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cat-shark f2895ee103 feat: 字幕领域纠错模块(通用领域词表 + 有效上下文,不过拟合)
背景:成人视频 ASR 常把性器官(チンポ/マンコ)听错成近音词(手先/
チェーンバー 等),翻译逐字直译导致与画面严重不符。

实验结论:
- 硬编码 ASR 误听例子(手先→肉棒)过拟合——换视频的误听词就失效;
- 通用领域词表(只列性器官的常见日文词+中文)+ 有效上下文 + 通用引导
  可泛化——对从没见过的误听(バナナ/マンゴー→性器官)也能按语境推断。

实现 nodes/subtitle_correction.py:
- PROPER_SESSION_WORDS:通用性器官领域词表(不含 ASR 误听噪声词)
- _is_fragment:纯语气词/碎片过滤
- _build_context:目标 ±60s 有效上下文(过滤碎片,保留动作链)
- _system_prompt:通用引导(无具体误听例子)
- _extract_target_line:从 LLM 输出解析目标行译文
- invoke:逐条领域纠错,产出 corrected.srt

测试 tests/test_subtitle_correction.py(12 个):
- 碎片判定/上下文过滤/目标解析/提示词无噪声例子(9 快速单测)
- 真实 LLM 泛化回归(对未出现误听词也能推断性器官)+ 端到端 invoke
2026-09-06 10:44:09 +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