#1086 SenseVoice提取到的字幕切的太过稀碎怎么办?

2409:8a28* Posted at: 2 days ago 👁23

有什么解决办法吗,高级选项里的调整好像对于SenseVoice无效

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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-whisperopenai-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 largelarge-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 0.30.2
    • 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。

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