在stable-ts项目中实现日语歌词的单词级分割

项目背景与需求场景

stable-ts是一个开源的语音识别项目，在处理日语歌词转录时，用户EmeraldMerchant遇到了一个典型的技术需求：如何将转录结果精确到单词级别，以便更好地与原始歌词进行匹配。当前系统虽然整体识别准确率达到95%，但在歌词行合并方面存在少量误差。

技术实现方案

单词级分割的核心方法

stable-ts项目提供了两种获取单词级信息的方式：

1. 全局单词列表：通过result.all_words()方法可以获取整个转录结果中所有单词的拼接列表。这个方法适用于需要处理完整转录文本的场景。

2. 分段单词信息：每个语音段落的单词信息存储在segment.words属性中。例如，要获取第一个语音段落的单词列表，可以使用：

first_segment = result.segments[0]
words_of_first_segment = first_segment.words

实际应用示例

对于日语歌词处理，典型的实现流程如下：

# 加载音频文件并转录
result = model.transcribe(audio_file, 
                        language="ja",
                        suppress_silence=False,
                        verbose=True,
                        temperature=0.0,
                        regroup=False)

# 获取所有单词
all_words = result.all_words()

# 或者按段落处理单词
for segment in result.segments:
    segment_words = segment.words
    # 进行歌词行匹配处理...

技术细节解析

1. 转录参数说明：

   • language="ja"：指定日语识别
   • suppress_silence=False：保留静音部分
   • temperature=0.0：使用确定性最高的结果
   • regroup=False：保持原始分段

2. 单词信息的结构： 每个单词对象通常包含以下信息：

   • 单词文本内容
   • 开始和结束时间戳
   • 置信度分数

应用价值

这种单词级分割技术在以下场景特别有价值：

1. 歌词同步显示：实现音乐播放时的逐词高亮
2. 语言学习工具：构建发音与文本的精确对应关系
3. 音频标注系统：为语音数据提供细粒度的文本标注

最佳实践建议

1. 对于长音频处理，建议分段处理单词信息而非一次性加载全部单词
2. 可以结合时间戳信息实现更精确的歌词对齐
3. 考虑使用置信度分数过滤低质量识别结果
4. 对于日语特有的分词需求，可后接专业分词工具进行二次处理

通过stable-ts提供的单词级分割功能，开发者可以构建更加精确的语音文本对齐系统，特别是在音乐歌词处理这类对时间精度要求较高的应用场景中。