Переразбор всех страниц data/raw: legacy-страницы импорта, форматы префиксов ([*]Перевод (1):, Озвучка:, №2, диапазоны), дорожки только в строках «Аудио» (в т.ч. «(Русский, X)», «| Rus | Звук: …»), «Язык озвучки», несколько студий в одной строке, студия без типа. Кодек-строки: «Аудио #N Русский:», «Аудио pic RUS:», «Звук N:», «Аудиодорожка 01:», кириллические АVO/МVO. «Авторский» без числа голосов -> авт. одноголосый, «двугоголосый». Чистка студий: языки, кодеки, «по заказу», «в составе контейнера», отказы от озвучки.
Итог: страниц с метками 30 260 (85.5 %), страниц с дорожкой без меток 1 259 -> 223; data/pages 30 444; после prepare_data 60 944 строки (train 54 686 / test 6 258).
Новый tools/coverage_audit.py + reports/coverage_audit.md, docs/dataset-coverage.md. Переобучен models/best (base): на общем тесте type acc 0.976 против 0.949 у прежней, span 0.674 против 0.643; e2e kinozal 0.805/0.867, rt 0.771/0.740, nnm 0.752/0.693.
README: метрики модели 02.11.2026 (test 4 377 строк, e2e по трекерам), размер
датасета, kinozal-вкладки. dataset.md: размер снимка, колонки studio_source и
audio_raw. architecture.md: кодек-строки как позитивы сегментатора, E2E_MODEL.
collecting.md: tools/audit_tracks.py. training-windows.md: доразметка, сравнение
кандидата и постановка в models/best и Docker. plan.md: шаг «аудит дорожек».
Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <[email protected]>
Denozordec