同音字错误的常见来源
AI 生成歌词的听写转写环节是同音字错误的重灾区：机器按发音匹配文字，同音字选择全靠概率。人工录入时输入法联想也会带入错字。
高频陷阱：的/地/得、在/再、做/作、像/象、以/已。这些字发音完全相同但用法不同，听感无法发现，只能靠语义校对。
改字的影响范围评估
只替换同音字（一字换一字）不影响演唱单位数量，时间轴无需重对齐，音高线绑定的是字的位置而非内容，同样安全。
需要警惕的是"改字连带改词"：把一个词换成另一个词导致字数变化，那是对齐级别的改动，时间轴要重新核对该句。
改字后的三步复核
第一步：播放该句，确认文字与实际演唱仍然逐字对应。第二步：通读前后各一句，确认修改没有破坏语义连贯。第三步：检查该句在逐字显示模式下的效果，确认没有错位。
三步都过，修改才算完成。跳过播放验证是最常见的返工原因——文字对了但和演唱对不上，说明改的其实不是唱的那个字。
版本管理：改字也要留痕
每次修字保存为新版本，版本备注写清"修正第X句某字"。多个错字分多次修，每次一个，版本历史清晰可回退。
批量修字（一次改五六个错字）时，先列出修改清单再动手，改完对照清单逐一验证，避免漏改或误改。
预防：从录入端减少错字
录入歌词时的预防习惯：听一句写一句，写完立即回放该句对照；不确定的字当场查词典确认，而不是留到最后统一处理。当场确认的成本是几秒，事后排查的成本是几小时。
建立个人错字清单：把自己常犯的同音字错误记录下来（每个人高频错的字不同），录入时对清单上的字重点留意。清单随着经验积累越来越精准。
校对的辅助手段：把歌词用文字转语音读一遍，机器朗读在语义不通的位置会显得生硬，是发现错字的辅助线索。但最终判断仍以人工语义校对为准。