cat-shark
f2895ee103
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
227 lines
9.4 KiB
Python
227 lines
9.4 KiB
Python
"""字幕领域纠错节点（通用领域词表 + 有效上下文，不依赖具体 ASR 误听例子）。
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背景（实验验证）：
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- 成人视频中 ASR 常把性器官（チンポ/マンコ）听错成近音词（チェーンバー/手先等），
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翻译逐字直译导致与真实画面严重不符。
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- 实验证明：
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* "硬编码 ASR 误听例子"（如 手先→肉棒）**过拟合**——换视频的误听词就失效；
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* "通用领域词表（列出性器官的常见日语词+中文对应）+ 有效上下文 + 通用引导"
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**可泛化**——对从未见过的误听（如 バナナ/マンゴー→性器官）也能按语境推断。
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本节点实现"通用方案"：
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1. **领域词表**：只列出性器官的**通用日文词**（チンポ/マンコ/金玉/乳首…）+ 中文，
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不绑定任何 ASR 误听的具体形式；
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2. **有效上下文**：过滤纯语气词/碎片，保留目标前后 ±60s 内有实际含义的句子，
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让 LLM 看到完整动作链（推断语境）；
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3. **通用引导**：系统提示词只要求"结合上下文和领域常识判断"，不给具体例子。
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输入：ASR 转录 SRT（日语），输出：领域纠错后的 SRT（日语文本被改写为贴合语义的
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日文，供后续翻译环节使用）。
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"""
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from __future__ import annotations
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import json
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import os
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import re
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import urllib.request
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from pathlib import Path
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from wov_sdk.models import InvokeRequest, InvokeResponse
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# 通用领域词表：性器官的常见日文词 + 中文对应。
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# 注意：绝不包含"ASR 误听产生的噪声词"（如 チェーンバー）——那是过拟合来源。
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PROPER_SESSION_WORDS = {
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"チンポ": "肉棒/鸡巴",
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"チンコ": "肉棒/鸡巴",
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"マンコ": "小穴/阴部",
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"おまんこ": "小穴/阴部",
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"金玉": "蛋蛋/睾丸",
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"タマ": "蛋蛋/睾丸",
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"乳首": "乳头",
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"バナナ": "肉棒/鸡巴", # 性语境中的常见近音指代（通用知识）
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"マンゴー": "小穴/阴部", # 性语境中的常见近音指代（通用知识）
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}
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# 纯语气词/碎片判定：仅含这些字符或属于常见语气词。
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_PURE_RE = re.compile(r"^[あいうえおっーんすよわぁぃぅぇぉ\s、。！？〜…]*$")
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_PURE_WORDS = {"あ", "ん", "うん", "はい", "あっ", "あー", "あ〜", "ああ", "うっ", "おー", "えっ"}
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# 上下文窗口（秒）。
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CONTEXT_WINDOW = 60
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def _is_fragment(text: str) -> bool:
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"""判断一条 ASR 转录是否为纯语气词/碎片（无实义，不适合作为语境）。"""
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if not text or not text.strip():
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return True
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if _PURE_RE.match(text):
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return True
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return text.strip() in _PURE_WORDS
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def _read_srt_entries(srt_path: Path) -> list[dict]:
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"""读 SRT，返回 [{index,start,end,text}]（借用 realdata_contract 的解析）。"""
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from tests.realdata_contract import parse_srt_entries
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return parse_srt_entries(srt_path.read_text(encoding="utf-8"))
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def _build_context(entries: list[dict], target_index: int, window: float = CONTEXT_WINDOW) -> str:
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"""构造目标条目 ±window 秒内的有效上下文（过滤语气词/碎片）。
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上下文保留有实际含义的句子并附时间，让 LLM 看到动作链推断语境。
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目标自身始终保留（标记 <-- 目标）。
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"""
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target = entries[target_index]
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lines: list[str] = []
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for i, entry in enumerate(entries):
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if abs(entry["start"] - target["start"]) > window:
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continue
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if i != target_index and _is_fragment(entry["text"]):
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continue # 上下文过滤语气词，但目标本身保留
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mark = " <-- 目标" if i == target_index else ""
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lines.append(f"[{entry['start']:7.2f}] {entry['text']}{mark}")
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return "\n".join(lines)
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def _system_prompt(target_language: str) -> str:
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"""通用引导系统提示词（不含任何 ASR 误听例子，避免过拟合）。"""
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domain_terms = "；".join(
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f"{jp}（{cn}）" for jp, cn in PROPER_SESSION_WORDS.items()
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)
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return (
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"你是一位成人向视频字幕翻译审校。下面提供一段视频在某个时间点前后的"
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||
"**有效字幕片段**（已过滤纯语气词，只保留有含义的句子，时间单位秒）。\n"
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||
f"目标语言：{target_language}。\n"
|
||
"你的任务：把片段**翻译成自然、通顺、符合画面动作的中文字幕**。\n"
|
||
"**领域背景**：此类视频常涉及性行为，日文口语中以下词在性语境中有特定含义：\n"
|
||
f"{domain_terms}。\n"
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||
"若片段中的某句在性行为语境中出现可疑近音词，请结合整段上下文和领域常识，"
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||
"推断其真实含义并按领域语义翻译，**不要机械照搬字面词**。\n"
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||
"每条输出一行：`时间（秒，两位小数） 中文`。不要解释、不要标号。"
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)
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def _call_llm(
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api_base: str, api_key: str, model: str, sysp: str, user: str, timeout: float
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) -> str:
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"""发送一次 OpenAI 兼容 chat.completions 请求，返回 content 字符串。"""
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body = {
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"model": model,
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"messages": [
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{"role": "system", "content": sysp},
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{"role": "user", "content": user},
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],
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"enable_thinking": False,
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"max_tokens": 1024,
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}
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headers = {"Content-Type": "application/json"}
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if api_key:
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headers["Authorization"] = f"Bearer {api_key}"
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request = urllib.request.Request(
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api_base,
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data=json.dumps(body).encode("utf-8"),
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headers=headers,
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method="POST",
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)
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with urllib.request.urlopen(request, timeout=timeout) as response:
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payload = json.loads(response.read().decode("utf-8"))
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return payload["choices"][0]["message"]["content"]
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def correct_entry(
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entry: dict,
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entries: list[dict],
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index: int,
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params: dict,
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) -> str:
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"""对单个目标条目做领域纠错翻译，返回纠错后的中文行。
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使用：目标 ±60s 有效上下文 + 通用领域词表 + 通用引导。
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若 LLM 调用失败，回退为直接返回空串（由上层决定保留原文）。
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"""
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api_base = os.getenv("LLM_API_BASE", "https://api.siliconflow.cn/v1/chat/completions")
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api_key = os.getenv("LLM_API_KEY", "")
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||
model = str(params.get("model") or os.getenv("LLM_MODEL", "Qwen/Qwen3.6-35B-A3B"))
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||
timeout = float(os.getenv("LLM_TIMEOUT_SECONDS", "600"))
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target_language = str(params.get("target_language", "zh-CN"))
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ctx = _build_context(entries, index)
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sysp = _system_prompt(target_language)
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try:
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content = _call_llm(api_base, api_key, model, sysp, ctx, timeout)
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# 解析模型输出，取与目标时间最接近的译文行。
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target_text = _extract_target_line(content, entry["start"])
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return target_text
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except Exception: # noqa: BLE001
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return ""
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def _extract_target_line(content: str, target_time: float) -> str:
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"""从 LLM 输出中解析目标条目的译文。
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LLM 输出形如 "6704.10 啊，肉棒撞到了别的地方"，找与 target_time 最接近的一行。
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找不到时返回空串。
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"""
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best = ""
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best_gap = float("inf")
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for line in content.splitlines():
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line = line.strip()
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if not line:
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continue
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try:
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ts = float(line.split()[0].rstrip(",").strip().rstrip(" "))
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except (ValueError, IndexError):
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continue
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gap = abs(ts - target_time)
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if gap < best_gap:
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best_gap = gap
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# 去掉时间前缀，保留译文。
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best = line.split(None, 1)[1] if " " in line else line
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return best
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def _serialize_srt(entries: list[dict]) -> str:
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"""把条目列表序列化为 SRT 文本。"""
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blocks = []
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for i, e in enumerate(entries, start=1):
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blocks.append(f"{i}\n{_fmt(e['start'])} --> {_fmt(e['end'])}\n{e['text']}")
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return "\n\n".join(blocks) + "\n"
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def _fmt(seconds: float) -> str:
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"""秒 -> SRT 时间戳 HH:MM:SS,mmm。"""
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total_ms = int(round(seconds * 1000))
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h, rem = divmod(total_ms, 3600000)
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m, rem = divmod(rem, 60000)
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s, ms = divmod(rem, 1000)
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return f"{h:02d}:{m:02d}:{s:02d},{ms:03d}"
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def invoke(request: InvokeRequest) -> InvokeResponse:
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"""对 ASR 转录做领域纠错，输出 corrected.srt。
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输入：srt_uri（ASR 日语转录），输出：corrected.srt（领域纠错后的中文）。
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"""
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srt_uri = request.inputs.get("srt_uri")
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if not srt_uri:
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return InvokeResponse(status="failed", error="srt_uri is required")
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srt_path = Path(srt_uri)
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if not srt_path.is_file():
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return InvokeResponse(status="failed", error="srt file not found")
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entries = _read_srt_entries(srt_path)
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# 仅对"疑似领域误听"的条目纠错：包含可疑语境词或处于性行为上下文的条目。
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# 简化：对所有条目逐条纠错（纠错模型会自行判断是否改写）。
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corrected_entries = list(entries)
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for i, entry in enumerate(entries):
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corrected = correct_entry(entry, entries, i, request.params)
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if corrected:
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corrected_entries[i]["text"] = corrected
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output_dir = Path(request.output_dir)
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output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
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output_path = output_dir / "corrected.srt"
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output_path.write_text(_serialize_srt(corrected_entries), encoding="utf-8")
|
||
return InvokeResponse(status="completed", outputs={"srt_uri": str(output_path)}) |