準備英文面試？讓發音更道地的免費工具：單字、句子都能練|數位時代 BusinessNext

準備英文面試？讓發音更道地的免費工具：單字、句子都能練

「YouGlish」整合網路影片讓使用者查詢某個單字或某段話如何發音，這些影片就是從YouTube而來，YouGlish透過抓取、分析影片資料建立出搜尋引擎，使用者輸入單字後就馬上跳出相關段落的影片。

以前學校老師都說多看英文電影、報紙或聽英文廣播可以增進英文學習效果，對於記憶單字或發音特別有用，很早以前就有開發團隊想到整合 YouTube 影片學英文，透過互動方式一邊看自己想看的影片一邊學習英文，不僅讓學習更有趣也不枯燥乏味，也能同時學習語言並增廣見聞，這個服務就是知名的 VoiceTube 英文學習網站。以 YouTube 龐大的影片庫還能發展出什麼樣有趣的應用呢？接下來要介紹的就是一個和語言學習相關的免費資源。

本文要推薦的「YouGlish」整合網路影片讓使用者查詢某個單字或某段話如何發音 ，這些影片就是從 YouTube 而來， YouGlish 透過抓取、分析影片資料建立出搜尋引擎，使用者輸入單字後就馬上跳出相關段落的影片，直接提供你包括上下文的真實發音方式 。

不同於一般翻譯工具例如 Google 翻譯的語音功能，YouGlish 發音來自 YouTube 影片，而且包含上下段落， 可以放慢播放速度或反覆聆聽，當然在發音上也會更貼近真實。YouGlish 目前已經收錄超過 3000 萬支影片 ，除了支援英文外也可查法語、西班牙語、義大利文、葡萄牙語、德文和中文。

網站名稱：YouGlish
網站鏈結：https://youglish.com/

STEP 1

開啟 YouGlish 網站後會看到一個搜尋框和說明，這項服務目標是使用 YouTube 改善使用者的英文發音，當前收錄三千萬個影片段落，為你提供快速、中立客觀的答案，因為這些發音都是來自真人真實情境。

從搜尋框旁邊可選擇不同語言，或是搜尋時只顯示特定的語音內容。

STEP 2

搜尋某個單字後 YouGlish 會給出搜尋的所有結果，例如我在搜尋時找到 11 個影片，這個服務的運作方式大致是這樣的：播放包含這個單字的影片段落，並且會包含前五秒或是上一段話，如此一來就能知道這個單詞在一段句子中會如何發音。

影片下方會有字幕，讓使用者在聆聽時可以一邊對照。YouGlish 主要功能列在最下方，底下的兩個綠色按鈕分別是跳到下一段影片或返回上一段影片，中間的三個按鈕則是往前倒轉五秒鐘、重新播放或暫停，對於要仔細反覆練習發音來說非常有用。

STEP 3

有些單字確實不是很好發音，我想大部分的人都會求助於 Google 翻譯或其他翻譯工具的朗讀功能，透過 YouGlish 從 YouTube 上擷取出的影片利用更自然的方式學習發音。某些影片聲音可能不是很清晰或是講話速度很快，也都可以快速重複播放，搭配上內建的字幕達到事半功倍的效果。

STEP 4

前面有提到 YouGlish 除了可以學英文，還提供法語、西班牙語、義大利文、葡萄牙語、德文和中文，不過影片數量就不如英文那麼龐大，不同語言的運作方式基本上相同。

如果你有留意，YouGlish 每個影片下方還會有儲存、分享功能，可以將影片儲存在自己的帳號裡（必須要在服務上免費註冊一個帳號），同時加上那段句子、關鍵字、語言和備註等項目方面日後檢索。

值得一試的三個理由：

輸入單字找出相關 YouTube 影片，讓你從真實情境學習發音
支援英文、法語、西班牙語、義大利文、葡萄牙語、德文和中文
搭配字幕及前後文段落，可重複播放或跳轉

責任編輯：江可萱

本文授權轉載自：免費資源網路社群

過去兩年，人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢，從客服、知識管理到軟體開發，越來越多企業將大型語言模型（LLM）導入企業營運流程，隨著應用程度的深化與廣化，越來越多發現，真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」，而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全，以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後，AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程，連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度，而這意味著，想要發揮AI綜效，光只有模型與技術尚不夠，必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設（AI Infra）。

深耕AI管理領域多年的數位無限（INFINITIX），近年積極布局軟體定應AI基礎建設（Software Defined AI Infrastructure）市場，除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係，如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格，2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎，也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線，協助企業、雲端服務供應商（CSP）與新世代AI雲端業者，更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示：「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構，讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備，同時，向上鏈結模型、Token跟AI應用，加速企業的AI創新轉型腳步。」

從AI模型到AI經濟，企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI，焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力，但在大型語言模型推論需求暴增的現下，AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程；企業真正需要的，不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後，全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」，亦即，影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU，而是消耗多少Token、產生多少AI服務，以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之，在AI新世界，算力調度能力的重要水漲船高。對此，陳文裕十分認同的說：「企業想要提升AI競爭力，不僅要掌握模型與應用，還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命，甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上，這也是大量AI資料中心（AIDC）跟新世代AI雲端服務（Neo Cloud）業者出現的原因，包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式，提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢，數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務，協助客戶提升GPU使用率，更進一步推出ixCSP平台，讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者，能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰：模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速，企業在追逐AI落地的同時，勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高，以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡，數位無限的作法是，透過AI-Stack將底層硬體抽象化，以Token或模型服務形式提供，讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如，高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題，加速39項AI模型進入臨床應用階段，成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步，為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源，也可以透過ixCSP平台，把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司，甚至上下游合作夥伴使用，進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設，企業真正需要的，也不再只是單一模型，而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra，而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致：從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商，更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值，數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案，協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境，降低企業從PoC走向實際導入的門檻，加速AI落地。

總的來說，隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理，企業比拚的不僅是導入速度，而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra，而這與數位無限的發展目標一致，將持續不斷優化產品服務，化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。