#1720 语音识别多音字怎么处理

pyVideoTrans 的语音识别（ASR）本身无法直接处理多音字问题，因为 ASR 模型（如 Whisper）是根据音频特征生成最可能的文本，不涉及中文多音字的语义判断。

要解决翻译和配音中可能出现的多音字错误，您可以采取以下策略：

1. 核心方法：在翻译后手动校对和编辑

   • 这是最直接有效的方法。软件在语音识别和翻译后，会弹出字幕编辑窗口。
   • 在此窗口中，您可以仔细检查识别和翻译结果，手动修正因多音字导致的错误。例如，将“银行（yín háng）”误识别为“行走（xíng zǒu）”的情况，可以在这里直接修改文本。

2. 提升识别准确率（减少错误源头）

   • 选择更优的ASR模型：在“语音识别”区域，选择 faster-whisper 的 large-v3 模型，其准确率最高。
   • 使用针对中文优化的模型：对于中文内容，可以尝试 阿里FunASR(本地) 模型，它对中文的识别效果通常更好。
   • 优化识别参数：在 工具 -> 选项 -> 高级选项 的“Faster/OpenAI/Whisper”部分，可以微调 VAD 参数（如降低“语音阈值”），确保人声被清晰截取，减少背景噪音干扰。

3. 利用AI翻译的上下文理解（间接改善）

   • 多音字错误可能在后续的翻译环节被AI模型根据上下文纠正。
   • 在“翻译”区域，选择如 DeepSeek、ChatGPT、Gemini 等大模型，并在 工具 -> 选项 -> 高级选项 的“字幕翻译调整”中，勾选“发送完整字幕”。这样AI在翻译时能看到更多上下文，有更高概率输出正确的语义。

总结操作流程：使用 large-v3 模型提高初始识别准确率 → 利用大模型翻译的上下文能力进行纠正 → 最后在字幕编辑窗口进行最终的人工校对和修正，这是处理多音字问题最可靠的路径。

配音时，多音字怎么解决

pyVideoTrans 的配音（TTS）环节无法自动判断多音字的正确读音，因为它依赖于您提供的字幕文本。要解决多音字发音错误，您必须在配音前，手动修正字幕文本。具体操作如下：

核心步骤：在翻译后、配音前的编辑窗口中进行修正

1. 流程触发：当软件完成“翻译”步骤后，会自动弹出 “配音角色和字幕编辑” 窗口。

2. 定位与修改：在此窗口中，仔细检查翻译后的字幕文本。找到因多音字可能导致发音错误的词，并手动修改为正确的同音异形字。

   • 例如：原文是“银行”，但识别或翻译后变成了“行走”。您需要将“行走”改回“银行”，TTS 引擎才会发出“yín háng”的音。
   • 再如：“重（zhòng）要”被误写为“重（chóng）复”，也需要手动改正。
3. 确认并继续：修改完成后，点击“确定”，软件才会使用您修正后的文本进行配音。

辅助性建议（减少错误源头）：

• 提升前序准确率：确保语音识别（ASR）和翻译步骤尽可能准确，从源头减少错误文本。

  • 使用 faster-whisper 的 large-v3 模型或 阿里FunASR。
  • 使用 ChatGPT、DeepSeek 等大模型进行翻译，并开启“发送完整字幕”选项（在高级选项中）。
• 选择更智能的TTS：部分高级TTS引擎（如某些大模型驱动的TTS）可能对上下文有更好的理解能力，但不能完全依赖。最可靠的方法仍是人工校对字幕。

总结：多音字问题最终必须通过人工校对并修正字幕文本来解决。请务必在配音前弹出的编辑窗口中完成此项检查。

这样修正以后字幕就是错的，该怎么解决

您遇到了核心矛盾：修正了配音的读音，但导致字幕文本与视频原意不符。pyVideoTrans 目前没有内置的“多音字词典”来解决此问题，但可以通过以下两种方法实现字幕正确且配音读音也正确的目标。

方案一：使用“字幕多角色配音”工具（推荐，可精确控制）

此工具允许您为同一行字幕准备两个版本：一个用于显示（正确字幕），一个用于配音（正确读音的文本）。

1. 准备工作：完成视频的“语音识别”和“翻译”，生成最终的 .srt 字幕文件（字幕文本已是您想要的正确内容）。
2. 打开工具：在软件主界面，进入 “工具箱” -> “字幕多角色配音”。
3. 加载字幕：导入上一步生成的 .srt 文件。

4. 关键操作：在列表的“配音文本”列中，手动修改需要纠正读音的词语。

   • 字幕文本列：保持为“银行”（显示正确）。
   • 配音文本列：也修改为“银行”（确保读 yín háng）。如果此处显示的是错误的“行走”，您必须把它改回“银行”。
   • 原理：TTS 引擎只读取“配音文本”列的内容来生成语音，而最终视频中嵌入的字幕来自“字幕文本”列。这样就实现了分离。
5. 选择配音角色，执行配音。最后使用 “工具箱 -> 音视频合并/分离” 功能，将新配音的音频与原始视频合并。

方案二：后期手动校正（适用于少量错误）

如果错误不多，可以在最终合成后，用视频剪辑软件（如剪映、Premiere）进行微调：

1. 在 pyVideoTrans 中正常流程处理，接受字幕与配音的误差。
2. 导出视频后，用剪辑软件打开。
3. 修改字幕：将视频中显示错误的字幕文本（如“行走”）修改为正确的文本（“银行”）。
4. 或修改音频：单独录制“银行”的正确读音，在剪辑软件中替换掉原视频中错误读音的片段。

根本原因与预防

• 根源：错误源自语音识别（ASR） 步骤。Whisper 等模型将音频“yín háng”错误地转写成了“行走”。
• 最佳预防：在 ASR 之后、翻译之前 的第一个字幕编辑窗口中，就应将识别错误的“行走”修正为“银行”。这样后续的翻译、字幕、配音文本都基于正确的“银行”进行，一劳永逸。

结论：对于已处理完的视频，方案一（字幕多角色配音工具） 是最高效的解决方案，它完美地分离了显示文本和发音文本。对于未来的项目，请在 ASR 识别后立即校对修正，这是最根本的方法。