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。

workflows/learn-translate.json

@@ -31,6 +31,10 @@
           "condition_on_previous_text": false,
           "chunk_seconds": 60,
           "vad_filter": false,
+          "word_timestamps": true,
+          "hallucination_silence_threshold": 2.0,
+          "_note_word_timestamps": "开启词级时间戳：hallucination_silence_threshold 只在该模式下生效（它按词级时间戳跳过幻觉段里的静音部分）。代价是解码更慢（实测同段音频约 1.8×），换来的是无语音段不再产生\"こんにちは/おはようございます\"这类套话幻觉。",
+          "_note_hallucination_silence_threshold": "静音段幻觉抑制：怀疑该段是幻觉时，跳过超过 2 秒的静音。实测片头无对话段的字幕条数由 15 降到 4、且不再出现套话幻觉，呻吟段基本保留。设 0 或删除该键即关闭（回到改造前行为）。",
           "beam_size": 1,
           "_note_decode_full": "【本次修复核心】decode_full=true 强制无 VAD 整段解码，绕过 silero VAD 对呻吟/轻语/快速讲解/BGM 混叠人声的切段误杀。实测 savr-1054 全片：生产 VAD 仅召回 115 条，decode_full 召回 340 条（弱语音全找回）。正例：教师快速带过一句'つまりね'（弱语音），decode_full 能捕捉；反例（decode_full=false 默认）：该句被 silero 概率<阈值当静音剔除，字幕整句消失。代价是无语音段会产生长时'おやすみなさい/ご視聴ありがとうございました'幻觉——处理方式：whisper 转录后立即**连带时间戳把整条 cue 删除**（不留下 '-' 占位污染下游，占位会渲染进 ASS 成减号），短时（≤15s）相同词可能是剧情真实道晚安则保留。实测 speech_60s：前 30s 无语音幻觉被整条剔除，字幕直接从 30s 真实内容开始、序号连续。",
           "_note_vad_filter": "本工作流 decode_full=true 时 vad_filter 被强制置 false（两者互斥，decode_full 优先）。保留 vad_filter=false 仅为显式声明'不启用 VAD 切段'。正例：学习视频讲解者偶有停顿、翻页声，无 VAD 不误删。反例：vad_filter=true + 讲解者语速快/带气声，弱音节被整段吞掉（见 decode_full 反例）。",