cat-shark
2c3c356348
- 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）。
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# 每视频自适应 VAD 调参方案
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## 背景：为什么必须每视频单独调 VAD
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实测 CJOD-255 音频（2 小时成人视频）暴露了固定 VAD 配置的根本缺陷：
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- 全片 1s 能量 **56% 在 RMS<900（音乐/低语）**、仅 13% 是静音级(<300)；
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全程有 BGM，**几乎没有纯静音**。
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- 简单能量阈值（RMS>700）会把**整片识别成 1 个 4120s 的巨型语音段**——
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BGM 让能量始终高于阈值，VAD 无法分离出真实说话。
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- 结果是 whisper 全段解码：80% 字幕碎片化（啊/嗯/はい）、32% 参考句漏识别、
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敏感段（口交等）丢失。
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不同视频的 BGM/静音/人声比例天差地别（测试片、音乐 MV、含 BGM 剧集、
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纯语音播客），**固定 VAD 参数必然在多数视频上偏差**。因此需要对**每个视频**
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先独立做信号分析，再动态决定 VAD 参数。
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## 可行性
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1. **VAD 是解码前的前置步骤**：先用 ffmpeg 提 WAV（已有），可独立做信号分析，
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不占用模型推理资源。
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2. **faster-whisper 支持 `vad_parameters` 细参**：可传
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`threshold`（说话判定阈值）、`min_silence_duration_ms`（断句静音时长）、
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`speech_pad_ms`（语音段首尾缓冲）。当前节点只传 `vad_filter`，细参入口未用。
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3. **求解代价可控**：找最优参数在 1-2 分钟代表性片段上做网格搜索，
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全片只跑一次确定后的参数。
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## 方案架构（三层）
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每个视频进入 whisper 节点时：
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│ ① 信号分析 profile_audio（秒级，无模型） │
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│ - 1s 网格能量/RMS 分布 → 静音比例、BGM 底噪、语音疏密 │
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│ - 推断：threshold 候选、min_silence 候选、speech_pad │
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│ ② 片段网格验证 pick_best_vad（90s 代表片段，3~5 组参数） │
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│ - 若提供参考字幕 → 用"参考覆盖率+时间对齐误差"评分 │
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│ - 无参考 → 用"碎片率/连贯性/置信度"启发式评分 │
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│ ③ 全片用 ② 选出的 vad_parameters 跑一次 │
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└─────────────────────────────────────────────────────────┘
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## 信号分析 → VAD 参数推荐规则
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| 音频特征（从能量分布算出） | VAD 建议 |
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| 静音比例高（>30%）、BGM 低 | threshold 高(0.6~0.7)、min_silence 2000，正常 VAD |
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| **BGM 覆盖广（如 CJOD 56%<900）** | **threshold 低(0.3~0.4)、min_silence 300~500、speech_pad 0**——避免把音乐当语音整段拼接 |
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| 纯语音（播客/采访）| threshold 0.5、min_silence 1000，普通 |
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| 长静音（停顿>2s 常见）| speech_pad 减小（0~200）防时间轴压缩漂移 |
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### 关键：BGM 掩盖音频的处理
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对整片被 BGM 覆盖的视频，纯能量 VAD 天然失效。三种手段按优先级：
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1. **降低 VAD threshold**（0.5→0.3）：让 silero 的语音概率模型在 BGM 中
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更敏感地捕捉人声，避免把音乐段误判为静音而吞掉轻语。
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2. **降低 min_silence_duration_ms**（2000→300~500）：避免把停顿超过 2s 的
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短句硬并成一条，缓解"碎片化/漏句"。
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3. **speech_pad_ms 减小**（400→0~200）：缓冲越大，Whisper 对片段起始时间
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估计越偏早，减小可提升时间对齐精度。
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## 评分器（决定最优参数）
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### 有参考字幕（OCR 硬字幕 = ground truth）
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参考的第 k 条 vs 转录的对齐：
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- **覆盖率** = 能在 1.5s 内找到语义对应日文的参考条数 / 总参考条数（越高越好）
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- **时间误差** = 配对条目 |转录start - 参考start| 的平均（越低越好）
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- 综合分 = 覆盖率 - 0.3×时间误差（权重可调）
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### 无参考字幕（启发式）
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用转录自身质量：
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- **碎声率** = 纯单字/语气词条目占比（越低越好，如 <20%）
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- **连贯性** = 每条平均字数（适中为好，不碎不并）
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- **置信度** = whisper segment 的 avg_logprob
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## 实现落点
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- 新模块 `nodes/vad_profiler.py`：`profile_audio()`（信号分析）、
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`pick_best_vad()`（片段网格 + 评分）、`vad_parameters_for_audio()`（总入口）
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- `nodes/whisper.py`：在 `invoke` 里检测到 `vad_filter=true` 且未显式传
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`vad_parameters` 时，调用 profiler 生成 per-video 参数传给 `transcribe()`
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- 参考字幕可选：若工作流/请求提供 `reference_srt_uri`，走"有参考评分"
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- 门控：`WOV_AUTO_VAD=1`（默认开），可关；显式传 `vad_parameters` 时跳过
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## 取舍
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- **收益**：每个视频用最贴合其声学的 VAD，显著降低碎片化、漏句、时间错位，
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尤其对 BGM 音频（如成人视频、综艺）。
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- **成本**：每视频额外 10~30s 信号分析 + 片段上 3~5 次短转写（分钟级），
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相比全片转写可接受。
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- **风险**：片段网格选取的代表性片段若无说话/纯音乐，可能评为最差参数。
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缓解：选 2 段（开头+中段）拼接，且阈值下限保护。
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## 实现状态（2026-09 已落地）
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- `nodes/vad_profiler.py`：`profile_audio()`（1s 能量分析）、
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`suggest_vad_parameters()`（信号→VAD 建议）、`score_transcript()`（幻觉词
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扣分启发式）、`vad_parameters_for_audio()`（总入口）、`_pick_representative_start()`
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与 `_grid_search_vad()`（片段网格）。
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- `nodes/whisper.py`：`invoke` 检测到 `vad_filter=true` 且未显式传
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`vad_parameters` 且 `WOV_AUTO_VAD=1` 时，自动调用 profiler 生成 per-video 参数
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传给 `transcribe()`；分析失败回退默认不中断转写。
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- 测试 `tests/test_vad_profiler.py`（19 个）覆盖：信号分析、四个建议分支、
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幻觉词/碎片评分、网格选优、异常回退、空音频/低采样率、候选网格展开。
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- 门控：`WOV_AUTO_VAD=0` 关闭自动调参；显式传 `vad_parameters` 时跳过。
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- 说明：当前接入默认 `whisper_invoke=None`（仅信号分析，秒级、不额外跑模型）；
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若未来要启用片段网格验证，传入 whisper 回调并暴露配置即可，框架已就绪。
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