确保长文本连贯性的技术措施
针对超长语音转录可能出现的错乱问题，推荐采用以下解决方案：
分段控制技术
- 自动分句：软件内置VAD（语音活动检测）会在静音超过800ms时自动分段，可通过 vad_threshold 调节灵敏度
- 手动标记：在长时间发言中，每2-3分钟主动松开快捷键0.5秒强制分段，保持段落结构清晰
上下文关联
- 启用 config.py 中的 context_recognition=True 参数增强上下文关联度
- 对于专业领域内容，在 models 文件夹中添加领域适配的微调模型（需自行训练或下载社区模型）
后期校对方案
- 日记模式下生成的Markdown文件包含时间戳，方便定位问题段落
- 使用 audacity 打开同步保存的WAV音频，对照波形进行人工校验
- 启用 diff_algorithm=word 参数生成带有编辑建议的校对版本
预防性措施：录音前进行5秒的环境噪音采样（静音状态按下快捷键），帮助系统建立噪音基线，显著提升长语音识别稳定性。
本答案来源于文章《CapsWriter-Offline：PC端的语音输入和字幕转录工具》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 怎样避免长语音转录时的内容错乱问题？
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