隨著混合辦公模式在亞太區普及，遠距協作已成為企業營運的常態。然而，許多企業引進人工智慧工具進行會議記錄與摘要時，常因現場音訊品質不佳而導致轉錄失準。在5月15日由《香港01》主辦的「企業人工智能升級轉型交流日」中， Shure 的高級市場發展經理鄧竟成先生(Samuel) 以及高級解決方案工程師江承軒先生(Jeffrey)深度剖析專業音訊技術如何結合 AI 演算法，從源頭優化聲音品質，致力與經銷商 Compucon為企業視聽訊會議築起高投資回報率的基石。

視訊會議AI準確性高度仰賴音訊基礎

數據顯示，亞太區目前已有 65% 的企業採用混合辦公模式，且高達 73% 的企業已在視訊會議中導入 AI 功能。儘管研究機構 IDC 指出，企業在 AI 領域的投資最高可獲得 3.5 倍的 ROI，但 Samuel 與 Jeffrey 指出，這項高回報率背後隱藏著一個巨大的硬體技術盲區。

Samuel以電腦科學的核心原則「垃圾進，垃圾出」點明，當前 AI 語音傳訊工具（特別是針對廣東話等語料較少的語言）的準確性，極度仰賴輸入音訊的純淨度。如果會議室的收音設備殘舊，導致傳送給 AI 的音訊空洞、分散或充滿雜音，即便 AI 模型再強大也無法進行精準分析。因此，底層的影音基礎設施，尤其是音訊層，才是決定會議 AI 工具成功與否的關鍵。

機器學習主導智慧降噪 精準捕捉會議聲音

為了解決「聽不清對方」或「對方聽不清自己」的遠距溝通痛點，Shure 顛覆了傳統必須手動針對特定環境（如玻璃房回音、冷氣噪音）進行繁瑣調校的局限，將機器學習直接融入麥克風硬體。

Shure 的智慧音訊解決方案透過大量噪音資料庫進行深度學習，能精準識別並過濾非人聲雜音（如冷氣運作聲、翻閱紙張、鍵盤打字聲等）。

在實體空間應用上，Shure 推出天花板麥克風方案。該方案採用靈活的方形覆蓋設計，收音範圍如同聚光般精準。發言者可在會議室內自由走動（例如走向白板演說），麥克風皆能精準捕捉清晰人聲，在本地端完成音訊優化後，再提供給 AI 工具進行轉錄或翻譯。聲音同時能轉化為可索引、可分析的數位資產，解決了遠距協作的痛點。