待片刻；若語音清晰，則立即提交轉錄結果。
- 語言支援：
- 支援超過 70 種語言。
- 支援語碼轉換（Code-switching），即在同一句話中切換語言。
3. 市場競爭與價格優勢
- 定價策略：每小時處理音訊僅需 0.18 美元。
- 競爭對手對比：
- 若使用 AssemblyAI 或 Deepgram 並加上說話者識別功能，價格可能高出兩到三倍。
- 其他競爭對手容量對比：
- Speechmatics：可處理高達 100 人。
- Amazon Transcribe：可處理 30 人。
- Muse：支援超過 20 人，對多數企業已足夠。
4. 準確率表現
- 基準測試來源：Artificial Analysis。
- 詞錯誤率（WER）：Muse 的 WER 為 3.1%，擊敗 OpenAI、Google 和 ElevenLabs。
- 說話者分離準確率：領先業界，有效減少識別說話者的錯誤。
5. 限制與應用場景
- 當前限制：目前尚無詞級時間戳記（Word-level timestamps）。
- 目標用戶：企業開發者（Enterprise developers）。
- 應用用途：構建即時 AI 助手和會議工具，降低高階語音 AI 的成本門檻。
工具 / 模型 / 名詞整理
- Muse Voice Transcribe：Meta 發布的全新音訊感知模型。
- Meta Superintelligence Labs：發布該模型的實驗室。
- Streaming Transcription：即時串流轉錄。
- Speaker Diarization：說話者分離技術。
- Adaptive Delay：適應性延遲技術，用於處理混亂語音。
- 80-millisecond chunks：音訊處理的最小區塊單位。
- Code-switching：語碼轉換，指單句中切換語言。
- Word Error Rate (WER)：詞錯誤率，Muse 為 3.1%。
- Word-level timestamps：詞級時間戳記（目前缺失的功能）。
- AssemblyAI：競爭對手之一。
- Deepgram：競爭對手之一。
- Speechmatics：競爭對手之一，可處理高達 100 人。
- Amazon Transcribe：競爭對手之一，可處理 30 人。
- Artificial Analysis：提供基準測試的機構。
- OpenAI：競爭對手之一。
- Google：競爭對手之一。
- ElevenLabs：競爭對手之一。
操作流程整理
*(註：分段筆記主要描述產品功能與市場對比，未提供具體的使用者操作步驟，故此部分基於內容推導之核心邏輯)*
- 輸入音訊：系統接收即時音訊串流。
- 區塊分割：將音訊分割為 80 毫秒的微小區塊。
- 適應性處理：
- 判斷語音清晰度。
- 若混亂，啟動「適應性延遲」等待片刻。
- 若清晰，立即提交轉錄。
- 說話者分離：識別並分離超過 20 人的不同說話者聲音。
- 輸出結果：生成高準確率（WER 3.1%）的轉錄文本，支援 70+ 語言及語碼轉換。
值得注意的限制或風險
- 功能缺失：目前版本尚無詞級時間戳記（Word-level timestamps）。
- 容量限制：雖支援超過 20 人，但低於 Speechmatics 的 100 人與 Amazon Transcribe 的 30 人上限（儘管對多數企業已足夠）。
逐字稿辨識疑點
- Muse：逐字稿中多次提及此名稱，指代 Meta 發布的新模型。
- adaptive delay：逐字稿中描述為「trick called adaptive delay」，指代其處理音訊區塊的技術機制。
- word-level timestamps：逐字稿中提及為缺失功能，指「詞級時間戳記」。
- 3.1% word error rate：逐字稿中明確指出的準確率數據。
- 80-millisecond chunks：逐字稿中指出的音訊處理區塊大小。
可延伸追問
- Muse Voice Transcribe 何時會開放給公眾使用？
- 未來是否會加入詞級時間戳記（Word-level timestamps）功能？
- 對於超過 20 人的大型會議場景，是否有特定的企業級解決方案？
- 在語碼轉換（Code-switching）場景下，準確率是否會受到影響？
生字列表
| 生字 | 讀音 | 類型 | 中文 |
|---|---|---|---|
| massive | /ˈmæsɪv/ | adj. | 巨大的；龐大的 |
| transcript | /ˈtrænskrɪpt/ | n. | 逐字稿；文字記錄 |
| diarization | /ˌdaɪəraɪˈzeɪʃn/ | n. | 說話人分離 |
| streaming | /ˈstriːmɪŋ/ | adj. | 串流的；即時傳輸的 |
| perspective | /pərˈspektɪv/ | n. | 觀點；概念；視角 |
| chunks | /tʃʌŋks/ | n. | 塊；片段 |
| code-switching | /ˈkoʊd ˈswɪtʃɪŋ/ | n. | 語碼轉換 |
| benchmarks | /ˈbentʃmɑːrks/ | n. | 基準測試；標準 |
| tradeoffs | /ˈtreɪdˌɒfs/ | n. | 取捨；權衡 |
| breaking the bank | /ˌbreɪkɪŋ ðə bæŋk/ | idiom | 花費過多；破費 |
| accessible | /əkˈsesəbl/ | adj. | 易於使用的；可獲得的 |
| rivals | /ˈraɪəlz/ | n. | 競爭對手 |
| commit | /kəˈmɪt/ | v. | 執行；提交；做出 |
| adaptive | /ədˈæptɪv/ | adj. | 自適應的；適應性的 |
| simultaneously | /ˌsaɪməlˈteɪniəsli/ | adv. | 同時地 |
| perception | /pərˈsepʃn/ | n. | 感知；認知 |
| win | /wɪn/ | n. | 勝利；成功 |
| notifications | /ˌnoʊtɪfɪˈkeɪʃnz/ | n. | 通知 |
生字解說
massive /ˈmæsɪv/
意思：巨大的；龐大的
解說：形容規模、數量或程度非常大。在原文中用來修飾會議的規模，強調參與人數眾多帶來的複雜性。
影片原句
Imagine you're in a massive meeting with 20 people.
想像你正在參加一場有20人出席的大型會議。
Imagine you're in a massive meeting with 20 people.
想像你正在參加一場有20人出席的大型會議。
延伸例句
The company announced a massive restructuring plan.
公司宣布了一項龐大的重組計劃。
The company announced a massive restructuring plan.
公司宣布了一項龐大的重組計劃。
transcript /ˈtrænskrɪpt/
意思：逐字稿；文字記錄
解說：指將口語內容轉換為書面文字的記錄。在技術語境中，常指自動語音辨識生成的文字檔。
影片原句
you need a perfect transcript that knows exactly who said what the moment they say it.
而你需要的是一份完美的逐字稿，能夠在他們說話的當下，準確知道是誰說了什麼。
you need a perfect transcript that knows exactly who said what the moment they say it.
而你需要的是一份完美的逐字稿，能夠在他們說話的當下，準確知道是誰說了什麼。
延伸例句
Please provide a transcript of the interview for our records.
請提供面試的逐字稿供我們存檔。
Please provide a transcript of the interview for our records.
請提供面試的逐字稿供我們存檔。
diarization /ˌdaɪəraɪˈzeɪʃn/
意思：說話人分離
解說：語音處理技術專有名詞，指將混合音訊中的不同說話人聲音分離並標記出來的過程。
影片原句
This is a brand new audio perception model that handles streaming transcription and speaker diarization for over 20 people simultaneously.
這是一款全新的音訊感知模型，它能同時處理超過20人的串流轉錄與說話人分離。
This is a brand new audio perception model that handles streaming transcription and speaker diarization for over 20 people simultaneously.
這是一款全新的音訊感知模型，它能同時處理超過20人的串流轉錄與說話人分離。
延伸例句
The software's diarization feature accurately labels each speaker in the recording.
該軟體的說話人分離功能能準確標記錄音中的每位講者。
The software's diarization feature accurately labels each speaker in the recording.
該軟體的說話人分離功能能準確標記錄音中的每位講者。
streaming /ˈstriːmɪŋ/
意思：串流的；即時傳輸的
解說：形容數據以連續流的形式即時傳輸，而非等待整個檔案下載完成。這裡指即時轉錄功能。
影片原句
This is a brand new audio perception model that handles streaming transcription...
這是一款全新的音訊感知模型，它能同時處理超過20人的串流轉錄...
This is a brand new audio perception model that handles streaming transcription...
這是一款全新的音訊感知模型，它能同時處理超過20人的串流轉錄...
延伸例句
Streaming video services have changed how we consume entertainment.
串流視訊服務改變了我們消費娛樂的方式。
Streaming video services have changed how we consume entertainment.
串流視訊服務改變了我們消費娛樂的方式。
perspective /pərˈspektɪv/
意思：觀點；概念；視角
解說：常用於「to put that in perspective」，意指為了讓聽眾對某事有正確或合理的認知與比較基準。
影片原句
To put that in perspective, competitors like AssemblyAI or Deepgram can cost two to three times more...
為了讓你有個概念，競爭對手像是AssemblyAI或Deepgram，費用可能會高出兩到三倍。
To put that in perspective, competitors like AssemblyAI or Deepgram can cost two to three times more...
為了讓你有個概念，競爭對手像是AssemblyAI或Deepgram，費用可能會高出兩到三倍。
延伸例句
Seeing the mountain from the top gave me a new perspective on the journey.
從山頂俯瞰讓我對這段旅程有了全新的視角。
Seeing the mountain from the top gave me a new perspective on the journey.
從山頂俯瞰讓我對這段旅程有了全新的視角。
chunks /tʃʌŋks/
意思：塊；片段
解說：原意為大塊物體，在技術語境中指將數據或音訊分割成的微小處理單元。
影片原句
It processes audio in tiny 80-millisecond chunks using a trick called adaptive delay.
它使用一種稱為「自適應延遲」的技巧，將音訊切成微小的80毫秒片段進行處理。
It processes audio in tiny 80-millisecond chunks using a trick called adaptive delay.
它使用一種稱為「自適應延遲」的技巧，將音訊切成微小的80毫秒片段進行處理。
延伸例句
The teacher broke the complex lesson into manageable chunks for the students.
老師將複雜的課程分解成學生容易管理的片段。
The teacher broke the complex lesson into manageable chunks for the students.
老師將複雜的課程分解成學生容易管理的片段。
code-switching /ˈkoʊd ˈswɪtʃɪŋ/
意思：語碼轉換
解說：語言學專有名詞，指在對話中交替使用兩種或多種語言或方言的現象。
影片原句
It supports over 70 languages and handles things like code-switching where people jump between languages in one sentence.
它支援超過70種語言，並能處理如語碼轉換等情況，也就是人們在一個句子中切換語言。
It supports over 70 languages and handles things like code-switching where people jump between languages in one sentence.
它支援超過70種語言，並能處理如語碼轉換等情況，也就是人們在一個句子中切換語言。
延伸例句
Code-switching is common in bilingual communities where speakers mix English and Spanish.
在雙語社區中，講者混合使用英語和西班牙語的語碼轉換現象很常見。
Code-switching is common in bilingual communities where speakers mix English and Spanish.
在雙語社區中，講者混合使用英語和西班牙語的語碼轉換現象很常見。
benchmarks /ˈbentʃmɑːrks/
意思：基準測試；標準
解說：用於評估系統或產品性能標準的測試方法或指標。
影片原句
In recent benchmarks from Artificial Analysis, Muse hit a 3.1% word error rate...
在Artificial近期的基準測試中，Muse的詞誤率僅為3.1%...
In recent benchmarks from Artificial Analysis, Muse hit a 3.1% word error rate...
在Artificial近期的基準測試中，Muse的詞誤率僅為3.1%...
延伸例句
The new processor sets a new benchmark for speed and efficiency.
新款處理器為速度和效率設定了新的基準。
The new processor sets a new benchmark for speed and efficiency.
新款處理器為速度和效率設定了新的基準。
tradeoffs /ˈtreɪdˌɒfs/
意思：取捨；權衡
解說：指在兩個或多個選項之間做出的妥協，通常意味著獲得某項優點需犧牲另一項優點。
影片原句
While there are some tradeoffs like no word-level timestamps yet, the value here is incredible.
雖然存在一些取捨，例如尚無單字級的時間戳記，但這裡的價值令人驚嘆。
While there are some tradeoffs like no word-level timestamps yet, the value here is incredible.
雖然存在一些取捨，例如尚無單字級的時間戳記，但這裡的價值令人驚嘆。
延伸例句
There are always tradeoffs between cost and quality in software development.
在軟體開發中，成本與品質之間總是需要取捨。
There are always tradeoffs between cost and quality in software development.
在軟體開發中，成本與品質之間總是需要取捨。
breaking the bank /ˌbreɪkɪŋ ðə bæŋk/
意思：花費過多；破費
解說：慣用語，指花費高昂到讓人難以負擔或超出預算的程度。
影片原句
For enterprise developers, this is a massive win for building live AI assistants and meeting tools without breaking the bank.
對於企業開發者來說，這對於建構不會讓荷包失血的即時 AI 助理和會議工具是一大勝利。
For enterprise developers, this is a massive win for building live AI assistants and meeting tools without breaking the bank.
對於企業開發者來說，這對於建構不會讓荷包失血的即時 AI 助理和會議工具是一大勝利。
延伸例句
Renovating the kitchen was expensive, but it didn't break the bank.
裝修廚房很花錢，但並沒有讓我破產。
Renovating the kitchen was expensive, but it didn't break the bank.
裝修廚房很花錢，但並沒有讓我破產。
accessible /əkˈsesəbl/
意思：易於使用的；可獲得的
解說：形容事物容易接觸、使用或理解，常指技術或資源不再僅限於少數精英。
影片原句
Meta is making high-end voice AI accessible to everyone.
Meta 讓高階語音 AI 普及給所有人。
Meta is making high-end voice AI accessible to everyone.
Meta 讓高階語音 AI 普及給所有人。
延伸例句
The museum is fully accessible to wheelchair users.
該博物館對輪椅使用者完全開放。
The museum is fully accessible to wheelchair users.
該博物館對輪椅使用者完全開放。
rivals /ˈraɪəlz/
意思：競爭對手
解說：指在商業或領域中與你競爭的同類對象。
影片原句
In recent benchmarks from Artificial Analysis, Muse hit a 3.1% word error rate beating out rivals like OpenAI, Google, and ElevenLabs.
在近期的基準測試中，Muse 的詞誤率僅為 3.1%，擊敗了 OpenAI、Google 和 ElevenLabs 等競爭對手。
In recent benchmarks from Artificial Analysis, Muse hit a 3.1% word error rate beating out rivals like OpenAI, Google, and ElevenLabs.
在近期的基準測試中，Muse 的詞誤率僅為 3.1%，擊敗了 OpenAI、Google 和 ElevenLabs 等競爭對手。
延伸例句
The two companies are fierce rivals in the smartphone market.
這兩家公司是智慧型手機市場上的激烈競爭對手。
The two companies are fierce rivals in the smartphone market.
這兩家公司是智慧型手機市場上的激烈競爭對手。
commit /kəˈmɪt/
意思：執行；提交；做出
解說：在此技術語境中，指系統決定並執行輸出結果的動作，與「等待」相對應。
影片原句
It can wait a split second if the speech is messy or commit immediately if it's clear.
如果語音混亂，它可以等待極短的時間；如果語音清晰，它則會立即處理。
It can wait a split second if the speech is messy or commit immediately if it's clear.
如果語音混亂，它可以等待極短的時間；如果語音清晰，它則會立即處理。
延伸例句
The system will commit the transaction once the payment is verified.
一旦付款得到驗證，系統將執行該交易。
The system will commit the transaction once the payment is verified.
一旦付款得到驗證，系統將執行該交易。
adaptive /ədˈæptɪv/
意思：自適應的；適應性的
解說：形容能夠根據環境或輸入變化自動調整策略的特性。
影片原句
It processes audio in tiny 80-millisecond chunks using a trick called adaptive delay.
它使用一種稱為「自適應延遲」的技巧，將音訊切成微小的80毫秒片段進行處理。
It processes audio in tiny 80-millisecond chunks using a trick called adaptive delay.
它使用一種稱為「自適應延遲」的技巧，將音訊切成微小的80毫秒片段進行處理。
延伸例句
Adaptive lighting systems adjust brightness based on ambient light.
自適應照明系統會根據環境光調整亮度。
Adaptive lighting systems adjust brightness based on ambient light.
自適應照明系統會根據環境光調整亮度。
simultaneously /ˌsaɪməlˈteɪniəsli/
意思：同時地
解說：指多個動作或事件在同一時間發生。
影片原句
This is a brand new audio perception model that handles streaming transcription and speaker diarization for over 20 people simultaneously.
這是一款全新的音訊感知模型，它能同時處理超過20人的串流轉錄與說話人分離。
This is a brand new audio perception model that handles streaming transcription and speaker diarization for over 20 people simultaneously.
這是一款全新的音訊感知模型，它能同時處理超過20人的串流轉錄與說話人分離。
延伸例句
The musicians played their instruments simultaneously.
音樂家們同時演奏他們的樂器。
The musicians played their instruments simultaneously.
音樂家們同時演奏他們的樂器。
perception /pərˈsepʃn/
意思：感知；認知
解說：指接收、解釋和理解感官資訊（如聲音）的能力或模型。
影片原句
This is a brand new audio perception model that handles streaming transcription...
這是一款全新的音訊感知模型，它能同時處理超過20人的串流轉錄...
This is a brand new audio perception model that handles streaming transcription...
這是一款全新的音訊感知模型，它能同時處理超過20人的串流轉錄...
延伸例句
Visual perception can be influenced by cultural background.
視覺感知可能會受到文化背景的影響。
Visual perception can be influenced by cultural background.
視覺感知可能會受到文化背景的影響。
win /wɪn/
意思：勝利；成功
解說：在此處指對企業開發者而言的重大優勢或成功成果。
影片原句
For enterprise developers, this is a massive win for building live AI assistants...
對於企業開發者來說，這對於建構即時 AI 助理...是一大勝利。
For enterprise developers, this is a massive win for building live AI assistants...
對於企業開發者來說，這對於建構即時 AI 助理...是一大勝利。
延伸例句
The new policy is a big win for small businesses.
新政策對小型企業來說是一大勝利。
The new policy is a big win for small businesses.
新政策對小型企業來說是一大勝利。
notifications /ˌnoʊtɪfɪˈkeɪʃnz/
意思：通知
解說：指應用程式或系統發送的提醒訊息。
影片原句
Like, subscribe, and turn on notifications.
喜歡的話請按讚、訂閱，並開啟通知。
Like, subscribe, and turn on notifications.
喜歡的話請按讚、訂閱，並開啟通知。
延伸例句
Please turn on push notifications for important updates.
請為重要更新開啟推送通知。
Please turn on push notifications for important updates.
請為重要更新開啟推送通知。
句型解說（含實例）
Imagine you're in [situation]
意思：想像你處於[某種情境]中
接續：Imagine + (that) + you are + in + [noun phrase describing a scenario]
解說：用於引導聽者進入特定情境的開場白，常見於演講或教學中，幫助聽者建立共鳴或理解背景。
影片原句
Imagine you're in a massive meeting with 20 people.
想像你正在參加一場有20人出席的大型會議。
Imagine you're in a massive meeting with 20 people.
想像你正在參加一場有20人出席的大型會議。
實例
- Imagine you're standing on the edge of a cliff.
想像你正站在懸崖邊緣。 - Imagine you're in a room full of experts asking you tough questions.
想像你處於一個充滿專家、不斷向你提出棘手問題的房間裡。
To put that in perspective, [comparison]
意思：為了讓你有個概念（進行比較），[對比內容]
接續：To put that in perspective, + [clause explaining the scale or context]
解說：用於引入對比資訊，幫助聽者正確評估前文所述事物的大小、價格或重要性，避免誤解。
影片原句
To put that in perspective, competitors like AssemblyAI or Deepgram can cost two to three times more...
為了讓你有個概念，競爭對手像是AssemblyAI或Deepgram，費用可能會高出兩到三倍。
To put that in perspective, competitors like AssemblyAI or Deepgram can cost two to three times more...
為了讓你有個概念，競爭對手像是AssemblyAI或Deepgram，費用可能會高出兩到三倍。
實例
- To put that in perspective, the average salary in this city is much lower.
為了讓你有個概念，這個城市的平均薪資要低得多。 - To put that in perspective, we spent only a fraction of the budget.
為了讓你有個概念，我們只花了預算的一小部分。
Not quite. [Correction/Clarification]
意思：還不到（並非如此）。[修正或澄清]
接續：Not quite. + [sentence that corrects or refines the previous statement]
解說：用於委婉地否定前一個假設或問題，並提供更精確或更準確的資訊。
影片原句
Now, is it a world record? Not quite. Speechmatics can handle up to 100 speakers...
那麼，這是世界紀錄嗎？還不到。Speechmatics 最多可處理 100 位講者...
Now, is it a world record? Not quite. Speechmatics can handle up to 100 speakers...
那麼，這是世界紀錄嗎？還不到。Speechmatics 最多可處理 100 位講者...
實例
- Is it the best solution? Not quite. It has some limitations.
這是最好的解決方案嗎？還不到。它有一些限制。 - Did they finish on time? Not quite. They finished two days late.
他們按時完成了嗎？還不到。他們晚了兩天完成。
It's not just [adj], it's [adj]
意思：它不僅[形容詞]，還[形容詞]
接續：It is not just + [adjective/noun phrase], it is + [stronger adjective/noun phrase]
解說：用於強調某事物具有超越表面特徵的更深層優點，通常後者比前者更具吸引力或重要性。
影片原句
Muse isn't just cheap, it's smart.
Muse不僅便宜，還很聰明。
Muse isn't just cheap, it's smart.
Muse不僅便宜，還很聰明。
實例
- The car is not just fast, it's incredibly safe.
這輛車不僅速度快，而且非常安全。 - The app is not just free, it's user-friendly.
這個應用程式不僅免費，而且對用戶友好。
beating out [competitors]
意思：擊敗[競爭對手]
接續：verb + beating out + [noun phrase representing competitors]
解說：用於描述在競爭中勝出，特別是在性能測試或市場比較中超越對手。
影片原句
In recent benchmarks from Artificial Analysis, Muse hit a 3.1% word error rate beating out rivals like OpenAI, Google, and ElevenLabs.
在近期的基準測試中，Muse 的詞誤率僅為 3.1%，擊敗了 OpenAI、Google 和 ElevenLabs 等競爭對手。
In recent benchmarks from Artificial Analysis, Muse hit a 3.1% word error rate beating out rivals like OpenAI, Google, and ElevenLabs.
在近期的基準測試中，Muse 的詞誤率僅為 3.1%，擊敗了 OpenAI、Google 和 ElevenLabs 等競爭對手。
實例
- The new model is beating out older versions in speed tests.
新模型在速度測試中擊敗了舊版本。 - Our team is beating out other candidates for the project.
我們的團隊正在擊敗其他候選人以獲得該專案。
without breaking the bank
意思：不用花大錢；不破費
接續：without + breaking the bank
解說：慣用語，用於強調某項活動或購買的成本是合理且可負擔的，不會造成財務負擔。
影片原句
For enterprise developers, this is a massive win for building live AI assistants and meeting tools without breaking the bank.
對於企業開發者來說，這對於建構不會讓荷包失血的即時 AI 助理和會議工具是一大勝利。
For enterprise developers, this is a massive win for building live AI assistants and meeting tools without breaking the bank.
對於企業開發者來說，這對於建構不會讓荷包失血的即時 AI 助理和會議工具是一大勝利。
實例
- You can enjoy a luxury vacation without breaking the bank.
你可以享受奢華假期而不必破費。 - The restaurant offers high-quality food without breaking the bank.
這家餐廳提供高品質的食物，而且價格合理。
Is [price] low enough to [change outcome]?
意思：[價格]低到足以[改變結果]嗎？
接續：Is + [noun phrase] + low enough to + [verb phrase]?
解說：用於質疑或探討某個成本是否低到足以引發行為或策略上的重大轉變。
影片原句
Is 18 cents an hour low enough to change how your company uses AI?
每小時18美分的價格，是否低到足以改變貴公司使用AI的方式？
Is 18 cents an hour low enough to change how your company uses AI?
每小時18美分的價格，是否低到足以改變貴公司使用AI的方式？
實例
- Is this discount low enough to convince you to buy?
這個折扣低到足以說服你購買嗎？ - Is the fee low enough to justify the investment?
費用低到足以證明投資是合理的嗎？