【2026最新】如何透過SSML標籤更便利地使用Ondoku多語系朗讀！支援英語及外語聽力

我想知道如何順暢地朗讀多語言文本！

在使用 『Ondoku』 的多語言朗讀（Multilingual 朗讀）時，您是否正為無法準確辨別語言而感到困擾？

• 在日文句子中混入英文單字時，不知為何發音聽起來像片假名式英語
• 明明是日文句子，卻被英文發音影響而顯得不自然
• 在包含三種以上語言的句子中無法辨別語言

遇到這種情況，只要使用「SSML 標籤」就沒問題了！

這篇文章將詳細介紹如何在 『Ondoku』 的多語言朗讀中使用 SSML 標籤的方法，以及英語或其他外語的聽力音檔、針對入境遊客的廣播等推薦的應用場景。

【支援聽力教材】如何順暢地朗讀多語言文本？

多語言功能可以便利地朗讀包含日文與英文、英文與西班牙文等多種語言的文本。

與分別朗讀不同，多語言功能可以使用同一種聲音（講者）進行朗讀，因此聲音不會因語言而改變，朗讀過程自然流暢。

然而，根據多語言文本內容的不同，有時可能無法順暢朗讀。

首先，我們將說明 『Ondoku』 多語言功能的特點以及其不擅長的場景。

什麼是多語言（Multilingual）朗讀功能？

使用 『Ondoku』 的多語言功能，可以用一種聲音（講者）朗讀多種語言。

以往在進行多語言朗讀時，語言切換通常意味著聲音（講者）也會隨之改變。

例如：

• 日文部分由「日本人 A 先生」朗讀
• 英文部分由「美國人 B 先生」朗讀

就像是這樣的感覺。

這樣一來，將音檔串聯時會有明顯的「拼接感」。

但是，使用 『Ondoku』 的多語言功能就沒問題！

多語言功能可以用同一種聲音朗讀日語、英語、法語、中文等多種語言。

由於音質和氛圍不會改變，且語言切換自然流暢，因此可以製作出具有統一感的音檔。

Ondoku 多語言功能不擅長的場景是？

不過，多語言功能也有其不擅長的場景。

『Ondoku』 的多語言功能是由 AI 解析輸入的文本，並自動判斷「這是日文」、「這是英文」來進行朗讀。

雖然使用了高性能的最新 AI 進行解析，基本上多語言朗讀沒有問題，但自動辨別仍有其極限。

特別不擅長的是短單字或語言頻繁切換的句子。

例如在製作英語聽力音檔時：

在這個句子中，日文句子裡包含了英文字母單字「Apple」。

りんごは英語で「 Apple」 です。

即使想用英語發音來朗讀這部分，AI 也會根據上下文判斷為日文，導致讀出來的不是道地的發音，而是「Apple」的日式片假名發音。

這樣就無法作為英語聽力或發音的教材使用。

此外，像是「日語、英語、法語、西班牙語和德語」這樣混合多種語言的句子，AI 也可能無法辨別語言而無法順利朗讀。

例如以下這段文本，對 AI 來說就是很難辨別語言的句子。

ありがとうは、英語で Thank you 、フランス語で Merci 、スペイン語で Gracias 、ドイツ語で Danke といいます。

「SSML」無法順利進行英語或外語多語言朗讀時的解決方法

在這種情況下是有解決辦法的！

如果 AI 感到困惑，人類只要「明確指定」說「這裡請用英語朗讀」就可以了。

實現這一點的工具就是「SSML 標籤」。

透過使用 SSML 標籤，即使在 AI 無法準確自動辨別的情況下，也能完全按照意圖製作出正確語言的朗讀音檔。

如何透過 SSML 標籤指定語言？【支援英語、外語】

我想知道 SSML 標籤的使用方法！

接下來，我們將具體說明如何在 『Ondoku』 的多語言功能（多語言朗讀功能）中使用 SSML 標籤。

使用 SSML 標籤，就能輕鬆製作英語或外語的聽力音檔！

使用 SSML 標籤進行多語言朗讀的簡單撰寫方式

在 『Ondoku』 的多語言功能中使用 SSML 標籤時，會用到兩種標籤：

• <speak>
• <lang>

。

1. 將整個文本包裹在 <speak> 標籤中

首先，將要朗讀的整個句子包裹在 <speak> 標籤中。

蘋果的英語是「Apple」。

謝謝在英語中是 Thank you，在法語中是 Merci，在西班牙語中是 Gracias，在德語中是 Danke。

2. 為每種語言加上 <lang> 標籤

接著，為每種語言的文本加上 <lang> 標籤。

撰寫 <lang> 標籤時，需在標籤中指定「語言代碼」。

例如，要以美式英語發音朗讀「Apple」時：

Apple

請這樣寫。

這裡的 en-US 部分就是語言代碼。

主要語言代碼一覽表

直接複製貼上即可！主要語言的 <lang> 標籤一覽表

不過，自己寫標籤和語言代碼很麻煩吧。

因此，我們整理了主要語言的 <lang> 標籤列表。

您只需複製貼上並替換「此處填入文本」的部分即可。

也推薦使用生成式 AI 服務來添加 SSML 標籤！

事實上，還有一個能更輕鬆添加 SSML 標籤的方法！

那就是使用 ChatGPT、Gemini 或 Claude 等生成式 AI 服務。

請為各個語言添加 SSML 的 lang 標籤。

（此處貼上想朗讀的文本）

只需下達這樣的指令，AI 就能幫您輕鬆添加 SSML 標籤。

ChatGPT 和 Gemini 都有免費版本可供使用，是想要快速添加 SSML 標籤時的最佳推薦方法。

3. 在 Ondoku 中朗讀使用了 SSML 標籤的多語言文本

為文本添加 <speak> 標籤和 <lang> 標籤後，結果如下所示：

蘋果的英語是「Apple」。

謝謝在英語中是 Thank you，
在法語中是 Merci，
在西班牙語中是 Gracias，
在德語中是 Danke。

接下來，只需將此文本貼到 『Ondoku』 首頁並朗讀即可！

在語言選項中選擇「Multilingual」。

選擇聲音（講者）。

您可以從多種類型中選擇，例如以日語為基礎進行多語言朗讀的聲音，或以英語為基礎進行多語言朗讀的聲音等。

您可以在這篇文章中試聽多語言功能的範例音檔。歡迎參考。

多語言支援 AI 聲音試聽頁面、便利使用方法與注意事項

現在單一講者已能說多種語言。本次將介紹多語言支援的 Multilingual AI 聲音的便利使用方法與注意事項。

這樣就準備就緒了。

點擊「朗讀」開始朗讀多語言文本。

實際朗讀後，可以生成如下音檔。

蘋果的英語是「Apple」。

謝謝在英語中是 Thank you，
在法語中是 Merci，
在西班牙語中是 Gracias，
在德語中是 Danke。

如您所聽到的，它能準確辨別文本中使用的語言，並以正確的發音朗讀。

透過使用 SSML 標籤，您可以進一步發揮 『Ondoku』 多語言功能的潛力！

您也想在 『Ondoku』 中更便利地朗讀多語言文本嗎？

使用 SSML 標籤進行多語言朗讀的方法相關內容

這篇文章更詳細地介紹了在 『Ondoku』 多語言功能中使用 SSML 標籤的方法。

請務必一併參考。

如何在 Ondoku 的多語言朗讀中使用 SSML 標籤？Multilingual 語音 <lang> 標籤的使用方法

介紹在 Ondoku 多語言朗讀功能中使用 SSML 標籤的方法。附帶複製即可使用的模板。非常適合 YouTube 影片與語言教材製作！

多語言朗讀與 SSML 標籤的推薦應用方式？【輕鬆製作聽力音檔！】

使用 SSML 標籤，就能更便利地在 『Ondoku』 中朗讀了！

我想知道有哪些推薦的使用方法！

接著，我們將介紹在 『Ondoku』 多語言功能中應用 SSML 標籤的推薦場景！

製作英語或外語聽力音檔與單字本

SSML 標籤最適合的應用就是英語或外語的聽力教材音檔。

例如：

請聽以下對話並回答問題。
Excuse me, how much is this blue sweater? I'd like to buy it if you have it in size medium.

像這樣在日文旁白後接著朗讀英文或外語文本的音檔，可以輕鬆製成單一檔案。

此外，也能輕鬆製作英語或外語的單字學習教材。

例如「蘋果 Apple」、「香蕉 Banana」、「橘子 Orange」這種在單字發音聽力教材中交替朗讀日語與英語的情況，只要透過 SSML 標籤指定語言，發音就不會混淆。

如果要製作英語或外語的聽力音檔，強烈建議活用 SSML 標籤！

將 SSML 標籤應用於針對外國遊客的店內廣播

SSML 標籤也非常適合店鋪或設施的廣播公告！

針對海外入境遊客，在說完日文的「歡迎光臨（いらっしゃいませ）」之後，想要接著說「Welcome」或「你好」時，使用 SSML 標籤就能以各自語言的自然發音進行朗讀。

與分別朗讀不同音檔再進行剪輯不同，由於所有語言都可以使用同一種聲音（講者），因此可以播放出氛圍統一的廣播。

關於針對入境遊客的廣播，這篇文章中有更詳細的說明。

歡迎參考。

【觀光設施・店鋪・交通】入境遊客導覽廣播語音製作方法！有效且推薦的多語言導覽方式是？

降低入境對應成本！使用 AI 語音免費輕鬆製作多語言導覽廣播。Ondoku 支援 80 多種語言與方言，最適合觀光設施、店鋪與交通機構。提升導覽效率與顧客滿意度！詳情請見。

要不要試試用 SSML 標籤製作多語言文本的聽力音檔或廣播？

『Ondoku』 的多語言功能非常便利。

但如果您想要「更精益求精」或「更準確地朗讀」，使用 SSML 標籤可以讓多語言朗讀變得更加好用！

即使在感覺「自動辨別效果不佳」的地方，使用 SSML 標籤也沒問題！

即便是在多語言混合的句子中，也能以媲美母語人士的流利發音進行朗讀。

在聽力教材製作或廣播公告製作中，要不要試試活用 SSML 標籤進行多語言朗讀呢？

我們由衷希望您能透過 『Ondoku』 的 SSML 功能製作出心目中的完美音檔。