AI口播稿停顿改写定制：音节时长与呼吸点预测

内容创作实验室近期围绕「口播稿的可听性」做了一组小规模实验：把文案从「读得通」推进到「播得顺」。做法是先对同一篇稿子做 TTS 强制对齐，拿到逐字时间戳与音节时长，再结合标点、句法边界与呼吸点位置，训练轻量模型预测「念到这里会卡」的位置，并给出改写建议——拆句、换词，或补一个停顿标记。

实验对象为 60 篇 60~90 秒的口播稿，覆盖科普、产品介绍、活动预告三类。初步结果：

• 模型对「需换气或语义断裂」位置的召回率约 78%，误报多集中在数字与专有名词密集处；
• 按建议改写后重录，平均句长下降 14%，试听者对「听一遍能懂」的评分从 3.4 提至 4.1（1~5 分）。

下一步计划：把语速、音色与投放平台（竖屏、播客）纳入条件变量，验证建议是否随场景漂移；同时输出可读的改写对照表，让编辑判断是否采纳，而不是全盘接受模型改动。