feat: 转写支持静音段幻觉抑制参数（HST）

无 VAD 的 decode_full 会在无语音段"编"出字幕（`こんにちは`/`おはようございます`/
`東京都交通局8800形電車`）。实测这类幻觉与"呻吟间隙里的真实短台词"在
`no_speech_prob`、`avg_logprob`、silero VAD 与音频能量四个维度上都不可分，
只能用 faster-whisper 自带的 `hallucination_silence_threshold`（HST）抑制：
怀疑幻觉时跳过超过阈值的静音部分（需 `word_timestamps=True`）。

- `nodes/whisper.py` 透传 `word_timestamps` / `hallucination_silence_threshold` /
  `no_speech_threshold` / `log_prob_threshold` / `compression_ratio_threshold`，
  未配置的键不传，保持 faster-whisper 默认值与改造前行为。
- `learn-translate` 默认 HST=2.0 + word_timestamps：同一片头 120 秒无对话段由 15 条
  字幕降到 4 条且无套话幻觉残留，呻吟段基本保留；代价转写约慢 1.8×。
- 实测数据与取舍记录见 docs/workflows.md#decode_full-与幻觉呻吟清洗。

nodes/whisper.py

@@ -170,6 +170,24 @@ def _wav_duration_seconds(path: Path, fallback: float) -> float:
         return fallback
 
 
+# 静音段幻觉抑制参数：无 VAD 的整段解码会在无语音处"编"出字幕，这些参数直接
+# 交给 faster-whisper（不传时保持其内置默认值，行为与改造前一致）。其中
+# `hallucination_silence_threshold` 需要 `word_timestamps=True` 才生效：它按词级
+# 时间戳跳过幻觉段里的静音部分，是"无语音段别写字幕"的主要开关。
+_GUARD_PARAM_KEYS = (
+    "word_timestamps",
+    "hallucination_silence_threshold",
+    "no_speech_threshold",
+    "log_prob_threshold",
+    "compression_ratio_threshold",
+)
+
+
+def _guard_transcribe_params(params: dict) -> dict:
+    """挑出工作流显式传入的幻觉抑制参数，未传的键交给 faster-whisper 默认值。"""
+    return {key: params[key] for key in _GUARD_PARAM_KEYS if params.get(key) is not None}
+
+
 def _append_srt_lines(lines: list[str], segments, offset: float, start_index: int) -> int:
     """把一段转写结果按 SRT 格式追加到 lines，时间加上 offset 偏移。
 
@@ -287,6 +305,8 @@ def invoke(request: InvokeRequest) -> InvokeResponse:
                 condition_on_previous_text=bool(
                     request.params.get("condition_on_previous_text", False)
                 ),
+                # 静音段幻觉抑制（未配置时不传，保持默认行为）。
+                **_guard_transcribe_params(request.params),
             )
             # 进度日志：块序号/总数、单块耗时、实时倍率（块音频时长/墙钟耗时）
             # 与转写累计耗时，直观反映数据处理速度。