diff --git a/AGENTS.md b/AGENTS.md
index 742562b..9ff940b 100644
--- a/AGENTS.md
+++ b/AGENTS.md
@@ -89,13 +89,16 @@ whisper 节点按以下顺序解析模型路径，默认避免从远端下载：
 1. 请求参数 `model_path`；裸模型名（不含路径分隔符）会在 `model/<名称>` 下解析。
 2. 环境变量 `WHISPER_MODEL_PATH`。
 3. 本地候选目录（存在且含 `model.bin` 即使用）：
-   - 单体根目录 `model/faster-whisper-large-v3`。
-   - `nodes/model/faster-whisper-large-v3`。
-4. 兜底：`large-v3`（需要联网从 Hugging Face 下载）。
+   - 单体根目录 `model/faster-whisper-large-v2`。
+   - `nodes/model/faster-whisper-large-v2`。
+4. 兜底：`large-v2`（需要联网从 Hugging Face 下载）。
 
 把权重放在 `model/` 目录即可完全离线运行。当前已下载模型：
 
-- `model/faster-whisper-large-v3`：通用转写模型（demo 工作流）。
+- `model/faster-whisper-large-v2`：通用转写模型（demo/learn-translate 工作流，
+  2026-09 从 large-v3 切换：savr-1054 全片 A/B 实测无VAD 幻觉长段归零、开头漏句
+  救回，VAD 链路条数与覆盖小幅领先，见 `data/experiments/whisper_v2_vs_v3/`）。
+- `model/faster-whisper-large-v3`：旧通用转写模型，已无工作流引用，保留在盘上。
 - `model/whisper-large-v2-translate-zh-v0.2-st-ct2`：中文直出模型
   （`chickenrice0721/whisper-large-v2-translate-zh-v0.2-st-ct2`），配合
   `task=translate` 直接生成中文，无需 LLM 翻译（zh-direct 工作流）。
@@ -125,6 +128,12 @@ whisper 节点按以下顺序解析模型路径，默认避免从远端下载：
 见 `nodes/subtitle_cleanup.py` 的 `clean_japanese_hallucinations`），不留下 `-` 占位污染
 下游（占位会渲染进 ASS 成可见减号）；llm-translate 翻译后同样整条删除中文长时寒暄
 幻觉（`clean_srt_text`）。短时（≤15s）相同词可能是剧情真实道晚安，保留。
+**短呻吟过滤**（2026-09）：decode_full 救回的弱语音中混有大量**纯语气词碎片**
+（あ…/ん?/はぁ…/あ!あ!/んふふ 等 ≤3 假名），影响字幕观感；whisper 转录后按
+'全部字符 ∈ 纯呻吟字符集合（`MOAN_CHARS`）且有效假名数 ≤ `short_moan_max_chars`（默认 3，设 0 关闭）'
+判据**整条删除**（`remove_short_moan_entries`）。集合刻意排除 そ/こ/ね/や/ば/だ
+等假名，真实短对话（そこ/やばい/ねえ/やだ/えへへ）天然不命中。仅 decode_full
+生效，demo 等 VAD 链路不受影响。
 
 最终产物按 `上传文件名.标识.时间戳` 重命名（如 `test01.zh-CN.20260815123000.srt`），
 标识优先取节点的 `target_language` 参数，否则用产物别名。
@@ -138,7 +147,7 @@ whisper 节点按以下顺序解析模型路径，默认避免从远端下载：
 ### 切换模型不改代码
 
 - 模型是工作流 DAG 中 asr 节点的 `model_path` 参数（**数据**），内置工作流
-  均已显式声明：demo/learn-translate 用 `faster-whisper-large-v3`，zh-direct 用中文直出模型。
+  均已显式声明：demo/learn-translate 用 `faster-whisper-large-v2`，zh-direct 用中文直出模型。
 - 切换模型 = 改 `workflows/*.json` 或管理页面 DAG JSON → 保存新版本 → 发布，
   全程不涉及代码；新库启动时从 JSON 重新 seed。
 - 默认工作流定义存放在 `workflows/*.json`（数据文件），代码只负责加载。
diff --git a/nodes/frame_extract.py b/nodes/frame_extract.py
index 5c3e526..3e5a942 100644
--- a/nodes/frame_extract.py
+++ b/nodes/frame_extract.py
@@ -188,7 +188,9 @@ def invoke(request: InvokeRequest) -> InvokeResponse:
             (
                 f"select='not(mod(n\\,{step}))',"
                 f"crop={w_px}:{h_px}:{x_px}:{y_px},"
-                "scale=1280:720:force_original_aspect_ratio=decrease:force_divisible_by=2"
+                # force_divisible_by 仅在较新 ffmpeg 中可用；PNG 抽帧不要求偶数尺寸，
+                # 保留等比缩小即可兼容系统版 ffmpeg 4.x。
+                "scale=1280:720:force_original_aspect_ratio=decrease"
             ),
             # 只写出被选中的帧，避免 CFR 补帧产生重复文件。
             "-vsync",
diff --git a/nodes/subtitle_cleanup.py b/nodes/subtitle_cleanup.py
index d34cc0c..e085623 100644
--- a/nodes/subtitle_cleanup.py
+++ b/nodes/subtitle_cleanup.py
@@ -58,6 +58,51 @@ JAPANESE_HALLUCINATION_TOKENS = (
     "Thank you for watching",
 )
 
+# 纯呻吟/喘息字符集合（decode_full 救回弱语音后的去噪，2026-09 用户决策）。
+#
+# 背景（实测 savr-1054-2 前 600s）：decode_full 无 VAD 解码会把呻吟/BGM 混叠
+# 的弱语音也整段救回，但其中混有大量**纯语气词碎片**（あ…/ん?/はぁ…/あ!あ!
+# /んふふ 等），这类内容放进字幕是噪声。判据：文本（去空白/标点）**全部由本
+# 集合字符组成**且有效假名数 ≤ 阈值才删除。集合**刻意排除** そ/こ/ね/や/ば/だ
+# /く/へ 等假名——真实短对话（そこ/やばい/ねえ/やだ/えへへ）都含这些字符，
+# 含任意非集合字符的条目天然不命中，从根上避免误删真实短句。
+MOAN_CHARS = frozenset(
+    # 平假名元音与ん/ふ/は（呻吟与喘息气流音的主干）
+    "あいうえおんふはっ"
+    # 小写假名（ぁぃぅぇぉ）与片假名对应（アィゥェォ、ン）
+    "ぁぃぅぇぉアィゥェォン"
+    # 长音符/省略号/半浊音（ー〜…、…）与空白、标点（呻吟常带这些装饰）
+    "ー〜…\u2026。、!?？！、"
+    " \t"
+)
+
+# 短呻吟过滤的默认有效假名上限：真实呻吟/喘息碎片（あ/ん/ん?/はぁ…/あ!あ!
+# /んふふ）有效假名 ≤3；>3（如ああああ）或含非呻吟字符的一律保留。
+DEFAULT_MOAN_MAX_CHARS = 3
+
+def _moan_chars(text: str) -> int:
+    """返回 text 中'有效假名字符'数量（呻吟判据的一部分）。
+
+    只统计假名（片/平）与发音健全字符，空白/标点/长音符/省略号不计入，
+    这样'あ…'/'ん?'/'あ〜' 的有效字符都是 1 个。
+    """
+    return sum(ch in "あいうえおんふはっぁぃぅぇぉアィゥェォン" for ch in text)
+
+
+def _is_pure_moan(text: str, max_chars: int) -> bool:
+    """判断一条字幕文本是否为'纯呻吟/喘息碎片'（整条删除判据）。
+
+    两个条件同时满足才返回 True：
+    1. 去除空白/标点后剩余字符**全部** ∈ MOAN_CHARS（即整个文本只能由呻吟
+       字符、标点、空白组成，不允许出现そ/こ/ね/や/ば 等真实词假名）；
+    2. 有效假名字符数 ≤ max_chars（超过阈值即使是纯呻吟长串也不删）。
+    """
+    chars = [c for c in text if not c.isspace()]
+    # 全部字符必须都在呻吟字符集合中（含标点/长音符）。
+    if not chars or any(c not in MOAN_CHARS for c in chars):
+        return False
+    return _moan_chars(text) <= max_chars
+
 # 解析 SRT：每个 cue 由 序号行 + 时间轴行 + 文本行(可能多行) + 空行 组成。
 # 采用逐行解析（不依赖可能粘连的跨 cue 正则），兼容文本多行。
 _TS_RE = re.compile(r"^(\d{2}:\d{2}:\d{2},\d{3})\s*-->\s*(\d{2}:\d{2}:\d{2},\d{3})\s*$")
@@ -82,6 +127,48 @@ def remove_hallucination_entries(
 
     用途：幻觉在产生处直接剔除——whisper decode_full（日语词表）与 LLM 翻译后
     （中文词表）均调用本函数，避免 '-' 占位一路流到 ASS 渲染成可见减号。
+    内部委托 _remove_cues_by_predicate，与短呻吟过滤共用同一套 SRT 解析/重建。
+    """
+
+    def _keep(start_sec: float, end_sec: float, text: str) -> bool:
+        """保留判据：不命中寒暄幻觉才保留。"""
+        duration = end_sec - start_sec
+        return not (duration >= threshold_seconds and any(t in text for t in tokens))
+
+    return _remove_cues_by_predicate(srt_text, _keep)
+
+
+def remove_short_moan_entries(
+    srt_text: str,
+    max_chars: int = DEFAULT_MOAN_MAX_CHARS,
+) -> str:
+    """删除 SRT 中'纯呻吟/喘息碎片'的**整条 cue**（whisper decode_full 去噪）。
+
+    decode_full 无 VAD 解码会把呻吟也整段救回，字幕混入大量纯语气词碎片
+    （あ…/ん?/はぁ…）。判据：文本全部由 MOAN_CHARS 组成且有效假名数 ≤
+    max_chars（默认 3）才删除（见 _is_pure_moan），真实短对话（そこ/やばい/
+    ねえ/やだ/えへへ/行く行く行く）天然不命中。max_chars=0 时关闭过滤（原
+    样返回）。仅在 whisper 节点 decode_full=true 时调用（用户 2026-09 决策，
+    不作用于 demo 等 VAD 链路）。纯函数，不修改输入。
+    """
+    if max_chars <= 0:
+        return srt_text
+
+    def _keep(start_sec: float, end_sec: float, text: str) -> bool:
+        """保留判据：非纯呻吟碎片才保留。"""
+        return not _is_pure_moan(text, max_chars)
+
+    return _remove_cues_by_predicate(srt_text, _keep)
+
+
+def _remove_cues_by_predicate(
+    srt_text: str,
+    keep: callable,
+) -> str:
+    """通用 SRT 逐条过滤：keep(起始秒, 结束秒, 文本) 为 False 的 cue 整条删除。
+
+    删除 cue 时序号/时间轴/文本全部消失，剩余 cue 重新从 1 连续编号（合法
+    SRT）。用逐行解析（不依赖跨 cue 正则，兼容多行文本）。纯函数不修改输入。
     """
     lines = srt_text.splitlines()
     kept: list[str] = []
@@ -101,17 +188,13 @@ def remove_hallucination_entries(
                 text = "\n".join(text_lines)
                 start_sec = _ts_to_seconds(ts_match.group(1))
                 end_sec = _ts_to_seconds(ts_match.group(2))
-                duration = end_sec - start_sec
-                is_hallucination = duration >= threshold_seconds and any(
-                    t in text for t in tokens
-                )
-                if not is_hallucination:
-                    # 非幻觉：输出 新序号+时间轴+文本+空行（重建标准 SRT）。
+                if keep(start_sec, end_sec, text):
+                    # 保留：输出 新序号+时间轴+文本+空行（重建标准 SRT）。
                     kept.append(
                         f"{number}\n{lines[index + 1].strip()}\n{text}\n"
                     )
                     number += 1
-                # 幻觉 cue：整条跳过（序号/时间轴/文本都不输出）。
+                # 删除：整条跳过（序号/时间轴/文本都不输出）。
                 index = cursor
                 continue
         # 非 cue 行（文件头/尾部噪声）跳过，避免序号/空行残留。
diff --git a/nodes/whisper.py b/nodes/whisper.py
index eec2ede..3e61ac4 100755
--- a/nodes/whisper.py
+++ b/nodes/whisper.py
@@ -1,7 +1,7 @@
 """faster-whisper ASR 节点。
 
 单体版中作为进程内节点模块，由调度器直接调用。模型权重默认优先从本地
-目录加载，避免从远端下载，仅在本地找不到模型时才回退到远端 large-v3。
+目录加载，避免从远端下载，仅在本地找不到模型时才回退到远端 large-v2。
 CUDA 动态库通过 ctypes 在进程内预加载，替代分布式版的 LD_LIBRARY_PATH 注入。
 """
 
@@ -60,13 +60,13 @@ def _load_cuda_libraries() -> None:
 def _local_model_candidates() -> list[Path]:
     """返回本地模型候选目录：单体根目录 model/ 优先，其次 nodes/ 同级 model/。
 
-    单体根目录 model/ 对应仓库根下的 model/faster-whisper-large-v3，
+    单体根目录 model/ 对应仓库根下的 model/faster-whisper-large-v2，
     nodes/ 同级 model/ 允许部署时把权重随代码目录一起携带。
     """
     monolith_root = Path(__file__).resolve().parent.parent
     return [
-        monolith_root / "model" / "faster-whisper-large-v3",
-        monolith_root / "nodes" / "model" / "faster-whisper-large-v3",
+        monolith_root / "model" / "faster-whisper-large-v2",
+        monolith_root / "nodes" / "model" / "faster-whisper-large-v2",
     ]
 
 
@@ -75,7 +75,7 @@ def resolve_model_path(
     env: dict | None = None,
     candidates: list[Path] | None = None,
 ) -> str:
-    """按 参数 > 环境变量 > 本地候选目录 > 远端 large-v3 的顺序解析模型路径。
+    """按 参数 > 环境变量 > 本地候选目录 > 远端 large-v2 的顺序解析模型路径。
 
     本地优先是默认行为：只要候选目录存在且包含 model.bin 就使用本地权重，
     避免从 Hugging Face 下载；远端下载仅在全部本地候选缺失时作为兜底。
@@ -99,7 +99,7 @@ def resolve_model_path(
         # model.bin 是 CTranslate2 权重的必需文件，存在才认为模型完整。
         if candidate.is_dir() and (candidate / "model.bin").is_file():
             return str(candidate)
-    return "large-v3"
+    return "large-v2"
 
 def format_timestamp(seconds: float) -> str:
     """把秒数格式化为 SRT 时间戳，例如 01:00:00,500。"""
@@ -232,6 +232,8 @@ def invoke(request: InvokeRequest) -> InvokeResponse:
         # 把真话当非语音剔除（实测 savr-1054 全片仅召回 115 条），开启后强制
         # 无 VAD 整段解码（vad_filter=False 且跳过自动 VAD 分析）以召回弱语音，
         # 代价是无语音段会产生长时套话幻觉，由下方日语幻觉清洗兜底移除。
+        # 另：decode_full 救回的弱语音中混有纯语气词碎片（あ/ん？等），由
+        # short_moan_max_chars（默认 3，0=关闭）参数控制短呻吟整条删除。
         # task 默认 transcribe，中文直出模型可传 translate 直接翻译为目标语言。
         # condition_on_previous_text 默认 False：长音频下开启会导致重复/漂移，
         # 关闭后每个 30s 窗口独立解码，是 faster-whisper 官方建议的长音频方案。
@@ -305,10 +307,23 @@ def invoke(request: InvokeRequest) -> InvokeResponse:
         # 剔除**（序号/时间轴/文本全删、剩余重编号），不留下 '-' 占位污染下游
         # （占位会渲染进 ASS 成减号、翻译/过滤都要额外处理）；短时（≤15s）相同词
         # 可能是剧情真实道晚安，保留。见 nodes/subtitle_cleanup.py。
+        # 其次（2026-09 用户决策）：decode_full 也会把呻吟/BGM 混叠的弱语音整段
+        # 救回，其中混有大量**纯语气词碎片**（あ…/ん?/はぁ…/あ!あ!/んふふ 等），
+        # 这类噪声影响字幕观感；在此按'全部字符∈纯呻吟集合 且 有效假名≤max_chars'
+        # 判据**整条删除**（remove_short_moan_entries），真实短对话（そこ/やばい/
+        # ねえ/やだ）天然不命中。仅 decode_full 生效，demo 等 VAD 链路不受影响；
+        # 参数 short_moan_max_chars 可调（默认 3，设 0 关闭）。
         if decode_full:
-            from nodes.subtitle_cleanup import clean_japanese_hallucinations
+            from nodes.subtitle_cleanup import (
+                clean_japanese_hallucinations,
+                remove_short_moan_entries,
+            )
 
             body = clean_japanese_hallucinations("\n".join(lines))
+            body = remove_short_moan_entries(
+                body,
+                max_chars=int(request.params.get("short_moan_max_chars", 3)),
+            )
         else:
             body = "\n".join(lines)
         output_path = output_dir / "transcript.srt"
diff --git a/scripts/compare_whisper_v2_vs_v3.py b/scripts/compare_whisper_v2_vs_v3.py
new file mode 100644
index 0000000..c458097
--- /dev/null
+++ b/scripts/compare_whisper_v2_vs_v3.py
@@ -0,0 +1,248 @@
+"""whisper large-v3 vs large-v2 同配置对比实验脚本（savr-1054 全片）。
+
+目的：验证 large-v2 是否比当前生产用的 large-v3 更适合本项目（日语成人内容，
+呻吟/BGM 混叠、弱语音）。方法：对同一视频，用相同参数分别跑 large-v3 与
+large-v2 的「生产 VAD」与「无 VAD」两条链路，统计条数/覆盖时长/幻觉长段等
+指标，与 docs/调研-whisper漏句与decode_full验证.md 中记录的 v3 历史结果对照。
+
+复现路径：直接调用 nodes/whisper.py 的 invoke（真实节点代码），不绕开注册表
+或重写业务逻辑。显式传 vad_parameters 复现文档实验一的"生产 VAD
+（threshold0.5/ms1000/pad200）"，并关闭自动 VAD（WOV_AUTO_VAD=0），确保
+v3/v2 差异纯粹来自模型，而非信号分析分支抖动。
+
+用法：
+    uv run python scripts/compare_whisper_v2_vs_v3.py \
+        --video /mnt/fnOS/123/savr-1054/4k2.me@savr01054_2_8k.mp4 \
+        --out data/experiments/whisper_v2_vs_v3
+
+产物：
+    <out>/audio.wav                  16k 单声道（ffmpeg 提取一次，复用）
+    <out>/<tag>/transcript.srt       各组合的 SRT 产物
+    <out>/summary.csv                指标汇总
+    控制台打印对比表
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import argparse
+import csv
+import os
+import re
+import subprocess
+import sys
+import time
+from pathlib import Path
+
+# 保证脚本可从仓库根目录直接 import nodes/wov_sdk。
+ROOT = Path(__file__).resolve().parent.parent
+sys.path.insert(0, str(ROOT))
+os.environ.setdefault("WOV_AUTO_VAD", "0")  # 关闭自动 VAD，用显式参数
+
+from nodes.ffmpeg import _ffmpeg_bin  # noqa: E402
+from nodes.subtitle_cleanup import JAPANESE_HALLUCINATION_TOKENS  # noqa: E402
+from wov_sdk.models import InvokeRequest  # noqa: E402
+
+# 实验一的生产 VAD 配置（文档记录）：threshold0.5 / min_silence1000 / pad200。
+PROD_VAD_PARAMS = {
+    "threshold": 0.5,
+    "min_silence_duration_ms": 1000,
+    "speech_pad_ms": 200,
+}
+
+# 幻觉长段判定：展示时长 ≥ 阈值 且文本命中日文寒暄词表（与 subtitle_cleanup
+# 的 decode_full 清洗同一判据，这里不删除只统计）。
+HALLUC_THRESHOLD_SECONDS = 15.0
+
+VIDEO_PATH = "/mnt/fnOS/123/savr-1054/4k2.me@savr01054_2_8k.mp4"
+OUT_DIR = ROOT / "data" / "experiments" / "whisper_v2_vs_v3"
+
+
+def extract_audio(video: Path, out_dir: Path) -> Path:
+    """用 ffmpeg 提取 16k 单声道 wav（与 ffmpeg-extract 节点相同规格）。"""
+    wav = out_dir / "audio.wav"
+    if wav.is_file() and wav.stat().st_size > 0:
+        return wav
+    subprocess.run(
+        [
+            _ffmpeg_bin(),
+            "-y", "-i", str(video),
+            "-vn", "-ac", "1", "-ar", "16000",
+            str(wav),
+        ],
+        check=True, capture_output=True,
+    )
+    return wav
+
+
+def parse_srt(srt_text: str) -> list[dict]:
+    """解析 SRT 文本为 cue 列表（序号/起止/文本/时长），文档统计口径。"""
+    cues = []
+    # 标准 SRT 块：序号 / 时间轴 / 文本行（可多行）/ 空行。
+    blocks = re.split(r"\n\s*\n", srt_text.strip())
+    for block in blocks:
+        lines = [ln for ln in block.splitlines() if ln.strip()]
+        if len(lines) < 2:
+            continue
+        if not lines[0].strip().isdigit():
+            continue
+        m = re.match(
+            r"(\d+):(\d+):(\d+)[,.](\d+)\s*-->\s*(\d+):(\d+):(\d+)[,.](\d+)",
+            lines[1],
+        )
+        if not m:
+            continue
+        start = (int(m[1]) * 3600 + int(m[2]) * 60 + int(m[3])) + int(m[4]) / 1000
+        end = (int(m[5]) * 3600 + int(m[6]) * 60 + int(m[7])) + int(m[8]) / 1000
+        text = " ".join(lines[2:]).strip()
+        cues.append({
+            "start": start,
+            "end": end,
+            "duration": end - start,
+            "text": text,
+        })
+    return cues
+
+
+def stats(cues: list[dict], total_seconds: float) -> dict:
+    """汇总指标：条数/展示时长和/覆盖时长(并集)/幻觉长段。"""
+    count = len(cues)
+    display_sum = sum(c["duration"] for c in cues)
+    # 覆盖并集：按开始时间排序后合并重叠区间。
+    ordered = sorted(cues, key=lambda c: c["start"])
+    union = 0.0
+    cur_s, cur_e = None, None
+    for c in ordered:
+        if cur_s is None:
+            cur_s, cur_e = c["start"], c["end"]
+        elif c["start"] <= cur_e:
+            cur_e = max(cur_e, c["end"])
+        else:
+            union += cur_e - cur_s
+            cur_s, cur_e = c["start"], c["end"]
+    if cur_s is not None:
+        union += cur_e - cur_s
+    # 幻觉长段：时长≥阈值 且 文本含任一寒暄词。
+    halluc = [
+        c for c in cues
+        if c["duration"] >= HALLUC_THRESHOLD_SECONDS
+        and any(tok in c["text"] for tok in JAPANESE_HALLUCINATION_TOKENS)
+    ]
+    halluc_seconds = sum(c["duration"] for c in halluc)
+    return {
+        "count": count,
+        "display_sum": round(display_sum, 1),
+        "union": round(union, 1),
+        "coverage_pct": round(union / total_seconds * 100, 1) if total_seconds else 0.0,
+        "halluc_count": len(halluc),
+        "halluc_seconds": round(halluc_seconds, 1),
+    }
+
+
+def run_combo(tag: str, model_path: str, wav: Path, out_dir: Path,
+              vad_filter: bool, vad_parameters: dict | None) -> dict:
+    """跑一趟 whisper.invoke（真实节点路径），返回统计与产物路径。"""
+    combo_dir = out_dir / tag
+    combo_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    params: dict = {
+        "language": "ja",
+        "model_path": model_path,
+        "condition_on_previous_text": False,
+        "chunk_seconds": 60,
+        "vad_filter": vad_filter,
+        "beam_size": 1,
+    }
+    if vad_parameters is not None:
+        params["vad_parameters"] = vad_parameters
+    request = InvokeRequest(
+        run_id=f"exp-{tag}",
+        node_instance_id="whisper",
+        inputs={"audio_uri": str(wav)},
+        params=params,
+        output_dir=str(combo_dir),
+    )
+    started = time.monotonic()
+    from nodes.whisper import invoke
+    response = invoke(request)
+    elapsed = time.monotonic() - started
+    if response.status != "completed":
+        raise RuntimeError(f"[{tag}] invoke failed: {response.error}")
+    srt_path = combo_dir / "transcript.srt"
+    cues = parse_srt(srt_path.read_text(encoding="utf-8"))
+    return {"tag": tag, "model": model_path, "elapsed": round(elapsed, 1), "cues": cues}
+
+
+def main() -> None:
+    parser = argparse.ArgumentParser(description=__doc__)
+    parser.add_argument("--video", default=VIDEO_PATH, help="待测视频路径")
+    parser.add_argument("--out", default=str(OUT_DIR), help="实验输出目录")
+    args = parser.parse_args()
+
+    video = Path(args.video)
+    out_dir = Path(args.out)
+    out_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    if not video.is_file():
+        sys.exit(f"视频不存在: {video}")
+    # 用 ffmpeg -i 的 stderr 探测视频时长（ffprobe 可能不在 PATH）。
+    probe = subprocess.run(
+        [_ffmpeg_bin(), "-i", str(video)],
+        capture_output=True, text=True,
+    ).stderr
+    m = re.search(r"Duration:\s*(\d+):(\d+):(\d+)\.(\d+)", probe)
+    if m:
+        total_seconds = int(m[1]) * 3600 + int(m[2]) * 60 + int(m[3]) + int(m[4]) / 100
+    else:
+        total_seconds = 0.0
+
+    print(f"视频: {video}  时长 {total_seconds:.1f}s")
+    print("提取 16k 单声道音频 ...")
+    wav = extract_audio(video, out_dir)
+
+    # 4 个组合：v3/v2 × 生产VAD/无VAD，串行执行（模型加载复用由 faster-whisper
+    # 内部承担，这里每次 invoke 新载一次，串行避免显存竞争）。
+    combos = [
+        ("v3_vad",    "faster-whisper-large-v3", True,  PROD_VAD_PARAMS),
+        ("v3_novad",  "faster-whisper-large-v3", False, None),
+        ("v2_vad",    "faster-whisper-large-v2", True,  PROD_VAD_PARAMS),
+        ("v2_novad",  "faster-whisper-large-v2", False, None),
+    ]
+    results = []
+    for tag, model, vad_filter, vp in combos:
+        print(f"\n=== {tag}  (model={model}, vad_filter={vad_filter}) ===")
+        r = run_combo(tag, model, wav, out_dir, vad_filter, vp)
+        s = stats(r["cues"], total_seconds)
+        r.update(s)
+        results.append(r)
+        # 简要打印每条产物前若干行验证非空。
+        print(f"  {s['count']} 条 / 展示和 {s['display_sum']}s / "
+              f"覆盖 {s['union']}s ({s['coverage_pct']}%) / "
+              f"幻觉长段 {s['halluc_count']} 条 {s['halluc_seconds']}s "
+              f"/ 耗时 {r['elapsed']}s")
+
+    # 汇总表：与控制台对齐输出 CSV + 终端 markdown 表格。
+    csv_path = out_dir / "summary.csv"
+    with csv_path.open("w", newline="", encoding="utf-8") as f:
+        writer = csv.writer(f)
+        writer.writerow(["tag", "model", "count", "display_sum_s", "union_s",
+                         "coverage_pct", "halluc_count", "halluc_seconds_s",
+                         "elapsed_s"])
+        for r in results:
+            writer.writerow([r["tag"], r["model"], r["count"], r["display_sum"],
+                             r["union"], r["coverage_pct"], r["halluc_count"],
+                             r["halluc_seconds"], r["elapsed"]])
+
+    print("\n===== 汇总（大模型实物对比，同代码同配置） =====")
+    print(f"{'tag':9s} {'条数':>5s} {'展示和s':>8s} {'覆盖s':>7s} "
+          f"{'覆盖%':>6s} {'幻觉段数':>7s} {'幻觉s':>7s} {'耗时s':>7s}")
+    for r in results:
+        print(f"{r['tag']:9s} {r['count']:5d} {r['display_sum']:8.1f} "
+              f"{r['union']:7.1f} {r['coverage_pct']:6.1f} "
+              f"{r['halluc_count']:7d} {r['halluc_seconds']:7.1f} "
+              f"{r['elapsed']:7.1f}")
+    print(f"\n历史 large-v3 文档值（调研文档 2026-09）："
+          f"生产VAD 115 条/621s 覆盖；无VAD 369 条/983s 覆盖（有 119-149s、"
+          f"600-630s 30s 幻觉长段）。")
+    print(f"汇总已存: {csv_path}")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()
\ No newline at end of file
diff --git a/src/wov_app/routers/batch.py b/src/wov_app/routers/batch.py
index 037ac19..dace4a3 100644
--- a/src/wov_app/routers/batch.py
+++ b/src/wov_app/routers/batch.py
@@ -218,7 +218,10 @@ def list_batch_roots() -> list[dict]:
                 roots.append({"path": str(drive), "name": f"{letter}:\\"})
     else:
         roots.append({"path": "/", "name": "/"})
-    home = Path.home()
+    # 用环境变量解析家目录，避免测试模拟 Windows 分支时在 POSIX 进程中
+    # 调用 Path.home() 触发 WindowsPath 的平台不匹配异常。
+    home_value = os.environ.get("USERPROFILE") or os.environ.get("HOME")
+    home = Path(home_value).expanduser() if home_value else Path.home()
     roots.append({"path": str(home), "name": f"家目录（{home.name}）"})
     return roots
 
diff --git a/tests/test_hallucination_mask.py b/tests/test_hallucination_mask.py
index 1d13555..cddda18 100644
--- a/tests/test_hallucination_mask.py
+++ b/tests/test_hallucination_mask.py
@@ -33,6 +33,7 @@ from nodes.subtitle_cleanup import (
     HALLUCINATION_TOKENS,
     clean_japanese_hallucinations,
     clean_srt_text,
+    remove_short_moan_entries,
 )
 
 
@@ -163,3 +164,99 @@ def test_jp_middle_removal_resequences() -> None:
     assert out.count("-->") == 2
     assert out.startswith("1\n00:00:00,000 --> 00:00:02,000\nあ")
     assert "2\n00:00:41,000 --> 00:00:43,000\nい" in out
+
+
+# ---------------------------------------------------------------------------
+# 短呻吟/喘息碎片过滤（decode_full 救回弱语音的去噪）—— user 2026-09 决策
+# ---------------------------------------------------------------------------
+#
+# 背景实测（savr-1054-2 前 600s）：decode_full 无 VAD 解码会把呻吟/BGM 混叠
+# 的弱语音也救回来，但其中含大量**纯语气词碎片**（あ…/ん？/はぁ…/あ!あ!/んふふ
+# 等，有效假名 ≤3 个），这类内容放进字幕是噪声，影响观看。真实数据对照：
+#   - 要删（纯呻吟/喘息）：あ、ん、ん？、あ〜、あ…、はぁ…、あぁ…、あ!あ!、
+#     ふふ、んふふ、あ…あ…
+#   - 不能删（真实短对话）：えへへ、そこ、やばい、ねえ、やだ、行く行く行く、
+#     痛い痛い、お尻よ、よく見て、気持ちいい
+#
+# 判据：去空白/标点后剩余内容**全部由纯呻吟字符组成**（集合刻意排除
+# そ/こ/ね/や/ば/だ/く/へ 等，保证そこ/やばい/ねえ/えへへ 天然不命中）且
+# **有效假名字符数 ≤ max_chars（默认 3）** 才整条删除；超过阈值的非纯字
+# 符条目一律保留。仅 decode_full=true 时由 whisper 节点调用（用户决策）。
+
+
+def test_remove_short_moan_pure_moans_deleted() -> None:
+    """纯呻吟/喘息碎片（あ/ん/ん？/あ〜/はぁ…/あ!あ!/んふふ）整条删除。"""
+    srt = (
+        "1\n00:00:00,000 --> 00:00:02,000\n気持ちいい\n\n"
+        "2\n00:00:10,000 --> 00:00:11,000\nあ\n\n"              # 删
+        "3\n00:00:12,000 --> 00:00:13,000\nん？\n\n"            # 删
+        "4\n00:00:14,000 --> 00:00:15,000\nあ〜\n\n"            # 删
+        "5\n00:00:16,000 --> 00:00:17,000\nはぁ…\n\n"          # 删
+        "6\n00:00:18,000 --> 00:00:19,000\nあ!あ!\n\n"          # 删
+        "7\n00:00:20,000 --> 00:00:21,000\nんふふ\n\n"          # 删
+    )
+    out = remove_short_moan_entries(srt)
+    for frag in ("あ\n", "ん？", "あ〜", "はぁ", "あ!あ!", "んふふ"):
+        assert frag not in out
+    # 真实内容保留、序号重编号为 1。
+    assert out == "1\n00:00:00,000 --> 00:00:02,000\n気持ちいい\n"
+
+
+def test_remove_short_moan_real_words_kept() -> None:
+    """真实短对话（即使 ≤3 假名）绝不误删：そこ/やばい/ねえ/やだ/えへへ/行く行く行く。"""
+    srt = (
+        "1\n00:00:00,000 --> 00:00:01,000\nそこ\n\n"
+        "2\n00:00:02,000 --> 00:00:03,000\nやばい\n\n"
+        "3\n00:00:04,000 --> 00:00:05,000\nねえ\n\n"
+        "4\n00:00:06,000 --> 00:00:07,000\nやだ\n\n"
+        "5\n00:00:08,000 --> 00:00:09,000\nえへへ\n\n"
+        "6\n00:00:10,000 --> 00:00:12,000\n行く行く行く\n\n"
+    )
+    out = remove_short_moan_entries(srt)
+    assert all(w in out for w in ("そこ", "やばい", "ねえ", "やだ", "えへへ", "行く行く行く"))
+    assert out.count("-->") == 6
+
+
+def test_remove_short_moan_threshold_boundary() -> None:
+    """阈值边界：有效假名 ≤ max_chars(3) 才删；>3 或有非呻吟字符保留；max_chars=0 关闭。"""
+    # 4 个あ（>3）超出阈值 → 保留；3 个あ（=3）→ 删。
+    srt = (
+        "1\n00:00:00,000 --> 00:00:01,000\nああああ\n\n"   # 保留（4字）
+        "2\n00:00:02,000 --> 00:00:03,000\nあああ\n\n"     # 删（3字）
+        "3\n00:00:04,000 --> 00:00:05,000\nあ、気持ち\n\n"  # 保留（気持ち非纯字）
+    )
+    out = remove_short_moan_entries(srt)
+    assert "ああああ" in out
+    # 3 个あ（=阈值）的 cue 被删：检查其时间轴不出现（避免与保留的 4 字ああああ 子串冲突）。
+    assert "00:00:02,000 --> 00:00:03,000" not in out
+    assert "気持ち" in out
+    assert out.count("-->") == 2
+    # max_chars=0 关闭过滤：什么都不删。
+    srt2 = "1\n00:00:00,000 --> 00:00:01,000\nあ\n\n"
+    assert remove_short_moan_entries(srt2, max_chars=0) == srt2
+
+
+def test_remove_short_moan_jp_hiragana_variants() -> None:
+    """多种呻吟写法（片假名音/小写假名/长音符/省略号/问号伴奏）都能命中。"""
+    srt = (
+        "1\n00:00:00,000 --> 00:00:01,000\nア\n\n"          # 片假名あ
+        "2\n00:00:02,000 --> 00:00:03,000\nうぅ…\n\n"        # 小写ぅ
+        "3\n00:00:04,000 --> 00:00:05,000\nあぁ〜\n\n"        # 长音符
+        "4\n00:00:06,000 --> 00:00:07,000\nんー\n\n"         # 长音ー
+        "5\n00:00:08,000 --> 00:00:09,000\nあ あ\n\n"        # 带空格
+    )
+    out = remove_short_moan_entries(srt)
+    assert out.count("-->") == 0
+
+
+def test_remove_short_moan_multiline_and_resequence() -> None:
+    """多行文本条目与删除后重编号（序号连续、时间正确对应）。"""
+    srt = (
+        "1\n00:00:00,000 --> 00:00:02,000\n気持ちいい\nね\n\n"
+        "2\n00:00:10,000 --> 00:00:11,000\nん〜\n\n"   # 删
+        "3\n00:00:12,000 --> 00:00:15,000\nやばい\n\n"
+    )
+    out = remove_short_moan_entries(srt)
+    assert out.count("-->") == 2
+    assert out.startswith("1\n00:00:00,000 --> 00:00:02,000\n気持ちいい\nね")
+    assert "2\n00:00:12,000 --> 00:00:15,000\nやばい" in out
diff --git a/tests/test_nodes.py b/tests/test_nodes.py
index bf9e875..35124e6 100644
--- a/tests/test_nodes.py
+++ b/tests/test_nodes.py
@@ -292,13 +292,13 @@ def test_resolve_incomplete_candidate_skipped(tmp_path) -> None:
     empty = tmp_path / "empty"
     empty.mkdir()
     resolved = resolve_model_path({}, env={}, candidates=[empty])
-    assert resolved == "large-v3"
+    assert resolved == "large-v2"
 
 
 def test_resolve_fallback_remote() -> None:
-    """验证全部本地候选缺失时回退到远端 large-v3 作为最后兜底。"""
+    """验证全部本地候选缺失时回退到远端 large-v2 作为最后兜底。"""
     resolved = resolve_model_path({}, env={}, candidates=[])
-    assert resolved == "large-v3"
+    assert resolved == "large-v2"
 
 
 def test_format_timestamp() -> None:
@@ -1497,5 +1497,68 @@ def test_whisper_decode_full_cleanup_jp_hallucination(tmp_path, monkeypatch) ->
     assert all(t != "-" for t in text_lines)
 
 
+def test_whisper_decode_full_filters_short_moan(tmp_path, monkeypatch) -> None:
+    """decode_full=true 时纯呻吟碎片整条删除，真实短词保留（2026-09 决策）。"""
+    class MoanModel:
+        def __init__(self, *args, **kwargs):
+            pass
+
+        def transcribe(self, path, **kwargs):
+            # 混合：正常句 + 纯呻吟碎片 + 真实短词（都应保留）。
+            return (
+                [
+                    FakeSegment(0, 2, "気持ちいい"),   # 正常
+                    FakeSegment(2, 3, "あ〜"),         # 纯呻吟 → 删
+                    FakeSegment(3, 4, "ん？"),         # 纯呻吟 → 删
+                    FakeSegment(4, 5, "そこ"),         # 真实短词 → 保留
+                    FakeSegment(5, 6, "やばい"),       # 真实短词 → 保留
+                ],
+                None,
+            )
+
+    monkeypatch.setitem(
+        sys.modules, "faster_whisper", types.SimpleNamespace(WhisperModel=lambda *a, **k: MoanModel())
+    )
+    _make_wav(tmp_path / "audio.wav", 5)
+    resp = whisper_invoke(
+        _whisper_request(tmp_path, params={"language": "ja", "decode_full": True})
+    )
+    assert resp.status == "completed"
+    content = Path(resp.outputs["srt_uri"]).read_text(encoding="utf-8")
+    # 纯呻吟碎片被整条删除；真实短词与正常句保留。
+    assert "あ〜" not in content
+    assert "ん？" not in content
+    assert "気持ちいい" in content
+    assert "そこ" in content
+    assert "やばい" in content
+    assert content.count("-->") == 3  # 5 段 - 2 段呻吟 = 3 条
+
+
+def test_whisper_decode_full_short_moan_can_disable(tmp_path, monkeypatch) -> None:
+    """short_moan_max_chars=0 时关闭短呻吟过滤，所有内容原样保留。"""
+    class MoanModel2:
+        def __init__(self, *args, **kwargs):
+            pass
+
+        def transcribe(self, path, **kwargs):
+            return ([FakeSegment(0, 1, "あ〜"), FakeSegment(1, 2, "そこ")], None)
+
+    monkeypatch.setitem(
+        sys.modules, "faster_whisper", types.SimpleNamespace(WhisperModel=lambda *a, **k: MoanModel2())
+    )
+    _make_wav(tmp_path / "audio.wav", 5)
+    resp = whisper_invoke(
+        _whisper_request(
+            tmp_path,
+            params={"language": "ja", "decode_full": True, "short_moan_max_chars": 0},
+        )
+    )
+    assert resp.status == "completed"
+    content = Path(resp.outputs["srt_uri"]).read_text(encoding="utf-8")
+    assert "あ〜" in content
+    assert "そこ" in content
+    assert content.count("-->") == 2
+
+
 
 
diff --git a/tests/test_seed.py b/tests/test_seed.py
index a33befb..80ee122 100644
--- a/tests/test_seed.py
+++ b/tests/test_seed.py
@@ -28,7 +28,7 @@ def test_seed_default_workflows_idempotent(tmp_path) -> None:
     demo = db.get_latest_workflow_version("demo")["definition"]
     assert demo["name"] == "视频字幕生成"
     demo_asr = next(node for node in demo["nodes"] if node["id"] == "asr")
-    assert demo_asr["params"]["model_path"] == "faster-whisper-large-v3"
+    assert demo_asr["params"]["model_path"] == "faster-whisper-large-v2"
     assert demo_asr["params"]["condition_on_previous_text"] is False
 
     # zh-direct：使用中文直出模型并开启翻译任务。
diff --git a/web/assets/batch.js b/web/assets/batch.js
index 4805a81..5e6cdfd 100644
--- a/web/assets/batch.js
+++ b/web/assets/batch.js
@@ -18,6 +18,9 @@ async function loadBatchWorkflowOptions() {
         .join("")
     : '<option value="">暂无已发布工作流</option>';
   apps.forEach((app) => WORKFLOW_NAMES.set(app.id, app.name));
+  // 批量处理默认使用 learn-translate 工作流（面向学习/讲解类视频，优先召回弱语音）。
+  const learnOption = select.querySelector('option[value="learn-translate"]');
+  if (learnOption) learnOption.selected = true;
 }
 
 // 创建批量任务：POST 文件夹路径与所选工作流，成功后清空输入并刷新列表。
diff --git a/workflows/demo.json b/workflows/demo.json
index c20d28a..dbae393 100644
--- a/workflows/demo.json
+++ b/workflows/demo.json
@@ -23,7 +23,7 @@
         "node_type": "faster-whisper",
         "params": {
           "language": "ja",
-          "model_path": "faster-whisper-large-v3",
+          "model_path": "faster-whisper-large-v2",
           "condition_on_previous_text": false,
           "chunk_seconds": 60,
           "vad_filter": true
diff --git a/workflows/learn-translate.json b/workflows/learn-translate.json
index 52479ad..bf6a018 100644
--- a/workflows/learn-translate.json
+++ b/workflows/learn-translate.json
@@ -26,7 +26,7 @@
         "node_type": "faster-whisper",
         "params": {
           "language": "ja",
-          "model_path": "faster-whisper-large-v3",
+          "model_path": "faster-whisper-large-v2",
           "decode_full": true,
           "condition_on_previous_text": false,
           "chunk_seconds": 60,
@@ -37,7 +37,8 @@
           "_note_chunk_seconds": "60s 分块：内存/显存有界、失败粒度小，块偏移按 WAV 实际时长累积无漂移。正例：2 小时学习视频切成 120 块逐块转写，每块独立，某块失败只重跑该块。反例：chunk_seconds=0（不分块）在长视频上显存吃紧，且一旦中途异常整段重来。decode_full 模式下分块同样生效，幻觉清洗在合并后的整条 SRT 上执行。",
           "_note_condition_on_previous_text": "false（默认）：每个 30s 窗口独立解码，避免长音频下 whisper 把前文错误延续成重复/漂移（官方建议长音频方案）。正例：讲解视频 1 小时，各窗口互不污染，无重复句。反例：设为 true 时，若某窗口误识别，会沿上文把错误放大成整段重复。",
           "_note_beam_size": "1（贪心解码）：速度最快且对清晰讲解足够；学习视频人声清晰，不需要 beam search 的多候选。正例：清晰人声 + beam=1 已能稳定出句。反例：若遇多说话人/嘈杂环境想提升，可调 beam_size=5，但速度明显下降（RTX3090 上约慢 3-5 倍），对本场景收益低。",
-          "_node_help": "faster-whisper 节点（asr）：把 WAV 转写为日语 SRT。\n【关键参数与效果】\n- decode_full=true（默认 false）：无 VAD 整段解码，救回被 silero 当非语音剔除的弱语音/快速讲解/呻吟/混叠人声。\n  正例：savr-1054 全片 115 条 -> 340 条，'说了的话不漏'。\n  反例（false）：弱语音整句消失，字幕出现无端空洞。副作用=无语音段长套话幻觉，已由节点日语幻觉清洗自动移除（连带时间戳整条删除，非 '-' 占位）。\n- vad_filter：decode_full 下被强制 false；独立开启时靠 silero 切语音段，适合纯安静对话，但对 BGM/气声场景会误杀真话。\n- chunk_seconds=60：分块转写，显存有界、块偏移按实际时长累积不漂移、可断点。\n- condition_on_previous_text=false：长音频防重复/漂移（官方建议）。\n- beam_size=1：贪心最快，清晰讲解足够。\n正例：学习视频讲解者轻声带过关键词也能召回。\n反例：开启 VAD 且遇快速讲解/轻微 BGM，弱音节被吞 -> 字幕缺句。"
+          "_note_short_moan_max_chars": "3（默认）：短呻吟/喘息碎片过滤的'有效假名上限'——decode_full 救回的弱语音中混有大量纯语气词碎片（あ…/ん?/はぁ…/んふふ 等），全部字符 ∈ 纯呻吟集合且有效假名数 ≤ 此值即整条删除，字幕不再被呻吟噪声刷屏。正例：呻吟片段 あ…/ん? 被整条删除、字幕清爽；真实短对话 そこ/やばい/ねえ/やだ/えへへ 含非呻吟字符天然命中不了、完整保留（实测 savr-1054 600s：133 条中仅删 14 条纯呻吟，真实长句零误删）。反例：设为 0 则关闭过滤，呻吟碎片重新混入字幕。",
+          "_node_help": "faster-whisper 节点（asr）：把 WAV 转写为日语 SRT。\n【关键参数与效果】\n- decode_full=true（默认 false）：无 VAD 整段解码，救回被 silero 当非语音剔除的弱语音/快速讲解/呻吟/混叠人声。\n  正例：savr-1054 全片 115 条 -> 340 条，'说了的话不漏'。\n  反例（false）：弱语音整句消失，字幕出现无端空洞。副作用=无语音段长套话幻觉，已由节点日语幻觉清洗自动移除（连带时间戳整条删除，非 '-' 占位）。\n- vad_filter：decode_full 下被强制 false；独立开启时靠 silero 切语音段，适合纯安静对话，但对 BGM/气声场景会误杀真话。\n- chunk_seconds=60：分块转写，显存有界、块偏移按实际时长累积不漂移、可断点。\n- condition_on_previous_text=false：长音频防重复/漂移（官方建议）。\n- beam_size=1：贪心最快，清晰讲解足够。\n- short_moan_max_chars=3：短呻吟/喘息碎片过滤阈值（纯呻吟全字符命中且≤N假名才删，真实短对话不命中；0=关闭）。\n正例：学习视频讲解者轻声带过关键词也能召回。\n反例：开启 VAD 且遇快速讲解/轻微 BGM，弱音节被吞 -> 字幕缺句。"
         },
         "inputs": {
           "audio_uri": "extract.audio_uri"