优化旁白问题

src/llm_stream.js

@@ -1,5 +1,35 @@
 // 以流式方式请求LLM大模型接口，并打印流式返回内容
 
+// 过滤旁白内容的函数
+function filterNarration(text) {
+  if (!text) return text;
+  
+  // 匹配各种括号内的旁白内容
+  // 包括：（）、【】、[]、{}、〈〉、《》等
+  const narrationPatterns = [
+    /（[^）]*）/g,  // 中文圆括号
+    /\([^)]*\)/g,   // 英文圆括号
+    /【[^】]*】/g,   // 中文方括号
+    /\[[^\]]*\]/g,  // 英文方括号
+    /\{[^}]*\}/g,   // 花括号
+    /〈[^〉]*〉/g,   // 中文尖括号
+    /《[^》]*》/g,   // 中文书名号
+    /<[^>]*>/g     // 英文尖括号
+  ];
+  
+  let filteredText = text;
+  
+  // 逐个应用过滤规则
+  narrationPatterns.forEach(pattern => {
+    filteredText = filteredText.replace(pattern, '');
+  });
+  
+  // 清理多余的空格和换行
+  filteredText = filteredText.replace(/\s+/g, ' ').trim();
+  
+  return filteredText;
+}
+
 async function requestLLMStream({ apiKey, model, messages, onSegment }) {
   const response = await fetch('https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3/bots/chat/completions', {
     method: 'POST',
@@ -54,7 +84,14 @@ async function requestLLMStream({ apiKey, model, messages, onSegment }) {
             // 处理最后的待处理文本（无论长度是否大于5个字）
             if (pendingText.trim() && onSegment) {
               console.log('处理最后的待处理文本:', pendingText.trim());
-              await onSegment(pendingText.trim(), true);
+              // 过滤旁白内容
+              const filteredText = filterNarration(pendingText.trim());
+              if (filteredText.trim()) {
+                console.log('过滤旁白后的最后文本:', filteredText);
+                await onSegment(filteredText, true);
+              } else {
+                console.log('最后的文本被完全过滤，跳过');
+              }
             }
             continue;
           }
@@ -67,10 +104,13 @@ async function requestLLMStream({ apiKey, model, messages, onSegment }) {
               pendingText += deltaContent;
               console.log('LLM内容片段:', deltaContent);
               
-              // 检查是否包含分段分隔符
+              // 先过滤旁白，再检查分段分隔符
-              if (segmentDelimiters.test(pendingText)) {
+              const filteredPendingText = filterNarration(pendingText);
-                // 按分隔符分割文本
+              
-                const segments = pendingText.split(segmentDelimiters);
+              // 检查过滤后的文本是否包含分段分隔符
+              if (segmentDelimiters.test(filteredPendingText)) {
+                // 按分隔符分割已过滤的文本
+                const segments = filteredPendingText.split(segmentDelimiters);
                 
                 // 重新组合处理：只处理足够长的完整段落
                 let accumulatedText = '';
@@ -81,7 +121,7 @@ async function requestLLMStream({ apiKey, model, messages, onSegment }) {
                   if (segment) {
                     accumulatedText += segment;
                     // 找到分隔符
-                    const delimiterMatch = pendingText.match(segmentDelimiters);
+                    const delimiterMatch = filteredPendingText.match(segmentDelimiters);
                     if (delimiterMatch) {
                       accumulatedText += delimiterMatch[0];
                     }
@@ -89,17 +129,22 @@ async function requestLLMStream({ apiKey, model, messages, onSegment }) {
                     // 如果累积文本长度大于5个字，处理它
                     if (accumulatedText.length > 8 && onSegment) {
                       console.log('检测到完整段落:', accumulatedText);
+                      // 文本已经过滤过旁白，直接使用
+                      if (accumulatedText.trim()) {
+                        console.log('处理过滤后的文本:', accumulatedText);
                         await onSegment(accumulatedText, false);
+                      }
                       hasProcessed = true;
                       accumulatedText = ''; // 重置
                     }
                   }
                 }
                 
-                // 更新pendingText
+                // 更新pendingText - 使用原始文本但需要相应调整
                 if (hasProcessed) {
-                  // 保留未处理的累积文本和最后一个不完整段落
+                  // 计算已处理的原始文本长度，更新pendingText
-                  pendingText = accumulatedText + (segments[segments.length - 1] || '');
+                  const processedLength = pendingText.length - (segments[segments.length - 1] || '').length;
+                  pendingText = pendingText.substring(processedLength);
                 }
               }
             }