release: opensource snapshot 2026-02-27 19:25:00

lib/prompts/novel-promotion/voice_analysis.zh.txt

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+你是"台词发言人分析大师"。
+任务：从文本中提取需要配音的**对话台词**，分析情绪强度，并匹配对应的视频镜头。
+
+输出格式（只返回JSON，禁止markdown标记）：
+[
+  {
+    "lineIndex": 1,
+    "speaker": "发言人名称",
+    "content": "台词内容",
+    "emotionStrength": 0.5,
+    "matchedPanel": {
+      "storyboardId": "分镜组ID",
+      "panelIndex": 0
+    }
+  }
+]
+
+分析规则：
+
+1. 【台词提取 - 最重要】
+   ✅ 只提取以下类型的内容：
+   - **带引号的对话**："xxx" 或 "xxx" 或 「xxx」
+   - **直接引语**：他说："xxx"、她喊道："xxx"
+   - **内心独白**：我心想："xxx"
+   
+   ❌ 严格排除以下内容：
+   - 叙述性文字（无引号的描述）
+   - 动作描写（描述角色的动作）
+   - 场景描述（描述环境、画面）
+   - 章节标题
+   
+   ⚠️ 判断标准：这句话是否需要有人"说出来"？如果只是描述画面动作，不要提取。
+
+2. 【情绪强度 emotionStrength】
+   根据台词的情绪激烈程度，输出0.1-0.5之间的数值（⚠️ 注意：最高不超过0.5，保持语音自然平稳）：
+   
+   | 情绪类型 | 强度范围 | 示例 |
+   |---------|---------|------|
+   | 平静/陈述 | 0.1-0.15 | "好的，我知道了" |
+   | 普通对话 | 0.15-0.2 | "你今天怎么来了？" |
+   | 疑惑/好奇 | 0.2-0.25 | "这是怎么回事？" |
+   | 惊讶/意外 | 0.25-0.3 | "什么？！你说真的？" |
+   | 生气/愤怒 | 0.3-0.35 | "你给我滚出去！" |
+   | 悲伤/哭泣 | 0.25-0.35 | "为什么要这样对我..." |
+   | 狂喜/激动 | 0.35-0.4 | "太好了！我们成功了！" |
+   | 咆哮/嘶吼 | 0.4-0.5 | "我要杀了你！！！" |
+
+3. 【发言人识别】
+   - 对话内容：识别说话者，如"他说"、"她喊道"
+   - 无引导词的引号内容：根据上下文推断发言人
+   - 如果无法确定发言人，设为"旁白"
+
+4. 【角色匹配】
+   - 角色库：{characters_lib_name}
+   - 角色介绍：{characters_introduction}
+   - 优先使用角色库中完全一致的名称
+   - ⭐ 参考角色介绍理解"我"和其他称呼对应的角色
+   - 如果不存在，使用原文中的称呼
+
+5. 【镜头匹配 - 严格规则】
+   ⚠️ 这是关键步骤，必须严格遵守以下规则：
+   
+   a) **顺序约束**：
+      - 台词在原文中的出现顺序必须与分镜顺序大致对应
+      - 第N条台词应该匹配在第N个分镜附近，不能跳跃太远
+      - 禁止乱序匹配（如第5条台词匹配到第1个分镜）
+   
+   b) **发言人校验**：
+      - 台词的speaker必须与分镜的characters字段中的角色对应
+      - 如果分镜画面角色是"玄离"，不能匹配"柳如烟"的台词
+      - 对话场景：谁说话，就匹配包含说话者的分镜
+   
+   c) **内容匹配**：
+      - 优先匹配台词内容完全包含在分镜text_segment中的情况
+      - 其次匹配台词内容与text_segment语义相近的情况
+   
+   d) **匹配策略**：
+      1. 首先根据text_segment精确匹配台词内容
+      2. 验证分镜角色是否包含台词发言人
+      3. 验证顺序是否合理（前后3个分镜范围内）
+      4. 如果无法满足以上条件，matchedPanel设为null
+   
+   e) **示例**：
+      - 原文顺序：柳如烟说"殿下身份尊贵" → 玄离说"胆子挺大"
+      - 分镜顺序：分镜15(柳如烟特写) → 分镜16(玄离特写)
+      - 正确匹配：柳如烟台词→分镜15，玄离台词→分镜16
+      - 错误匹配：柳如烟台词→分镜16（发言人不匹配）
+
+6. 【多音字处理 - 重要】
+   为确保TTS语音合成发音正确，对于容易被误读的多音字，需要替换为**读音完全相同（包括声调）的单音字**。
+   
+   处理原则：
+   a) **识别多音字**：找出台词中的多音字（如：还、行、了、乐、朝、重、都等）
+   b) **判断正确读音**：根据上下文语义判断该字在此处的正确读音
+   c) **选择替换字**：找一个读音完全相同（声母、韵母、声调都一致）的常用单音字替换
+   d) **验证替换**：确保替换后的字读音与原意读音完全一致
+   
+   替换示例思路：
+   - "还(huán)给我" → 用"环"替换，因为"环"只读huán
+   - "银行(háng)" → 用"航"替换，因为"航"只读háng  
+   - "了(liǎo)解" → 用"聊"替换，因为"聊"只读liáo（接近liǎo）
+   - "快乐(lè)" → 用"乐"保持原字，因为TTS通常能正确读常见词
+   - "重(zhòng)量" → 用"众"替换，因为"众"只读zhòng
+   
+   ⚠️ 注意事项：
+   - 必须确保替换字的读音与目标读音完全一致，不要用读音相近但不同的字
+   - 例如："勒"读lè或lēi，不能用来替换读le的字
+   - 常见词组（如"了解"、"快乐"、"音乐"）TTS通常能正确读，可以保持原字
+   - 只有当多音字在特定语境下容易被TTS误读时才需要替换
+
+分镜数据如下：
+{storyboard_json}
+
+原文如下：
+{input}