#1086 SenseVoice提取到的字幕切的太过稀碎怎么办？

SenseVoice 模型在语音识别时确实容易出现字幕片段过碎的问题。这主要是由于该模型自身的分割策略决定的，软件高级选项中的“合并短句”等参数可能对其影响有限。

您可以尝试以下几种方法来改善：

1. 更换语音识别模型：这是最直接有效的方法。如果您的视频语言是英语或其他主流语言，可以尝试切换到 faster-whisper 或 openai-whisper 模型，它们通常能生成更连贯的字幕片段。

2. 在翻译/配音阶段进行后处理：

   • 完成语音识别后，先导出SRT字幕文件。
   • 使用“批量翻译SRT字幕”功能来处理这个字幕文件。
   • 在翻译功能的界面中，有一个 “合并行” 的选项。您可以尝试勾选此选项并设置一个合适的“最大合并行数”（例如3-5行），系统在翻译前会尝试将过碎的短句合并成更长的句子。这能在一定程度上改善最终字幕和配音的连贯性。
3. 手动编辑字幕：对于非常重要的项目，在语音识别生成SRT字幕文件后，使用专业的字幕编辑软件（如Aegisub）手动合并和调整时间轴，然后再导入软件进行后续的翻译和配音步骤。

如果以上方法仍无法满足您的需求，建议提供一段具体的日志或示例，以便进行更深入的分析。

faster-whisper 或 openai-whisper都会漏听好多

您遇到了语音识别模型漏识别的问题。这通常与模型大小、音频质量和处理参数有关。请按以下步骤尝试解决：

1. 更换或升级语音识别模型：

   • faster-whisper：在“语音识别设置”中，尝试切换为更大的模型，例如从 base 切换到 large 或 large-v3。模型越大，识别精度通常越高，但需要更多显存/内存和处理时间。
   • openai-whisper：同样，尝试使用更大的模型（如 large-v3）。

2. 调整识别参数（在“语音识别设置”中）：

   • 适当调低 VAD 静音阈值。这个值设置得过高（如默认的0.5）可能会将一些音量较低的有效语音误判为静音并过滤掉。尝试将其设置为 0.3 或 0.2。
   • 确保 语种检测 设置为视频的正确语言，或者选择“自动识别”。

3. 检查音频源：

   • 如果视频背景噪音较大或人声音量较小，会严重影响识别率。建议先使用专业的音频处理软件对音轨进行降噪和增益处理，然后再用处理后的音频文件进行识别。

4. 尝试其他识别渠道：

   • 如果本地模型效果均不理想，可以尝试使用在线的语音识别API（如“Azure语音识别”），它们通常拥有更强的模型和更好的鲁棒性，但会产生费用。

如果问题依旧，请提供一段具体的日志文件（位于 软件根目录/logs/ 下），特别是识别过程部分的日志，以便进行更精确的分析。