提高AutoSub語音轉文字辨識率的測試方法

AutoSub基本原理介紹

Google語音平台只能處理短語句，且不會回傳時間軸，因此語音的斷句是AutoSub以auditok模組做切割，再將切割後的一段一段的短語句傳給Google轉成文字再接收回來，AutoSub再加上時間軸而產生SRT檔案。

影響斷句效果的因素有下列幾個：
* 錄音設備的效果
* 錄音環境的雜音
* 說話的語氣、習慣
* 句間停頓的時間長短

我們測試的方法就是以變更auditok模組的參數來得到較佳的辨識率，以提升製作字幕的效率。

請留意：本人不具音效控制的知識，只能大致由autosub -h 的說明檔案裡 auditok 這段的參數來推測，因此若有音效專家發現問題，請留言告知。

測試AutoSub的批次檔

為了方便測試撰寫了一支測試用的批次檔 test.bat。請先由https://github.com/emisjerry/autosub-ahk/releases下載最新版的autosub-ahk後，將test.bat放置在解壓縮資料夾裡：

批次檔內容：https://gist.github.com/emisjerry/088c5e519c0337db4c281c0d03504d0b

set CURR_TIME=%TIME::=%
set OUTPUT=%CURR_TIME%.srt
set VIDEO_DIR=D:\jerry\ActivePresenter\autosub-ahk2\Video
set VIDEO_FILE=autosub-ahk.mp4
set PARAM=-et 55 -mxrs 6 -mxcs 0.2 -mnrs 0.8 
rem ----- Run it -----
autosub\autosub -S cmn-hant-tw -i "%VIDEO_DIR%\%VIDEO_FILE%" -o "%VIDEO_DIR%\%OUTPUT%" %PARAM%

start "subtitle" %VIDEO_DIR%\%CURR_TIME%.cmn-hant-tw.srt

控制參數有4個：

-et 控制音量
-mxrs 語句的最長秒數
-mxcs 連續靜音的最長秒數，語句之間的停頓秒數
-mnrs 語句的最短秒數

測試結果

測試的標的是我前先錄製的[AHK#36] 自製AutoSub圖形介面工具由影片產生字幕：AutoSub-AHK；Windows適用，總長6分20秒。

1. pyTranscriber使用的AutoSub 0.4.0沒有變更auditok的參數，因此沒有變更或改善的機會。

• 138個語句

1. 0.5.7-Alpha預設的主要參數如下：

-et 45 -mxrs 10 -mxcs 0.2 -mnrs 0.5

• 37個語句
• 幾乎都是9.990秒語句

1. 0.5.6-Alpha預設的主要參數如下：

-et 50 -mxrs 6 -mxcs 0.2 -mnrs 0.8

• 73個語句
• 有不少5.990秒的語句

1. 用0.5.7-Alpha變更參數

-et 55 -mxrs 6 -mxcs 0.2 -mnrs 0.5

• 137個語句
• 約5個5.990秒語句

1. 用0.5.7-Alpha變更參數

-et 55 -mxrs 6 -mxcs 0.1 -mnrs 0.5

• 166個語句

教學影片

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