从剧本到声音：Vocalune 拆章工作流的演进

有声创作的第一道关卡，通常不是配音，而是稿件。

长篇小说或剧本动辄数万字，如何让创作者在不手动拆行的前提下，得到可执行的章节与段落分配方案，是 Vocalune 第一年反复打磨的核心问题。

初版：手动分段

最初，我们给创作者提供一个文本编辑器，鼓励他们手动标记章节边界。反馈很直接：没有人愿意这样做。创作者希望"上传就能用"，不是再做一遍编辑工作。

规则识别阶段

第一个自动化尝试是正则匹配——识别"第X章""Chapter"之类的标题行作为章节边界。对于格式规范的网文还算能用，但一遇到广播剧剧本，立刻失效。广播剧通常没有章节，只有场号和角色标注。

结构感知拆章

当前版本引入了月宁（Auden Agent）的结构感知能力。月宁会先读取全文，在段落密度、对话比例和情绪弧度的基础上，给出一个初步的章节划分建议，再允许创作者手动调整边界和标注。

这个方案不追求"精确"，而是给创作者一个"合理的起点"，减少从零开始的认知负担。

当前取舍

拆章对于文学性较弱、对话密集的剧本效果更好；对于意识流散文或诗歌，月宁的建议经常需要大幅修改。我们目前没有针对这类体裁做专门优化，因为它们在平台上的比例较低，且修改成本并不高。

下一步方向

正在探索的方向是：在拆章之后，由月宁自动标注段落级情绪指令，让创作者不需要逐行告诉 AI"这里应该悲伤"。进展会在后续文章中记录。