解析 WhisperLiveKit 转写结果过滤：去除无效内容的实现方案-优快云博客

WhisperLiveKit 转写结果过滤方法

基于置信度阈值过滤
检查转写结果的置信度分数（confidence score），设定阈值（如低于0.5）直接丢弃低置信度片段。可通过Whisper API返回的confidence字段实现：

def filter_by_confidence(transcript, threshold=0.5):
    return [seg for seg in transcript if seg.get('confidence', 0) >= threshold]

静音与非语音片段剔除
利用音频能量检测或Whisper返回的no_speech_prob字段。若该值超过0.8（示例值），判定为非语音内容：

def remove_silence(transcript, speech_threshold=0.8):
    return [seg for seg in transcript if seg.get('no_speech_prob', 1) <= speech_threshold]

无效文本模式识别

正则表达式匹配垃圾内容
针对常见无效模式（如重复字符、无意义词）编写正则规则：

import re
def clean_garbage(text):
    patterns = [
        r'[\*\.\_]{3,}',  # 连续符号
        r'\b(uh|um|ah)\b', # 填充词
        r'^[\W\d]+$'      # 纯符号/数字
    ]
    for pat in patterns:
        text = re.sub(pat, '', text)
    return text.strip()

语言模型辅助过滤
使用轻量级语言模型（如FastText）计算文本连贯性得分，剔除低分片段：

from fasttext import load_model
ft_model = load_model('lid.176.bin')

def is_valid_text(text, min_coherence=0.7):
    words = text.split()
    if len(words) < 3: return False
    return ft_model.predict(text)[1][0] > min_coherence

实时流处理优化

滑动窗口内容验证
在流式场景中维护一个滑动窗口（如最近5秒内容），当窗口内无效片段占比超过50%时触发清理：

from collections import deque
window = deque(maxlen=5)  # 5个片段窗口

def stream_filter(segment):
    window.append(segment)
    if sum(1 for s in window if not is_valid_text(s['text'])) / len(window) > 0.5:
        window.clear()  # 重置污染窗口
        return None
    return segment

上下文关联性检查
通过BLEU分数或编辑距离验证当前片段与历史内容的关联性：

from nltk.translate.bleu_score import sentence_bleu
def context_check(new_seg, history, min_bleu=0.3):
    refs = [h['text'].split() for h in history[-3:]]
    score = sentence_bleu(refs, new_seg['text'].split())
    return score >= min_bleu

性能优化建议

对短文本（<3词）直接跳过深度处理
使用缓存机制存储最近的有效词汇表
并行化处理流水线（如Confidence过滤与语言校验同步执行）

注：具体阈值需通过实际数据测试调整，建议使用混淆矩阵评估过滤效果。