这页把几个容易分散在设置里的“细调能力”收在一起：热词、文本替换、说话人档案，以及 LLM 润色 的 高级设置。它们不是首次上手必看内容，但在需要提高识别、说话人匹配或清洗稳定性时很有用。
适合这些场景
- 某些专有名词、术语或名字经常被识别错
- 想在转录完成后统一替换固定写法
- 希望 Sona 对已知说话人给出候选建议或自动匹配
- 想进一步调
Auto-Polish或自定义润色上下文
先打开正确的设置入口
设置 > 词汇：划分为识别与纠偏、提示词与上下文、说话人档案三个子标签页，集中管理统一词典、热词、文本替换、润色模式提示词、摘要模板与说话人档案LLM 润色 > 高级设置：管理Auto-Polish、频率、关键词、指令式润色模式（去冗易读、逐字精准、书面规整）与自定义上下文- 如果你主要想先理解润色和翻译本身的基础流程，请回到 AI 润色与翻译
统一词典（可视化与 YAML 双模式）
设置 > 词汇 > 识别与纠偏 提供了统一词典编辑器，集中管理全局专有词、文本纠偏规则与项目专属词汇：
- 双模式编辑：支持在
可视化模式（无代码表单列表）与YAML 源码之间无缝切换。 - 专有词与纠偏规则：支持直接添加专有词（如
Sona）或替换映射（原词 -> 纠正词或=>）。 - 项目专属作用域：在
projects:块下使用(id:项目ID)或通过项目自动补全，定义仅在该项目转录时生效的专有词汇。 - 格式化与语法检查：点击
格式化自动规整缩进与箭头，点击诊断问题列表可直接跳转定位语法错误行。
热词 适合做什么
- 当某些词在识别里反复出现偏差时，可以把它们加入
热词。 热词按每行一个填写，也支持关键词 :2.0这类带权重的写法。- 目前这项能力适用于兼容的 sherpa-onnx Transducer 模型；llama.cpp Qwen3-ASR 预设不使用热词。
文本替换 适合做什么
- 当转录经常把同一个术语写成不一致的形式时，可以用
文本替换统一结果。 - 它更适合修正重复出现的写法问题，而不是替代逐段人工校对。
- 如果你的重点已经变成整理分段文本本身，请继续看 编辑与播放。
说话人档案 适合做什么
- 为某个已知说话人创建档案，并导入一个或多个本地参考音频片段。
- Sona 会把导入样本规范化到应用管理的数据目录中；配置说话人模型后，这些档案可用于候选建议或自动匹配。
- 档案会根据可用样本数量和时长显示为可自动匹配、可作为候选建议，或尚未就绪。
- 项目可以选择启用哪些说话人档案，因此客户、课程或会议系列可以保留自己的常用说话人集合。
- 说话人档案还支持云端 ASR 的本地声纹匹配比对，让云端识别结果也能基于本地声纹库进行说话人区分。
- 说话人档案并不意味着自动归因一定正确。你仍然可以在 编辑与播放 中确认建议、绑定其他档案，或把分组恢复为匿名。
什么时候打开 高级设置
- 当你不只想手动点一次
LLM 润色，而是还要管理Auto-Polish时。 - 当你需要调
Auto-Polish Frequency、关键词、指令式润色模式或自定义上下文时。 - 当你已经完成 provider 与模型配置，但想把润色行为调得更贴近自己的场景时。