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強基金作為台灣最大共同基金投資社群，致力於提供中立、透明的資訊與討論空間。本專案啟動網站體驗全面升級計畫，透過獨家 FBI 指標（AI 燈號）與資訊分層設計，解決高密度數據帶來的閱讀負擔。
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聯經數位
電子有聲書 智慧生成與 AI 角色 辨識系統開發
隨著 AI 語音與自然語言處理（NLP）技術成熟，聯經數位啟動「電子有聲書智慧生成平台」開發計畫。 本專案透過生成式 AI 技術，將靜態電子書轉化為具備情感與鮮明角色的有聲內容。 系統實現了文字結構化拆解、自動角色辨識與情緒標記，大幅突破傳統配音人工成本高、效率低的瓶頸，引領出版業跨入 AI 智慧製作時代。
專案類型
數位轉型
開發類型
AI應用
專案背景
聯經數位為提升閱讀體驗的沉浸感，致力於將靜態電子書升級為情感豐富的有聲內容。 • 開發動機： 利用 AI 語音技術，將文字內容轉化為角色鮮明、語氣自然的智慧有聲書。 • 產業趨勢： 隨著生成式 AI 發展，傳統出版需結合自動化配音流程，以應對數位內容市場的快速更迭。 • 智慧化願景： 打造一套結合文字拆解、角色辨識與自動配音的智慧流程，實現出版流程的數位轉型。
專案挑戰與深度評估
傳統有聲書製作仰賴大量人工判讀與配音，面臨以下技術與製作上的挑戰：
01
大規模文本結構化
如何將海量電子書內容自動依據章節、段落、句子完成精準拆解。
02
角色與情緒辨識難度
需從中/英文內容中，準確識別敘述者與角色對話，並判別對應的情緒與聲音特質
03
極致的效能要求
系統需在「兩分鐘內」完成整本小說的辨識與分析，對運算效率與 API 串接極具考驗。
04
跨國營運與管理
系統需具備多語系支援、角色配音模組化及跨地區權限管理能力，支援全球化佈局。
策略解法與亮點
針對客戶需求，我們擬定以下策略，確保 AI 辨識的精準度與穩定性：
以「角色辨識」為核心策略
以角色為單位進行聲音設計與情感呈現，從根本提升聽眾的沉浸感與內容質感。
標準化自動生產流程
設計從原始檔上傳、文本拆解、角色辨識、情緒分析、聲音標記到語音合成的完整生產鏈。
高效能平行處理判斷
建置平行運算架構串接多組 ChatGPT API，確保大型文本的高效分析處理。系統設定角色辨識達 90%、文本拆解達 75% 以上的成功率門檻，保障輸出品質穩定可靠。
彈性的模組化設計
角色與配音模組可重用，大幅縮短後續同系列書籍的製作週期。
技術實踐與框架
核心開發框架
以 ASP.NET Core (C#) 為主架構，確保系統的穩健性與高併發處理能力
- ASP.NET Core 框架
- 穩定性與可靠性
- 高效能併發處理
AI 語意分析引擎
串接 Azure OpenAI (ChatGPT API)，執行角色判讀、情緒偵測（含年齡、性別、聲音特質）與語意分析。
- Azure OpenAI 串接
- 角色與情緒偵測
- 語意分析處理
結構化處理 API
自動執行中英雙語的書籍拆解，將內容轉化為結構化資料，便於 AI 逐句標註。
- 雙語自動處理
- 內容結構化轉換
- AI 逐句標註
專案成果與價值
製作效率倍數提升
將原本需數週人工判讀的工作縮短至分鐘級別，極大化內容產能。
產出品質標準化
透過 AI 穩定的辨識邏輯，確保有聲書中角色情緒的一致性，不再受人為疲勞或主觀因素影響。
開啟智慧出版新契機
成功的技術轉型為聯經建立起具備國際競爭力的 AI 數位資產平台，領先市場佈建有聲閱讀生態系。
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