語音轉文字之後：標點、分段與講者辨識

語音辨識的輸出常常是一長串沒有標點、沒有分段的文字。直接餵給下游任務，效果會明顯打折。

三個必要的後處理

1. 標點還原：多數辨識模型已內建，品質不好時可用語言模型再過一次。
2. 分段：依語者變換與停頓長度切段，長段落對摘要與檢索都不利。
3. 講者辨識：多人會議必須區分講者，否則摘要會把不同人的意見混為一談。

保留時間戳

[
  {"start": 12.4, "end": 18.9, "speaker": "S1",
   "text": "這個功能我們預計下個月上線。"},
  {"start": 19.2, "end": 25.1, "speaker": "S2",
   "text": "時程會不會太趕？測試需要兩週。"}
]

時間戳是逐字稿最有價值的欄位之一。有了它，摘要中的每個重點都能跳回原始音檔的位置，可驗證性完全不同。

專有名詞的處理

人名、產品名、專業術語是語音辨識最容易出錯的部分。實務做法是準備一份詞彙表，在辨識時作為提示提供，或在後處理階段做模糊比對修正。

# 後處理：用編輯距離修正已知詞彙
from difflib import get_close_matches

def fix_terms(text, vocab, cutoff=0.8):
    for word in set(re.findall(r'[A-Za-z]{3,}', text)):
        m = get_close_matches(word, vocab, n=1, cutoff=cutoff)
        if m and m[0] != word:
            text = text.replace(word, m[0])
    return text