Whisper 設定了中文，字幕仍出現簡體字，不代表這次轉錄一定失敗。 如果你替台灣課程、訪談或產品影片做字幕，先分清楚是「聲音聽錯」還是「字形不符」。前者要回聽或重跑辨識，後者可以先保留原始 SRT，再轉成繁體，避免為了幾個字形重做整場錄音。
我會把交付分成三步：確認中文轉錄設定、另存繁體字幕、對照聲音校稿。安裝與硬體問題可接著看 whisper.cpp 本機轉錄教學；這裡處理的是已經拿到字幕後，如何把它整理成可交付的繁中版本。
zh 是音訊語言，translate 也不是翻成繁中
OpenAI 的語言代碼表把 zh 對應到 Chinese，沒有另外列出 zh-TW 的繁體輸出選項。轉錄程式的參數說明也把 --language 定義成音訊中使用的語言，並非目標字幕的地區字形。
因此，對中文錄音指定 --language zh 是告訴模型要辨識中文；它無法當作「每個字都必須是繁體」的保證。若使用的桌面工具另有繁體設定，還要確認是模型提示、轉換字庫，還是另一層校稿功能。
另一個常見誤會是 --task translate。依 Whisper 官方說明，這項任務用來把語音翻成英文，不是把英文錄音翻成繁體中文；turbo 也不是用於語音翻譯任務的模型。要留中文原話，先確認正在做 transcribe。whisper.cpp 的參數名稱不同，不能把 Python Whisper 的長參數直接套過去。
OpenCC 三種繁體模式，怎麼選？
OpenCC 是字形與詞彙轉換工具。依官方設定表，s2t.json 轉成 OpenCC 標準繁體，s2tw.json 使用台灣正體字形，s2twp.json 再加入台灣常用詞彙；台灣詞彙模式的設定檔列有這條詞庫轉換流程。
這個差別會直接影響影片語氣。我用 OpenCC 1.4.2 的官方 Python CLI，在 Windows、Python 3.12，以自建的兩段 UTF-8 SRT 測試文字轉換，結果如下；這次沒有測試 Whisper 語音辨識準確率。
| 設定 | 範例「打印机和鼠标连接数据库。」的輸出 |
|---|---|
s2t.json | 打印機和鼠標連接數據庫。 |
s2tw.json | 打印機和鼠標連接數據庫。 |
s2twp.json | 印表機和滑鼠連線資料庫。 |
台灣的產品教學常會希望看到「滑鼠」「資料庫」，可以先試 s2twp.json；逐字訪談、歷史材料或需保留原話用語的字幕，則要小心詞彙替換是否超出編輯範圍。字形轉換與改成台灣說法，是兩個不同決定。
另存 SRT，再核對時間軸
先準備已匯出的 UTF-8 SRT 和可使用的 Python 環境。官方提供 pip install opencc 的安裝方式；若要重現本文版本，可在自己的虛擬環境執行以下指令。它只安裝轉換工具，不會安裝或下載 Whisper 模型。
python -m pip install OpenCC==1.4.2
opencc -c s2tw.json -i interview.srt -o interview.zh-TW.srt需要台灣詞彙時，把第二行的設定改成 s2twp.json。interview.srt 是輸入檔，interview.zh-TW.srt 是另一個輸出檔；不要把兩個檔名設成相同。若出現找不到 opencc 指令，先確認安裝成功、已啟用該 Python 環境，且其 Scripts 或 bin 目錄可被終端機找到。
接著把兩份字幕放回 Subtitle Edit或原剪輯軟體比較。本文兩段測試的段數、序號、開始與結束時間碼都保留，API v2 也未變動；這只驗證該範例的文字轉換，不代表所有 SRT、格式標籤或第三方工具都能直接套用。
實際交付前，確認每段仍在原本的播放時間出現，沒有漏段或多出空白段，再看較長的詞彙替換是否讓每行太擠。原檔若已經是混合繁簡、帶有複雜樣式標記，先另存小段試轉，檢查結果後才處理整份。OpenCC 套件和字庫下載完成後，這個本機 CLI 轉換步驟不需要把字幕上傳到聊天服務。
最後一遍校稿，還是要回到錄音。「两万元」變成「兩萬元」，只能證明字形轉好了，不能證明講者真的說兩萬元。人名、產品型號、日期、金額，以及「不是」「沒有」這類會翻轉意思的字，仍要回聽。碰到台語或中英夾雜，也不能靠繁簡轉換補回漏聽的句子。
我會先校完影響意思的地方，再處理標點和換行。需要桌面操作的讀者，可沿用 MacWhisper 工作流程產出原稿，再保留原音、原字幕及交付字幕三份檔案。之後若換模型或字庫，才知道錯字是辨識時產生，還是後處理改出來的。
要請另一個 AI 幫忙潤稿時，也別直接要求「改得通順」。先要求保留時間碼、句意與數字，並將不確定的人名標出來供回聽；是否能把錄音或字幕送到雲端，則應依素材的保密要求決定。
FAQ
Whisper 可以用 zh-TW 保證輸出繁體中文嗎？
OpenAI Whisper 的語言表使用 zh 代表中文，沒有獨立的 zh-TW 字形選項。桌面工具若提供繁體功能，需另外確認它採用的提示或後處理方式。
OpenCC 轉字幕時該選 s2tw 還是 s2twp？
只要台灣正體字形，可先用 s2tw；還要轉換成台灣常用詞彙，再試 s2twp。逐字訪談和人名應人工比對，避免替換超出交付規格。
字幕轉成繁體後，就不需要回聽嗎？
仍需要。OpenCC 不會判斷錄音原話，也不會修正漏句、講者、人名或金額。本文只驗證小型 SRT 的轉換與時間碼保留，正式字幕仍應對照原音校稿。
參考來源
- OpenAI：Whisper（2026-10-04 查核；未標發布日）
- OpenAI：tokenizer.py（2026-10-04 查核；未標發布日）
- OpenAI：transcribe.py（2026-10-04 查核；未標發布日）
- BYVoid：OpenCC（2026-10-04 查核；未標發布日）
- BYVoid：s2twp.json（2026-10-04 查核；未標發布日）
- BYVoid：ver.1.4.2（2026-08-22）