用途：Podcast Splitter 依据静音间隔自动切分音频，适合把播客拆成章节、从长录音生成片段或去除空白停顿。
主要能力：可配置阈值的静音检测；按自然停顿自动分割；删除或缩短长静音；将各片段导出为文件；仅预览列出检测到的静音；批量处理多个文件。
使用方式：Python 中通过 from scripts.podcast_splitter import PodcastSplitter 导入，创建 PodcastSplitter("audio.mp3") 后可调用 detect_silence、print_silence_report、split_by_silence、remove_silence、shorten_silence、strip_silence、export_segments、export_segment、save。命令行示例：python podcast_splitter.py --input episode.mp3 --output-dir ./chapters/；--detect-only 仅检测；--remove-silence 2000 去除长静音。常用参数有 --threshold（默认 -40 dBFS）、--min-silence（默认 1000ms）、--keep-silence（默认 300ms）、--max-segments、--prefix、--format（默认 mp3）、--bitrate（默认 192）。
适用场景：访谈按问答切分、清理录音空白、生成高亮片段、批量处理单集。
限制：最适合语音内容，不适用于音乐；噪声较大的录音需调整阈值；长文件占用较多内存；无自动章节命名，需手动重命名。依赖 pydub>=0.25.0，且需系统安装 FFmpeg。收费、价格与平台信息暂未提供。