feat: 每视频自适应 VAD 调参模块（信号分析 + 幻觉词扣分评分）

背景：实测 CJOD-255 全程 BGM 覆盖（56% 低能量、几乎无静音），固定 VAD
参数把音乐当语音 → whisper 全段解码 → 80% 碎片化 + 32% 漏句 + 敏感段丢失。

实现 nodes/vad_profiler.py：
- profile_audio：1s 能量网格分析 → 静音比例/BGM 覆盖/长停顿识别
- suggest_vad_parameters：按信号特征推荐 threshold/min_silence/speech_pad
  （BGM 覆盖 -> 降 threshold 增人声敏感；长停顿 -> 降 speech_pad 防时间漂移；
   静音占比高 -> 升 threshold 剔虚警）
- score_transcript：启发式评分（不用参考字幕，符合部署实际）——
  碎片率 + 幻觉词（感谢观看/晚安/音乐）扣分 + 平均字数适中
- vad_parameters_for_audio：信号分析 + 可选片段网格验证，选最优参数
- _grid_search_vad / _candidate_params：候选网格搜索与异常回退

测试 tests/test_vad_profiler.py：19 个用例覆盖信号分析、四个建议分支、
幻觉词/碎片评分、网格选优、异常回退、空音频/低采样率、候选展开。

nodes/vad_profiler.py

@@ -0,0 +1,311 @@
+"""每视频自适应 VAD 调参（信号分析 + 片段网格验证）。
+
+背景（实测 CJOD-255）：全程 BGM 覆盖的视频几乎没有纯静音，固定 VAD
+参数会把音乐当语音，导致 whisper 全段解码 → 碎片化(80%)、漏句(32%)、
+敏感段丢失。不同视频声学差异大，需**每视频独立分析后再定 VAD 参数**。
+
+方案（用户确认）：
+1. 信号分析（秒级，无模型）缩窄参数空间：1s 能量分布 → 静音比例、
+   BGM 底噪、语音疏密，推出 threshold/min_silence/speech_pad 候选；
+2. 片段小网格验证（90s 代表片段，3~5 组参数跑 whisper）：
+   - **不用参考字幕**（实际部署无参考）：纯转录质量启发式评分；
+   - **常出现的幻觉词作为扣分项**：幻觉越多 → VAD 把非语音当语音 →
+     该参数组合越差。
+3. 全片用选出的 vad_parameters 跑一次。
+
+门控：whisper 节点 detected 未显式传 vad_parameters 且 vad_filter=true 时
+自动调用本模块；WOV_AUTO_VAD=0 可关闭。
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import math
+import os
+import re
+from dataclasses import dataclass, field
+from pathlib import Path
+
+import wave  # 仅读 WAV 头/样本
+
+# 幻觉词扣分集合：VAD 若把音乐/静音当语音，whisper 常在这些段输出套话。
+# 每条命中扣 1 分；重复次数越高 → 该参数组合越差。
+HALLUCINATION_TOKENS = (
+    "ご視聴ありがとうございました",  # 感谢观看
+    "ご視聴ありがとうございました。",
+    "おやすみなさい",            # 晚安
+    "音楽",                      # 音乐
+    "また見てね",                # 下次再见
+    "Goodbye",
+    "ありがとうございました",      # 感谢
+    "エンドロール",
+    "お楽しみに",
+)
+
+# 单字/语气词（碎片化判定）：纯这些字符的条目视为"碎声"。
+_FRAGMENT_RE = re.compile(r"^[ぁ-んァ-ヶあいうえおっーんすよわ\s、。]+$")
+
+# 默认候选网格（片段验证时用；由信号分析缩小范围）。
+_THRESHOLDS = (0.3, 0.5, 0.7)
+_SILENCES_MS = (300, 1000, 2000)
+_PADS_MS = (0, 200, 400)
+
+
+@dataclass
+class AudioProfile:
+    """音频信号分析结果。"""
+
+    sample_rate: int = 16000
+    duration_seconds: float = 0.0
+    rms_bins: list[float] = field(default_factory=list)  # 每 1s RMS
+    silence_ratio: float = 0.0       # RMS<300（静音级）占比
+    lowish_ratio: float = 0.0        # RMS<900（音乐/低语）占比
+    voice_ratio: float = 0.0         # 高能（语音）占比
+    bgm_heavy: bool = False          # 是否 BGM 覆盖广（低能量占比高但非纯静音）
+    long_silence: bool = False       # 是否长停顿常见
+
+    @property
+    def median_rms(self) -> float:
+        if not self.rms_bins:
+            return 0.0
+        ordered = sorted(self.rms_bins)
+        return ordered[len(ordered) // 2]
+
+
+def _read_wav_samples(audio_path: Path, sample_rate: int) -> tuple[list[int], int]:
+    """读取单声道 WAV 的全部样本（16-bit 小端）。返回 (样本列表, 实际采样率)。"""
+    with wave.open(str(audio_path), "rb") as wav:
+        rate = wav.getframerate()
+        n = wav.getnframes()
+        data = wav.readframes(n)
+    import array
+
+    samples = array.array("h")
+    samples.frombytes(data)
+    return samples, rate
+
+
+def profile_audio(audio_path: Path, sample_rate: int = 16000) -> AudioProfile:
+    """做 1s 网格能量分析，返回 AudioProfile。
+
+    每秒计算 RMS；据此得出静音/音乐/语音占比，判断是否 BGM 覆盖、有无长静音。
+    """
+    samples, rate = _read_wav_samples(audio_path, sample_rate)
+    if rate != sample_rate:
+        # 采样率不一致时用 wave 实际 rate 近似（不重采样，仅用于比例判断）。
+        rate = rate or sample_rate
+    bin_frames = rate  # 1 秒一个 bin
+    bins: list[float] = []
+    n_bins = len(samples) // bin_frames
+    for i in range(n_bins):
+        seg = samples[i * bin_frames : (i + 1) * bin_frames]
+        rms = math.sqrt(sum(s * s for s in seg) / len(seg)) if seg else 0
+        bins.append(rms)
+
+    if not bins:
+        return AudioProfile(sample_rate=sample_rate, duration_seconds=0.0)
+
+    silence = sum(1 for r in bins if r < 300) / len(bins)
+    lowish = sum(1 for r in bins if r < 900) / len(bins)
+    voice = sum(1 for r in bins if r >= 900) / len(bins)
+
+    # BGM 覆盖：低能量占比高（音频不静也不高亢），说明有音乐铺底。
+    bgm_heavy = lowish > 0.4 and silence < 0.4
+    # 长静音：存在连续 >=5 个静音 bin（5s 以上停顿）。
+    long_silence = False
+    run = 0
+    for r in bins:
+        if r < 300:
+            run += 1
+            if run >= 5:
+                long_silence = True
+                break
+        else:
+            run = 0
+
+    return AudioProfile(
+        sample_rate=rate,
+        duration_seconds=len(samples) / rate,
+        rms_bins=bins,
+        silence_ratio=silence,
+        lowish_ratio=lowish,
+        voice_ratio=voice,
+        bgm_heavy=bgm_heavy,
+        long_silence=long_silence,
+    )
+
+
+def suggest_vad_parameters(profile: AudioProfile) -> dict:
+    """由信号分析推出候选 VAD 参数（不跑模型，秒级）。
+
+    返回 dict 含 threshold/min_silence_duration_ms/speech_pad_ms 候选。
+    规则见 docs/adaptive_vad.md。
+    """
+    if profile.bgm_heavy:
+        # BGM 覆盖广：降低 threshold 增强人声敏感、减 min_silence 防并句、
+        # 减 speech_pad 防时间偏移。
+        return {
+            "threshold": 0.3,
+            "min_silence_duration_ms": 300,
+            "speech_pad_ms": 0,
+        }
+    if profile.long_silence:
+        # 长停顿常见：speech_pad 减小防时间轴压缩漂移，threshold 正常。
+        return {
+            "threshold": 0.5,
+            "min_silence_duration_ms": 1000,
+            "speech_pad_ms": 200,
+        }
+    if profile.silence_ratio > 0.3:
+        # 静音占比高（正常带静音的音频）：threhold 略高剔除虚警。
+        return {
+            "threshold": 0.6,
+            "min_silence_duration_ms": 2000,
+            "speech_pad_ms": 400,
+        }
+    # 常规。
+    return {
+        "threshold": 0.5,
+        "min_silence_duration_ms": 1000,
+        "speech_pad_ms": 400,
+    }
+
+
+def _hits_hallucination(text: str) -> int:
+    """统计一条文本命中幻觉词的次数（多个套话可叠加）。"""
+    hits = 0
+    for token in HALLUCINATION_TOKENS:
+        if token in text:
+            hits += 1
+    return hits
+
+
+def score_transcript(segments: list) -> float:
+    """启发式评分转录质量（不用参考字幕）。
+
+    分数越高越好：
+    - 碎片率（纯单字/语气词条目占比）越低越好：penalty += 碎片数 * 2
+    - 幻觉词（感谢观看/晚安/音乐）越多越差：penalty += 幻觉命中次数 * 3
+    - 平均每条字数适中（不碎不并）：penalty += max(0, 平均字数-30) * 0.5
+    返回 100 - penalty。
+    """
+    if not segments:
+        return 0.0
+    n = len(segments)
+    frag = 0
+    hall = 0
+    total_chars = 0
+    for seg in segments:
+        text = getattr(seg, "text", "")
+        if not text:
+            continue
+        total_chars += len(text)
+        if _FRAGMENT_RE.match(text):
+            frag += 1
+        hall += _hits_hallucination(text)
+    avg_len = total_chars / n if n else 0
+    penalty = frag * 2.0 + hall * 3.0 + max(0.0, (avg_len - 20)) * 0.3
+    return max(0.0, 100.0 - penalty)
+
+
+def vad_parameters_for_audio(
+    audio_path: Path,
+    sample_rate: int = 16000,
+    whisper_invoke=None,
+    run_dir: Path | None = None,
+    chunk_seconds: int = 60,
+) -> dict:
+    """为单个音频决定最优 VAD 参数（信号分析 + 片段网格验证）。
+
+    若不提供 whisper_invoke（无法跑片段），退化为仅信号分析启发式。
+    """
+    profile = profile_audio(audio_path, sample_rate)
+    suggested = suggest_vad_parameters(profile)
+
+    if whisper_invoke is None or not profile.rms_bins:
+        # 无推理能力：直接用信号分析结论，不再网格验证。
+        return suggested
+
+    # 片段网格：取 1 段 90s 代表性片段（选能量中等段，避免纯音乐/纯静音）。
+    frag_start = _pick_representative_start(profile, 90)
+    fragment_params = _grid_search_vad(
+        whisper_invoke, audio_path, run_dir, chunk_seconds, frag_start, suggested
+    )
+    return fragment_params
+
+
+def _pick_representative_start(profile: AudioProfile, window: int) -> int:
+    """从 1s 能量里选一段 90s 窗口（平均能量接近中位、不纯静音）。
+
+    返回窗口起始秒；音频不足 window 秒时返回 0。
+    """
+    bins = profile.rms_bins
+    n = len(bins)
+    if n <= window:
+        return 0
+    median = profile.median_rms
+    best = 0
+    best_score = float("inf")
+    for start in range(0, n - window, max(1, window // 2)):
+        window_bins = bins[start : start + window]
+        avg = sum(window_bins) / len(window_bins)
+        # 分数 = 与中位能量差的绝对值 + 静音惩罚（窗口全静音不好）。
+        silence = sum(1 for r in window_bins if r < 300) / len(window_bins)
+        score = abs(avg - median) + (silence * 1000 if silence > 0.6 else 0)
+        if score < best_score:
+            best_score = score
+            best = start
+    return best
+
+
+def _grid_search_vad(
+    whisper_invoke,
+    audio_path: Path,
+    run_dir: Path | None,
+    chunk_seconds: int,
+    frag_start: int,
+    suggested: dict,
+) -> dict:
+    """对候选参数网格各跑一次片段 whisper，按启发式评分选最优。
+
+    候选 = 信号分析建议值 + 少量邻域组合（_candidate_params），
+    每组合在 60s 片段上转写，按 score_transcript 选最高分。
+    若无法运行 whisper（如缺模型）返回 suggested。
+    """
+    window_seconds = 60
+    cand = _candidate_params(suggested)
+    best = suggested
+    best_score = -1.0
+    for params in cand:
+        try:
+            segs = whisper_invoke(
+                audio_path=audio_path,
+                start_seconds=frag_start,
+                window_seconds=window_seconds,
+                vad_parameters=params,
+                output_dir=str(run_dir / "vad_probe") if run_dir else None,
+                chunk_seconds=chunk_seconds,
+            )
+        except Exception:
+            # 单组参数调用失败不致命，跳过继续评估其它组合。
+            continue
+        if not isinstance(segs, list):
+            continue
+        score = score_transcript(segs)
+        if score > best_score:
+            best_score = score
+            best = params
+    return best
+
+
+def _candidate_params(suggested: dict) -> list[dict]:
+    """由建议值扩展出候选网格（附近组合，避免过深搜索）。"""
+    base = dict(suggested)
+    thres = base.get("threshold", 0.5)
+    sil = base.get("min_silence_duration_ms", 1000)
+    pad = base.get("speech_pad_ms", 400)
+    cand = []
+    for t in (thres, round(thres - 0.1, 1), round(thres + 0.1, 1)):
+        for s in (sil, sil // 2, sil * 2):
+            for p in (0, pad // 2, pad):
+                cand.append({"threshold": t, "min_silence_duration_ms": s, "speech_pad_ms": p})
+    return cand