话说qwen3.8 我初测，实在是可以摆在直接投入生产力的本地模型了。。。

1. VAD 先切段：whisper 对静音/垫场很敏感，先用 Silero VAD（faster-whisper 内置）把音频切成纯语音段再识别，能干掉一大半幻觉插入和断句错误。

2. language + initial_prompt 固定：识别时显式指定语言，initial_prompt 里塞入领域词表（专业词、人名、产品名），whisper 对 prompt 里的词有强 bias，错词率再降一截。

3. 用 large-v3 而不是 base/small：中文长音频场景 large-v3 的错误率比 small 低一个量级，代价是速度。本地 4090 级别跑 large-v3 实时率 5~10 倍，完全可接受。

4. LLM 纠错必须带上下文，不能逐句改：你说 DeepSeek 改也不完全正确，大概率是只喂了单句。正确姿势是把带时间戳的分段结果整体喂给 LLM 做「基于上下文的转写修正」—— 前后文都在，它才能判断是「三体」还是「散题」。逐句改是改不准的。

5. 词级时间戳 + 置信度抽查：faster-whisper 开 word_timestamps，生成后只抽查置信度低的时间段，人力花在刀刃上。

这套下来中文口播类素材的错误率能压到直接能用的程度。至于剪辑逻辑，建议先别急着研究「AI 怎么剪」，把转写这一环打牢 —— 转写错了，后面所有环节都在错的基础上工作。

但是没测试过让kimi剪辑，成本太太太高，不敢玩

这个是我让qwen3.8 把我之前45秒得动画，放在我的剪辑软件，我要看他怎样处理对白，分镜，动作。。。

我估计我做得就是，了解“这就是AI剪辑的逻辑”