在智能媒体服务为什么生成的【】不在同一个同一个分句里面，关键词拓写接口？

在智能媒体服务中，生成的【】不在同一个分句中的问题可能与语音识别（ASR）和自然语言处理（NLP）的结果分割逻辑有关。以下是详细分析和解决思路：

1. 问题原因分析

根据提供的 JSON 数据结构，ai_result 中的文本被分割为多个时间片段（begin_time 和 end_time），每个片段对应一段独立的语音识别结果。这种分割方式可能导致以下情况： - 语音识别的时间切片逻辑：语音识别系统会根据音频流的停顿、语速或音量变化将内容分割为多个片段。如果【】符号出现在不同的时间片段中，系统可能会将其视为两个独立的语义单元。 - 标点符号处理不足：语音识别系统可能未对特殊符号（如【】）进行上下文关联处理，导致其被错误地分配到不同片段。

例如，在您的数据中：

[
  {"end_time":"1326","begin_time":"0","text":"【震撼来袭！"},
  {"end_time":"4865","begin_time":"1326","text":"】伍佰演唱会，音乐狂潮即将席卷而来！"}
]

可以看到，【 和 】 被分割到了两个不同的时间片段中。

2. 关键词拓写接口的作用

关键词拓写接口通常用于对语音识别结果进行后处理，以优化语义完整性和上下文连贯性。具体功能包括： - 语义补全：将分散的片段重新组合，确保语义完整性。 - 标点符号校正：对特殊符号（如【】）进行上下文关联处理。 - 关键词提取与扩展：基于上下文提取关键信息，并补充相关描述。

在您的场景中，可以通过关键词拓写接口对 ai_result 的片段进行合并和优化，确保【】符号及其内容保持在同一分句中。

3. 解决方案

（1）调整语音识别的时间切片逻辑

• 在语音识别配置中，可以尝试调整时间切片的敏感度参数（如停顿检测阈值），减少不必要的分割。
• 如果使用的是智能媒体服务的 ASR 功能，建议检查是否支持自定义时间切片规则。

（2）启用关键词拓写接口

• 使用智能媒体服务提供的关键词拓写接口对 ai_result 进行后处理。以下是一个示例流程：
  1. 输入原始数据：

     {
     "ai_result": "[{\"end_time\":\"1326\",\"begin_time\":\"0\",\"text\":\"【震撼来袭！\"},{\"end_time\":\"4865\",\"begin_time\":\"1326\",\"text\":\"】伍佰演唱会，音乐狂潮即将席卷而来！\"}]"
     }
     

  2. 调用关键词拓写接口：
     • 接口会对 ai_result 的片段进行合并，确保【】符号及其内容保持在同一分句中。
     • 示例输出：

     {
      "ai_result": "[{\"end_time\":\"4865\",\"begin_time\":\"0\",\"text\":\"【震撼来袭！】伍佰演唱会，音乐狂潮即将席卷而来！\"}]"
     }
     

（3）手动后处理

• 如果无法通过接口自动优化，可以在应用层对 ai_result 进行手动合并。例如：

  import json
  
  # 原始数据
  ai_result = [
    {"end_time": "1326", "begin_time": "0", "text": "【震撼来袭！"},
    {"end_time": "4865", "begin_time": "1326", "text": "】伍佰演唱会，音乐狂潮即将席卷而来！"}
  ]
  
  # 合并逻辑
  merged_text = "".join([item["text"] for item in ai_result])
  merged_result = [{"end_time": ai_result[-1]["end_time"], "begin_time": ai_result[0]["begin_time"], "text": merged_text}]
  
  print(json.dumps(merged_result, ensure_ascii=False))
  

  输出结果：

  [
  {"end_time": "4865", "begin_time": "0", "text": "【震撼来袭！】伍佰演唱会，音乐狂潮即将席卷而来！"}
  ]
  

4. 重要提醒

• 语音识别精度依赖音频质量：请确保输入音频清晰，避免背景噪音干扰，以提高识别准确性。
• 接口调用限制：关键词拓写接口可能存在调用频率或并发限制，请根据实际需求合理规划使用。

通过上述方法，您可以有效解决【】符号被分割到不同分句中的问题，并提升生成内容的语义完整性和可读性。