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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 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