字幕质量控制的系统化方法
确保字幕准确性的多层级解决方案：
- 源选择策略：优先获取用户上传字幕（使用–prefer_manual参数）
- 双重校验：配置compare_auto_and_manual比较自动/手动字幕差异
- 置信度过滤：基于YouTube的字幕confidence_score过滤低置信段落
- 后处理修正：集成OpenAI的text-davinci校对模型进行智能修正
实施建议：1) 对于关键视频人工抽查5%的内容；2) 设置accuracy_threshold=0.8的置信度阈值；3) 使用highlight_unknown标记无法识别的专有名词。实测显示该方法可将错误率从平均12%降至3%以下，配合人工复核可实现99%的最终准确率。
This answer comes from the articleytt-mcp: server tool to get and process subtitles for YouTube videosThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何避免自动生成字幕的准确性不足影响分析结果？
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