工作清單｜川普頒獎! 黃仁勳獲美最高科學榮譽父母見證

逐字稿文字預覽

這是週四在美國白宮舉行的科技領袖峰會。
美國總統川普向特斯拉創辦人馬斯克,
輝達執行長黃仁勳、超微執行長蘇姿丰、Google共同創辦人布林頒發國家科學獎章。
an industrial titan, a brilliant engineer and one of the greatest technology founders to ever live.
His name is Elon Musk.
Quite honestly, there's nobody like him.
Jensen designed microprocessors for AMD and graphic chips at LSI Logic before co-founding NVIDIA.
because he soon realized and discovered that their chips had many other important uses and applications.
Nobody had any idea at the time what he was talking about, but he did, and that's all it was.
黃仁勳等人獲頒的是
美國最高的科學獎章
黃仁勳和川普經常碰面,包括上個月出席川普為中國國家主席習近平舉行的國宴,
以及上週曾前往白宮與多名科技領袖還有川普坐下來商討人工智慧,
並建立自我監管機制。

來源：transcript.txt

本次執行流程與問題處理

下達指令
指令：videonote https://www.youtube.com/watch?v=iEiawGGaAC8 --language zh --bilingual --learning --secondary-language en --allowed-language zh --allowed-language en --language-mode PRIMARY_WITH_SECONDARY

來源：https://www.youtube.com/watch?v=iEiawGGaAC8

辨識語言：zh ｜參數：--language zh --bilingual --learning --secondary-language en --allowed-language zh --allowed-language en --language-mode PRIMARY_WITH_SECONDARY
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
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：129.1 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：17.2 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：0.3 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：0.3 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：0.4 秒
關係：依序執行
結果：完成
6. 其他處理
工具：/Users/sagawa/AI_WORK/videonote/.venv/bin/python
處理：執行其他輔助工具
產出：（無明確產出）
耗時：0.4 秒
關係：依序執行
結果：完成
7. Stage 4 — multilingual canonical merge, semantic reflow, and source QC
工具：videonote_multilingual_transcript_qc.py
處理：Validate merged source-language transcript before translation and publication
產出：sentence_units.json（句子單元）、transcript_quality_status.json（產出檔案）
耗時：0.1 秒
關係：在多語來源合併後執行；翻譯與學習衍生內容之前
結果：完成
8. 其他處理
工具：/Users/sagawa/AI_WORK/videonote/.venv/bin/python
處理：執行其他輔助工具
產出：（無明確產出）
耗時：0.5 秒
關係：依序執行
結果：完成
9. 其他處理
工具：/Users/sagawa/AI_WORK/videonote/.venv/bin/python
處理：執行其他輔助工具
產出：（無明確產出）
耗時：0.5 秒
關係：依序執行
結果：完成
10. 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
11. 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：0.6 秒
關係：依序執行
結果：完成
12. 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：0.6 秒
關係：依序執行
結果：完成
13. 其他處理
工具：/Users/sagawa/AI_WORK/videonote/.venv/bin/python
處理：執行其他輔助工具
產出：（無明確產出）
耗時：0.7 秒
關係：依序執行
結果：完成
14. 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：5.4 秒
關係：依序執行
結果：完成
15. 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：0.5 秒
關係：依序執行
結果：完成
16. 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：28.6 秒
關係：依序執行
結果：完成
17. 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：0.6 秒
關係：依序執行
結果：完成
18. 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：37.7 秒
關係：依序執行
結果：完成
19. 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：0.8 秒
關係：依序執行
結果：完成
20. 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：0.9 秒
關係：依序執行
結果：完成
21. 建立單一入口網頁
工具：videonote_unified_entry_v2.py（建立單一入口網頁與工作清單）
處理：建立單一入口網頁與工作清單
產出：unified_entry.html（單一入口網頁）、worklist.html（工作清單）
耗時：1.0 秒
關係：依序執行
結果：完成
22. 啟動網站伺服器
工具：videonote-site-start
處理：啟動本機公開網站伺服器
產出：（無明確產出）
耗時：0.1 秒
關係：依序執行
結果：完成

手動來源字幕

尚未產生

自動來源字幕

subtitle_acquisition.json 下載140 bytes

Whisper 字幕

transcript.whisper.json 純文字 JSON867 / 7,754 bytes
transcript.whisper.srt 下載1,436 bytes
transcript.whisper.tsv 下載1,093 bytes
transcript.whisper.txt 下載867 bytes
transcript.whisper.vtt 下載1,300 bytes

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.whisper.json 純文字 JSON 867 / 7,754 bytes
校正後 transcript.presegmentation_corrected.json 純文字 JSON 959 / 13,456 bytes

目前待解決問題與初步改善方向

已套用有全文上下文支持的暫定修正待修正
已校正「回答執行長黃仁勳」→「輝達執行長黃仁勳」、「蘇茲峰」→「蘇姿丰」；仍建議對照原音確認。
局部 ASR 仍待回聽待修正
約 56–60 秒「黃仁勳等人獲頒的是美國最高的科學獎章」依前文補足，標記為暫定；英文履歷句仍有 ASR 語法疑點。
Qwen3-ASR 未完成，需確認 qwen_asr_lab 環境與音訊後重試精進模式。
文字校正未完整完成，需重試校正或補充校正案例。

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。
開啟 Workbench

逐字稿文字預覽

本次執行流程與問題處理

下達指令

預期流程

1. 下載與語音辨識

2. 全文快速校讀

3. 建立句子單元

4. 句子密度平衡

5. 時間軸稽核

6. 其他處理

7. Stage 4 — multilingual canonical merge, semantic reflow, and source QC

8. 其他處理

9. 其他處理

10. 品質檢查

11. 播放時間軸回填

12. 逐字稿交叉檢查

13. 其他處理

14. 雙語翻譯

15. 雙語時間軸與學習單元

16. 生成筆記摘要

17. 建立筆記頁面

18. 雙語時間軸與學習單元

19. 建立筆記頁面

20. 發布公開頁面

21. 建立單一入口網頁

22. 啟動網站伺服器

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