商傳媒｜葉安庭／綜合外電報導
近年來，微短劇（microdrama）和系列節目（series）市場急速擴張，從2021年中國5億美元的市場規模，成長到2024年全球達14億美元，預估2030年更將達到100億美元。在這股內容熱潮中，如何讓劇中角色的聲音在不同集數、甚至跨語言版本中，始終保持獨特且可辨識的「音訊一致性」（Audio Consistency），成為維持觀眾情感連結的關鍵。音訊一致性是指角色的聲音在各種場景、集數，甚至是翻譯成不同語言後，都能保持其原有的辨識度與質感。
2026年，業界在維護角色聲音一致性上，已確立透過「複製多語言聲音身份」（cloned multilingual voice IDs）來實現。這意味著即使是將影片翻譯成不同語言，也會讓同一個角色聲音來進行配音，而非找不同配音員，如此能保存觀眾對角色的寄生式連結（parasocial attachment），也就是觀眾與劇中人物建立的單向情感依附。
目前市面上有許多為此目標量身打造的 AI 工具，大幅加速微短劇與系列節目（指短篇、多集、具懸念驅動的內容）的製作流程：
AI 工具助聲音簽名維持一致
invideo Agent 這款工具在生成音訊時，能將角色的聲音與其臉部影像結合，確保聲音簽名在各集之間保持高度一致。其 Two 模型甚至能讀取演員的表演能量與情感節奏，並應用於未來的角色語音生成。當進行多語言在地化（localization）時，invideo Agent 也能將這種臉部與聲音綁定的原則套用在翻譯後的音軌上。
Resemble AI 在2026年的更新中加入了「動態範圍映射」（Dynamic Range Mapping）功能，讓模型能在同一句話中流暢處理從耳語到吶喊的音量變化，而不會出現數位失真或聲音品質不穩定的問題。透過其 Batch Dubbing API，一部完整的系列作品可在渲染單個影片檔案的時間內，被在地化成五種不同語言。
MinionArts 則將在地化視為參數調整，而非重建。在他們的Vertex平台，只需更換語言與聲音身份，即可重新執行相同的集數工作流程，同時保留所有角色鎖定、編輯與配樂設定。原本可能需一季的工作量，現在每種語言約一週即可完成。DUBnSUB 也直接將語音複製功能整合到在地化服務中，支援印地語、韓語、法語、義大利語、中文、西班牙語等多種主要市場語言，以保持角色的真實性。Mediaio Video Translator 則是將語音翻譯、AI 配音與字幕生成整合在單一介面，免除了組合多個工具的麻煩。
混合工作流程仍是主流趨勢
儘管 AI 在音訊一致性方面表現卓越，但外媒指出，即使是目前最先進的配音工具，在處理情感複雜的內容時，仍未達到「與真人無異」的門檻。獨立業界分析建議，在處理最細膩的戲劇橋段時，仍需採取 AI 與人工參與的「混合工作流程」（hybrid workflow）。此外，微短劇常有的特寫鏡頭對唇形同步（lip-sync）的精準度要求極高，特別是唇部動作與特定子音的匹配，目前 AI 的時序演算法尚未能完全達到影格級的精準。例如，50集微短劇的人工團隊需10至15個工作天才能完成，AI 雖可在一天內處理，但情感複雜的場景仍需人工審核以確保品質。
