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videocut-clip-oral/tips/口误识别方法论.md
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@@ -0,0 +1,270 @@
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input: 转录文本 (带时间戳的 JSON)
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output: 审查稿
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pos: 核心方法论，口误识别和删除决策
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架构守护者：一旦我被修改，请同步更新：
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1. ../README.md 文件清单
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# 口误识别方法论
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## 一、识别方法
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### ❌ 不要用正则匹配
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### ✅ 逐段阅读，逐句检查
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每句话问自己：
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1. **句子完整吗？** - 残句 = 口误
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2. **有重复吗？** - 词语/短语/句子重复
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3. **通顺吗？** - 不通顺 = 说错了
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### 口误特征
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| 特征 | 判断 |
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|------|------|
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| 残句（没说完） | 一定是口误 |
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| 同一内容说两遍 | 删前面保后面 |
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| 语义不通顺 | 说错了重说 |
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| 多余的字词 | 卡顿/口吃 |
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## 二、口误类型与删除策略
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| 类型 | 示例 | 删除策略 |
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|------|------|----------|
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| 重复型 | `拉满新拉满` | 只删差异部分（"新"） |
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| 替换型 | `AI就是AI就会` | 删第一个完整版本（"AI就是"） |
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| 卡顿型 | `听会会` | 删第一个重复字 |
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### ⚠️ 精确处理步骤
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当遇到 `🔴~~错误版本~~正确版本` 时：
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**步骤1**：识别口误类型（重复/替换/卡顿）
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**步骤2**：逐token查时间戳
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```python
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for i in range(start_idx, end_idx):
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gap = timestamps[i][0] - timestamps[i-1][1] if i > 0 else 0
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print(f"[{i}] {tokens[i]} @ {timestamps[i][0]/1000:.2f}s" +
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(f" ⚠️ gap={gap/1000:.1f}s" if gap > 500 else ""))
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```
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**步骤3**：确定精确删除边界
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- 时间跨度 > 2秒 → 必有静音，需拆分
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- 替换型：删第一个完整版本
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- 重复型：只删差异token
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### 案例库
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| 口误 | 错误处理 | 正确处理 |
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|------|----------|----------|
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| `拉满新拉满` | 删40.84-47.69s | 删41.35-47.69s（静音+新） |
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| `AI就是AI就会` | 只删"就是" | 删"AI就是"(85.78-86.50s) |
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| `听会会` | 删整个"听会会" | 只删第一个"会" |
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## 三、微口误检测（2026-01-15 新增）
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### 什么是微口误
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不成词的卡顿音，转录检测不到，但听起来不舒服。
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| 类型 | 示例 | 特点 |
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|------|------|------|
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| 起音卡顿 | "呃...你以为" | 开头有杂音 |
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| 吞字 | "钉钉A...钉钉AI" | 说到一半重来 |
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| 气口声 | 吸气/呼气声 | 换气太重 |
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### VAD 检测方法
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用 FunASR 的 VAD（语音活动检测）找出所有发声片段：
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```python
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from funasr import AutoModel
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import subprocess
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# 提取音频
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subprocess.run(['ffmpeg', '-y', '-i', 'video.mp4', '-ss', '0', '-t', '5',
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'-vn', '-acodec', 'pcm_s16le', '-ar', '16000', '-ac', '1',
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'/tmp/check.wav'], capture_output=True)
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# VAD 检测
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vad_model = AutoModel(model="fsmn-vad", disable_update=True)
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result = vad_model.generate(input="/tmp/check.wav")
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for item in result:
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if 'value' in item:
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for start_ms, end_ms in item['value']:
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print(f"[{start_ms/1000:.3f}s - {end_ms/1000:.3f}s] 语音活动")
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```
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### 输出示例
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```
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[0.000s - 0.430s] 语音活动 ← 微口误！（0.71s才是正式语音）
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[0.710s - 4.980s] 语音活动 ← 正式语音
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```
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### 判断规则
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| 模式 | 判断 |
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|------|------|
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| 短语音 + 长静音 + 长语音 | 第一个短语音是微口误 |
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| 语音时长 < 0.5s 且后面有静音 | 可能是微口误 |
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## 三.5、语气词检测（2026-01-15 新增）
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### 什么是语气词
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转录能识别，但属于多余的过渡音，删除后更流畅。
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| 类型 | 示例 | 特点 |
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|------|------|------|
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| 过渡词 | "嗯"、"啊" | 句子之间的填充 |
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| 感叹词 | "哎"、"诶"、"唉" | 无意义感叹 |
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| 犹豫音 | "呃"、"额" | 思考时发出 |
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### 检测方法
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```python
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# 语气词列表
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filler_words = ['嗯', '啊', '哎', '诶', '呃', '额', '唉', '哦', '噢', '呀', '欸']
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# 扫描转录结果
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for i, item in enumerate(all_chars):
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if item['char'] in filler_words:
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# 获取上下文
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prev_char = all_chars[i-1] if i > 0 else None
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||||
next_char = all_chars[i+1] if i < len(all_chars)-1 else None
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||||
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||||
print(f"[{item['start']:.2f}s] \"{item['char']}\"")
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||||
print(f" 上下文: {prev_char['char']}【{item['char']}】{next_char['char']}")
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```
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### ⚠️ 删除边界要精确
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```
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错误：删语气词的时间戳 (语气词.start - 语气词.end)
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→ 可能删掉前面字的尾音
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正确：从前一个字的 end 到后一个字的 start
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→ (前字.end - 后字.start) 包含静音+语气词
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```
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### 案例模式
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| 上下文 | 错误删除 | 正确删除 |
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|--------|----------|----------|
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| "A [静音] 语气词 B" | 只删语气词时间戳 | 删 "A.end - B.start" |
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| "A 语气词 B" | 删语气词时间戳 | 删 "A.end - B.start" |
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## 四、静音段
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### 阈值规则
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| 静音长度 | 处理 |
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|---------|------|
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| < 1秒 | **忽略** - 自然停顿 |
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| ≥ 1秒 | 建议删除 |
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| 开头 > 1秒 | 建议删除 |
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### 识别方法
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```python
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# 开头静音
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if timestamps[0][0] > 1000:
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print(f"开头静音 {timestamps[0][0]/1000:.1f}s")
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# 句间静音
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for i in range(len(timestamps) - 1):
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||||
gap = timestamps[i+1][0] - timestamps[i][1]
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if gap >= 1000:
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||||
print(f"静音 {gap/1000:.1f}s @ {timestamps[i][1]/1000:.1f}s")
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```
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## 五、审查稿格式（时间戳驱动）
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# 口误审查稿
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视频：01-xxx-v1.mp4
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【正文】
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⏸️[1.36s @ 0.00-1.36]
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🔴~~你以为今天a~~(1.36-2.54)你以为钉钉AI录音卡...
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【删除任务清单】
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**口误（3处）**：
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- [ ] 1. `(1.36-2.54)` 删"你以为今天a" → 保留"你以为钉钉"
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- [ ] 2. `(47.55-47.69)` 删"新" → 保留"拉满"
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- [ ] 3. `(85.78-86.50)` 删"AI就是" → 保留"AI就会"
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**静音（2处）**：
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- [ ] 1. `(41.35-47.55)` 静音6.2s
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- [ ] 2. `(0.00-1.36)` 开头静音
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```
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**关键**：
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- 删除项用 `(start-end)` 格式
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- 剪辑脚本直接用时间戳，不搜索文本
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## 六、FunASR 时间戳对齐
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### Token规则
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| 元素 | 时间戳 |
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|------|--------|
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| 中文字符 | 每字1个 |
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| 英文单词 | 整词1个（`agent` 算1个） |
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| 标点/空格 | 无时间戳 |
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### Token化函数
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```python
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def tokenize(text):
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||||
tokens = []
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i = 0
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||||
while i < len(text):
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||||
char = text[i]
|
||||
if '\u4e00' <= char <= '\u9fff': # 中文
|
||||
tokens.append(char)
|
||||
i += 1
|
||||
elif char.isascii() and char.isalpha(): # 英文
|
||||
word = ''
|
||||
while i < len(text) and text[i].isascii() and text[i].isalpha():
|
||||
word += text[i]
|
||||
i += 1
|
||||
tokens.append(word)
|
||||
else:
|
||||
i += 1
|
||||
return tokens
|
||||
```
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## 七、验证清单
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- [ ] 删的是前面版本？
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- [ ] 保留的文本完整通顺？
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- [ ] 删除后不会产生新的重复？
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- [ ] 时间戳精确到小数点后两位？
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