逐字稿文字預覽
[音楽] ええ、そんなこと?いや、いや、いや、分かる。そうだよね。いや、いやあ。いや、マジでそう。 [音楽]
本次執行流程與問題處理
下達指令
預期流程
- 下載與語音辨識
- 來源選擇與品質檢查
- 文字校正與句子單元
- 雙語翻譯
- 雙語時間軸與學習單元
- 筆記與發布
- 公開網頁發布
1. 下載與語音辨識
工具:videonote-transcribe-url(主辨識管線:下載、Whisper 辨識與選稿)
處理:下載音訊、以 Whisper 辨識並選出最佳逐字稿
產出:yt_dlp_meta.json(影片元資料)、audio_16k_mono.wav(16kHz 單聲道音訊)、transcript.whisper.json(Whisper 辨識結果)、transcript.json(正式逐字稿)、transcript_selection_report.json(來源選擇報告)
耗時:12.3 秒
關係:依序執行
結果:完成
2. 全文快速校讀
工具:videonote_rapid_transcript_review.py
處理:先速讀完整逐字稿,再修正高可信突兀詞句並列出待確認項目
產出:rapid_transcript_review_report.json(產出檔案)
耗時:1.9 秒
關係:依序執行
結果:完成
3. 建立句子單元
工具:videonote-build-sentence-units
處理:將逐字稿切成帶時間軸的句子單元
產出:sentence_units.json(句子單元)
耗時:1.0 秒
關係:依序執行
結果:完成
4. 句子密度平衡
工具:videonote_balance_sentence_units.py
處理:平衡句子長度與密度
產出:sentence_units.json(句子單元)
耗時:1.0 秒
關係:依序執行
結果:完成
5. 時間軸稽核
工具:videonote_timeline_audit.py
處理:檢查時間軸與音訊對齊
產出:timeline_audit_report.json(時間軸稽核)
耗時:1.0 秒
關係:依序執行
結果:完成
6. 品質檢查
工具:videonote_controlled_quality.py(檢查時間軸與品質)
處理:檢查語言、時間軸與可讀性品質
產出:controlled_quality_report.json(品質報告)、language_sanity_report.json(語言檢查)
耗時:0.1 秒
關係:依序執行
結果:完成
7. 播放時間軸回填
工具:videonote_rebase_display_timeline.py
處理:將網頁播放時間軸回填為校正字幕時間
產出:display_timeline_rebase_report.json(時間軸回填報告)
耗時:0.1 秒
關係:依序執行
結果:完成
8. 時間軸整合
工具:videonote_timeline_reconcile.py
處理:整合字幕、Whisper 與 VAD 時間證據
產出:timeline_evidence.json(時間軸證據)
耗時:0.1 秒
關係:依序執行
結果:完成
9. 逐字稿交叉檢查
工具:videonote_cross_check_transcript.py
處理:交叉檢查逐字稿與來源字幕
產出:transcript_crosscheck_report.json(交叉檢查)
耗時:0.1 秒
關係:依序執行
結果:完成
10. 雙語翻譯
工具:vnt-sentence(句子雙語翻譯)
處理:將句子翻譯成繁體中文
產出:sentence_bilingual_transcript.json(雙語逐字稿)
耗時:2.6 秒
關係:依序執行
結果:完成
11. 雙語時間軸與學習單元
工具:videonote_learning_timeline_v2.py(建立雙語時間軸與學習單元)
處理:建立雙語時間軸與學習內容
產出:sentence_bilingual_timeline.html(雙語時間軸頁)、learning.json(學習單元)、japanese_learning.json(日文學習單元)
耗時:39.8 秒
關係:依序執行
結果:完成
12. 生成筆記摘要
工具:videonote-generate-note(生成筆記摘要)
處理:生成筆記摘要與重點
產出:note.md(筆記 Markdown)、note.html(筆記 HTML)
耗時:24.4 秒
關係:依序執行
結果:完成
13. 建立筆記頁面
工具:videonote-render-html(產生筆記 HTML)
處理:產生可閱讀的筆記 HTML 頁面
產出:note.html(筆記 HTML)
耗時:0.5 秒
關係:依序執行
結果:完成
14. 發布公開頁面
工具:videonote-publish(發布公開頁面)
處理:發布到公開網站與每日列表
產出:公開筆記網址、result.json(管線結果)
耗時:0.5 秒
關係:依序執行
結果:完成
手動來源字幕
自動來源字幕
Whisper 字幕
Qwen 字幕
- 尚未產生
Parakeet 字幕
- 尚未產生
MOSS 字幕
- 尚未產生
聲學時間證據(PyAnnote / WhisperX)
- 尚未產生
校正前後逐字稿
- 校正前 transcript.source.json 純文字 JSON
- 校正後 transcript.json 純文字 JSON
目前待解決問題與初步改善方向
- 逐字稿語言與宣告語言不一致
已保留來源字幕/Whisper 內容並繼續產生筆記;請確認影片語言。;若語音辨識輸出英文,也會被語言檢查標記,不會覆蓋日文底稿。
- 字幕時間軸待檢
已保留來源字幕並照常發布;未取得足夠可靠錨點。;建議在字幕編輯器重點聽辨時間軸可能漂移區段。
- 逐字稿可先使用,但有待校正清單
segment=0 unnatural_sentence_boundary: 標點出現在句首或停在逗號位置,斷句可能不符合文法/口語;segment=2 unnatural_sentence_boundary: 標點出現在句首或停在逗號位置,斷句可能不符合文法/口語;segment=3 unnatural_sentence_boundary: 標點出現在句首或停在逗號位置,斷句可能不符合文法/口語;segment=4 unnatural_sentence_boundary: 標點出現在句首或停在逗號位置,斷句可能不符合文法/口語;segment=7 unnatural_sentence_boundary: 標點出現在句首或停在逗號位置,斷句可能不符合文法/口語;segment=9 unnatural_sentence_boundary: 標點出現在句首或停在逗號位置,斷句可能不符合文法/口語
- Qwen3-ASR 未完成,需確認 qwen_asr_lab 環境與音訊後重試精進模式。