feat: 优化学习视频转写与字幕清洗

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2026-09-11 14:26:02 +08:00
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+90 -7
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@@ -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。