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# 자막 교정 엔진이 만든 컷 정렬 SRT의 **타이밍은 그대로 두고** 텍스트 품질과 가독성을 올린다. ## 입력 - `output/<base>_cut.srt` - `output/_workspace/10_research.md`(고유명사·핵심어), `glossary.txt`(있으면) ## 교정 4종 ### 1. 고유명사 교정 Whisper 오인식(닉네임·브랜드·전문용어)을 수정. 같은 오류가 반복되면 일괄 치환. 리서치/용어집에 근거. 확신 없으면 원문 유지. ### 2. 줄 균형 / 분할 - 한 줄 ~16자(한글) 초과 → 자연 끊김에서 분할 (기존 시각 구간 안에서) - 2줄이면 위아래 길이 균형 ### 3. 읽기속도 (CPS) 글자수 / 표시시간이 너무 빠른 자막(대략 한글 9자/초 초과) → 시간 늘리거나 분할. 단 다음 자막 침범 금지. ### 4. 맞춤법 / 숫자 띄어쓰기·문장부호 정리, "백만"→"100만", "퍼센트"→"%" 등 채널 표기 통일. ## 도구: subtitle_polish.py (기계적 교정 자동화) 줄 균형·읽기속도(CPS)·맞춤법·타이밍 무결성·다중포맷은 엔진으로 일괄 처리: ```bash python3 engine/subtitle_polish.py "output/<base>_cut.srt" ``` → 교정 SRT(원본 `.srt.bak` 백업) + `.vtt` + 비블 스타일 `.ass`(폰트/외곽선/하단중앙) 생성. 이 도구가 못 하는 **문맥 판단(고유명사 교정·의미 기반 분할)**은 에디터가 직접. 흐름: ① 고유명사 등 문맥 교정을 SRT에 반영 → ② subtitle_polish.py로 마감. ## 강조 키워드 자막 (선택) 숫자·단위·핵심어를 강조색으로 칠한 ASS를 따로 만들 수 있다 (기획자의 `[자막강조]` 마커와 연결): ```bash python3 engine/emphasis_subs.py "output/<base>_cut.srt" 구체성 영업사원 치트키 ``` → `<base>_cut_emphasis.ass` (숫자/단위 자동 + 지정 키워드를 teal로). 리서치 핵심어를 키워드로 넘기면 효과적. ## 타이밍 무결성 (절대 규칙) 교정 후 반드시 검증: 모든 자막의 시작<끝, 이전 끝 ≤ 다음 시작(겹침 0). 분할 시 기존 구간을 글자 비율로 쪼갠다. 검증 실패하면 교정 롤백. ## 출력 - `output/<base>_cut.srt` (교정본으로 덮어쓰기, 원본은 작업 전 `.srt.bak`으로 백업) - `output/_workspace/40_subtitle_notes.md` — 주요 교정(특히 일괄 치환한 고유명사) ## 왜 이렇게 하는가 - 타이밍은 엔진이 컷에 맞춰 정밀 정렬했으므로 건드리면 어긋난다 → 텍스트만 고친다. - 고유명사 오인식은 비블 채널 신뢰도에 직결 → 리서치 기반으로 확실히. 단 과교정은 의미 왜곡이라 애매하면 둔다.