工作清單

Easy Japanese Conversation | At the Arcade 🎬 | N5-N4 Listening Practice

逐字稿文字預覽

おお。
プリクラ。
ええ、
懐かしい。
ええ。
ねえ、
プリクラ取ろうよ。
ええ、
恥ずかしいよ。
俺たち高校生じゃないんだよ。
別に大人がプリクラ取ってもいいじゃん。
しょうがないなあ。
やった。
見て。
取れた。
何この顔?
全然違うじゃん。
それがプリクラです。
ねえ、
でかすぎる。
でかすぎる。
笑い受けるね。
あ、
ねえねえ、
他のでも遊んでみようよ。
笑いあ、
うん。
可愛すぎるだろ。
おお。
おほ。
プリクラある。
懐かしい。
ええ。
なんちゃって。
恥ずかしいよ。
俺たち高校生じゃないんだよ。
え、別に大人がプリクラ取ってもいいでしょ。
ね。
しょうがないなあ。
イエー。
見て。
取れた。
何この顔?
お、
全然違うじゃん。
それがプリクラですから。
これでかすぎるでしょ。
これやば。
うちムチみたい。
咳払いやばいね、
これ。
やばい。
やばい。
笑いいやね。
何?
笑いすぎ。
笑い死ぬ、
死ぬ。
はあ。
めっちゃ笑える。
うん。
はあ。
え、ちょ、
他のもさ、
遊んでいこう。
あ、
うん。
いいよ。
可愛すぎるだろ。
笑い鼻息

來源：transcript.txt

本次執行流程與問題處理

  1. 下達指令

    指令：videonote https://www.youtube.com/watch?v=FMYnz3FpARQ --language ja --bilingual

    來源：https://www.youtube.com/watch?v=FMYnz3FpARQ

    辨識語言：ja ｜ 參數：--language ja --bilingual

  2. 預期流程

    依指令產生的處理順序：

    1. 下載與語音辨識
    2. 來源選擇與品質檢查
    3. 文字校正與句子單元
    4. 雙語翻譯
    5. 雙語時間軸與學習單元
    6. 筆記與發布
    7. 公開網頁發布

  3. 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：125.4 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  4. 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：21.5 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  5. 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：0.5 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  6. 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：0.6 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  7. 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：0.6 秒

    關係：依序執行

    結果：失敗

    問題：exit code 46

  8. 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：0.6 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  9. 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：0.7 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  10. 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：0.7 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  11. 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：0.7 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  12. 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：9.1 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  13. 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：0.2 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  14. 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：27.1 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  15. 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：0.2 秒

    關係：依序執行

    結果：完成

  16. 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：0.3 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

Parakeet 字幕

MOSS 字幕

聲學時間證據（PyAnnote / WhisperX）

校正前後逐字稿

目前待解決問題與初步改善方向

進一步精進字幕與筆記
使用 Workbench 上傳校正字幕、中文參考稿或回饋 SRT，重新產生雙語與學習單元。
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