- 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)。
两部分同属字幕质量优化,共用 llm.py 翻译链路: 1) 长时寒暄幻觉词清洗(nodes/subtitle_cleanup.py) 对展示时长超过阈值(默认 15s,实测 30s 幻觉占位 vs 2s 真实词的分界) 且文本含收尾/开场寒暄(晚安、感谢观看等)的字幕,文本替换为 '-', 由后续过滤流程移除;短时寒暄(如剧情中真实互道晚安)保留不误删。 写文件前调用 。 2) 专名/隐语不直译(nodes/proper_nouns.py) 片假名专名(人名/品牌/角色)与成人语境隐语是 LLM 误译重灾区: - ジンゴ 被误译成'芒果'、カンタくん 被保留日文而非音译; - マンゴー/バナナ/リンゴ/金玉/おまんこ/ちんちん 等在色情语境中 是生殖器官代称,字面直译严重错译。 整理三张规则表(专名/拟声词/成人隐语,用户提供隐语表), 检测原文命中后动态注入翻译提示词, 让 LLM 按正确语义处理。文档见 docs/proper_nouns.md。 测试(红→绿): - tests/test_hallucination_mask.py:长时掩码/短时保留/非寒暄保留/阈值边界 - tests/test_proper_nouns.py:专名命中/拟声词/成人隐语/真实数据集成 - 真实 LLM 集成测试(完整 1440 行翻译 + 清洗 + 专名注入)通过
- 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