Das Programm verarbeitet beliebige gesprochene Beiträge (Reden, Vorträge,
Interviews, Videos). Prompts und Texte sprechen von „Beitrag“ statt „Rede“;
README-Titel passend zum Projektverzeichnis youtube_abschrift_korrigieren.
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Wörter hinter -z, die mit - und einer Ziffer beginnen, werden vor argparse
zu 0-… umgeschrieben; parse_ranges nimmt -B auch in Anführungszeichen an.
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-z 00:05:10 (ab), -z 0-00:20 (vom Anfang bis), -z 00:05-00:06 und mehrere
Bereiche, mit oder ohne Anführungszeichen.
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- Zeitformat: 00:05:10 (hⓂ️s), 00:20 (h:m = Minute 20), 25 (Minute 25)
- -z "00:05-00:06 00:10-00:12 00:25": A-B, A (bis Ende), -B (ab Anfang)
- jeder Bereich unter einer Überschrift [HH:MM:SS - HH:MM:SS] mit den
tatsächlichen Zeiten; nach der Satz-Erweiterung überlappende Blöcke
werden verschmolzen
- rede_korrigieren.py korrigiert und gliedert jeden Block einzeln; das
Modell sieht die Überschriften nicht
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Bei -s/-e werden angeschnittene Sätze an beiden Enden vollständig
aufgenommen (höchstens 30 s über den Zeitraum hinaus). rede_korrigieren.py
weist das Modell bei Ausschnitten zusätzlich an, nichts zu ergänzen.
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- yt_untertitel.default_name(): <Kanal>_<Titel>_<Datum>, z. B.
John_Mearsheimer_Offensive_Realism_Episode_1_Origins_of_the_War_In_Ukraine_2026-07-30
- Bindestriche/Punkte im Wort bleiben, Kanal max. 40, Titel max. 60 Zeichen
an Wortgrenze; ohne Kanal und Titel die Video-ID
- Gilt ohne -o/-n in extract_text.py (statt output.txt), yt_untertitel.py
und rede_korrigieren.py -u (statt Video-ID)
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- Prompts je Sprache (PROMPTS): Korrektur, Absatzgliederung, Teilen,
Glossar-Hinweis; Englisch mit Prüfmarke [check: …] und Entfernen der
Sprecherwechsel-Marken „>>“
- -l gilt jetzt auch mit -i (Sprache der Rede, Standard de); mit -u wird die
Sprache des Original-Audios erkannt; nicht unterstützte Sprachen werden
abgelehnt
- Live geprüft mit 0LmCveTM788 (Mearsheimer): 12 Änderungen, u. a. richtig
„Vermont“ → „Wehrmacht“, aber falsch „February 25th“ → „24th“ – der
Änderungsbericht zeigt es
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- extract_text.fetch_text() aus main() herausgelöst und wiederverwendet
- -u/--url statt -i, -l/--lang für die Sprache (Standard: Original-Audio)
- Ohne -o: <Video-ID>.korrigiert.txt; der Rohtext wird daneben gespeichert,
eine vorhandene, abweichende Rohtext-Datei aber nie überschrieben
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- Wortvergleich ohne Groß-/Kleinschreibung, Satzzeichen und „z. B.“-Varianten,
damit nur echte Wortänderungen auffallen
- HTML-Bericht: Änderungen nach Häufigkeit, korrigierter Text mit markierten
Ersetzungen (Original dahinter), Einfügungen, Streichungen, Prüfmarken
- rede_korrigieren.py schreibt den Bericht bei jedem Lauf (--kein-bericht)
und zeigt die häufigsten Änderungen; Vergleich mit dem Rohtext vor Glossar
- aenderungen.py als eigenes Skript für vorhandene Dateien
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- rede_korrigieren.py: -g mehrfach, Ersetzungen in Reihenfolge der Angabe
- Ersetzungen ohne Treffer werden gesammelt in einer Zeile gemeldet
- krone-schmalz.glossar.txt: wiederkehrende Namen und Hörfehler; die
Rede-Glossare enthalten nur noch Spezielles
- Magdeburg ergibt exakt denselben Text wie vorher, Ramstein profitiert von
den gemeinsamen Einträgen (Russland-Versteher, Status quo, vornherein …)
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- vtt2txt.py als Kommandozeilenprogramm: -i nimmt mehrere Dateien und
Muster (auch ohne Shell-Expansion), -o eine Datei oder ein Verzeichnis
- Rollende YouTube-Untertitel über die Überlappung aufeinanderfolgender
Blöcke entdoppeln; echte Wiederholungen des Redners bleiben erhalten
- Fix: Blöcke nur an wirklich leeren Zeilen trennen; Text nach einer
Leerzeichen-Zeile ging verloren (u. a. das letzte [applaus])
- Schutz gegen Überschreiben der Eingabe und doppelte Ausgabedateien,
klare Meldung bei Nicht-UTF-8, Stapel läuft bei Fehlern weiter
- rede_korrigieren.py nimmt .vtt direkt an
- testdaten/ramstein.de.txt neu erzeugt (+ abschließendes [applaus])
- pytest: global installiertes asyncio-Plugin abschalten (Warnung)
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CLI (-i/-o/-g) korrigiert automatische Abschriften abschnittsweise mit
qwen3:32b: Satzende-Trennung, feste Glossar-Ersetzungen vor dem Modell,
Wortzahl-Prüfung, Zwischenspeicher mit Fortsetzen, Streaming-Fortschritt
und Absatzgliederung über Satznummern (3–10 Sätze pro Absatz).
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