cat-shark/vrsub
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cat-shark 6eb65e4356 fix: SRT 按 cue 解析并按 ID 回填译文，OCR 空帧分段与失败重试 2026-09-11 17:19:25 +08:00
cat-shark eba9163246 feat: 优化学习视频转写与字幕清洗 2026-09-11 14:26:02 +08:00
cat-shark a8fe133aa4 feat: whisper 新增 decode_full 无VAD整段解码参数并改为整条删除式幻觉清洗 
解决转写漏句（有人说话但没识别出来）问题：silero VAD 对呻吟/轻语/BGM
混叠声学切段能力天然不足，把真话当非语音剔除（实测 savr-1054 全片仅
召回 115 条）。新增 decode_full 参数（默认 false 保持 VAD 现状）：

- decode_full=true 时强制无 VAD 整段解码 + 跳过自动 VAD 分析，救回被
  剔除的弱语音（savr-1054 全片 115 条 → 340 条）
- 副作用是长时寒暄套话幻觉（おやすみなさい/ご視聴ありがとうございま
  した 等），whisper 转录后连带时间戳整条删除（clean_japanese_ha
  lllucinations），不留下 '-' 占位污染下游（占位会渲染进 ASS 成减号）
- 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（15s 阈值实测校准）
- subtitle_cleanup 由 '-' 占位式改为整条删除式 + 剩余重编号，新增
  JAPANESE_HALLUCINATION_TOKENS 词表

新增工作流 learn-translate（学习资料转译+翻译字幕）示范 decode_full
用法，并确立参数标注约定：params._note_<参数名> 存放设定理由与正反例、
_node_help 放节点参数手册（_ 前缀说明键，节点执行时忽略，零运行影响）。

调研记录见 docs/调研-whisper漏句与decode_full验证.md（A/B 实验、结论
修正与 5 个待决问题）。
 2026-09-07 17:21:04 +08:00
cat-shark 4d2a1912da feat: VR字幕默认MarginV改为700并统一历史字幕样式 
- srt-to-dual-eye-ass: 默认顶部安全边距 margin_top 120→700(2026-09),
  120落在画面最顶需抬头看,700为实测合适值、视线自然可读
- nodes/ass.py: 样式定义抽为单一事实来源(DEFAULT_MARGIN_TOP/颜色常量
  +ass_header/style_row/dialogue_line),新生成字幕与历史统一脚本共用同一
  出口,以后调样式只改一处、两边永不漂移
- 新增scripts/unify_ass_style.py: 解析旧文件分辨率与全部Dialogue后经
  ass_header/dialogue_line重建,把媒体库历史样式(底部an2实心白1200/
  半透明1020/顶部120)原地统一为an8顶部对齐+70%透明+MarginV=700;
  默认dry-run预览,--apply写盘;非VR字幕自动跳过
- /mnt/fnOS/123 库401个.CN_dual_eye.ass已全部改写(0失败),269764条
  字幕事件无an2残留,二次运行幂等
- 测试: ass默认值断言120→700,新增invoke默认700用例;新增
  tests/test_unify_ass_style.py(历史三世代收敛/与write_ass逐字节一致/
  幂等/CLI dry-run与apply)
 2026-09-06 18:02:31 +08:00
cat-shark fbcb5115d8 feat: llm 翻译节点打印分批进度与 token 处理速度日志 
翻译节点 translate_lines 分批调用 LLM 时补充可观测日志：
- 任务开始打印总行数与总批数；每完成一批打印总进度（已完成/总行数、
  第几批/共几批、批耗时、累计耗时与行/s），结束打印汇总（总耗时、
  累计 tokens、tok/s 与行/s），便于评估 LLM 处理速度；
- _call_llm 解析响应 usage（total_tokens），每次请求打印单批耗时与
  token/s（接口不返回 usage 时按 0 处理）；
- _translate_batch 改为返回(译文, 本批 tokens)，供累计汇总；
- 补充空输入直接返回的单测，保持 100% 行覆盖率。
 2026-09-06 13:57:44 +08:00
cat-shark 2c3c356348 feat: whisper 节点自动接入自适应 VAD + 方案文档 
- nodes/whisper.py：invoke 检测到 vad_filter=true 且未显式传 vad_parameters
  且 WOV_AUTO_VAD=1 时，自动调用 vad_profiler.vad_parameters_for_audio 按
  本音频信号动态确定 VAD 参数并传给 transcribe；分析失败回退默认不中断转写
  （防御性，不影响整段流程）。
- tests/test_nodes.py：新增自动 VAD 异常回退测试（patch profiler 抛错，
  验证 whisper 正常转写 + transcribe 收到 vad_parameters=None）。
- docs/adaptive_vad.md：完整方案文档（背景/可行性/三层架构/参数建议规则/
  评分器/实现落点/取舍/实现状态）。
 2026-09-06 08:15:13 +08:00
cat-shark 2e8bbb15a4 feat: ASS字幕移到顶部安全区并加透明度(零视差不变) 
- srt-to-dual-eye-ass: an2底部→an8顶部对齐,MarginV改为可配margin_top(默认120),
  字幕避开画面中央人脸高发区(B-1顶部安全区)
- 文字填充&H80FFFFFF→&HB3FFFFFF(约70%透明),描边纯黑→&H80000000半透明黑
- A-1零视差保持不变:左右眼水平相对位置一致,字幕固定屏幕平面
- 新增3条测试(顶部对齐/自定义margin_top/invoke读参数),ass节点覆盖率100%
- 新增docs/调查报告:双目视觉景深原理、字幕深度配置公式与遮挡解决方案
 2026-09-05 21:03:55 +08:00
cat-shark 3aa05bbf76 feat: whisper 分块间暂停检查与默认 float16 计算类型 
- 分块转写在每个分块前检查 run 根目录 paused.flag，批量/任务暂停时
  分块粒度内中止（默认 60s 一块），当前块执行完才停
- 默认 compute_type 由 auto 改为 float16，测试断言同步更新
 2026-08-23 16:25:15 +08:00
cat-shark 4746e0363f feat: VRSub 单体应用（WOV 单机版）初始提交 
为视频生成 VR 双眼字幕的单体实现：FastAPI 后端、调度器与全部节点
（提音/转写/翻译/ASS/抽帧/OCR/LLM 过滤）在单进程内运行。

- 节点协议（wov_sdk 数据模型）与分布式版保持一致，预留回退桥梁
- 工作流即数据：DAG 存于 workflows/*.json，模型/链路改动只改数据
- 调度器：拓扑顺序执行、断点续跑（产物重建）、任务暂停/继续
- 抽帧按帧间隔（select 按帧号精确取帧），VLM OCR 与 LLM 过滤使用
  自适应线程池弹性并发，并打印数据处理速度进度日志
- 100% 行覆盖率（pytest --cov-fail-under=100）
 2026-08-16 23:58:25 +08:00