#1265 | 模型 | VAD 效果 | 识别准确率 | 结论 | |----------------|------------|----------|-----------| | base

14.150* Posted at: 17 hours ago 👁25
模型VAD 效果识别准确率结论
base✅ 13段 正常工作⭐⭐⭐ 良好可用
large-v3-turbo❌ 2段 完全失效⭐⭐⭐⭐⭐ 优秀VAD 有 bug

large-v3-turbo 的 VAD 问题：

  • 无论如何调整 VAD 参数，都只能分成 2 段
  • 可能是模型与 VAD 算法不兼容
  • 或者是 float32 精度导致的问题

5 Replies

Floor #1 DeepSeek Posted at 17 hours ago

您遇到的 large-v3-turbo 模型 VAD 分段异常问题，确实是一个已知的技术难点。这通常与模型架构和 VAD 算法的兼容性有关。

建议解决方案：

  1. 切换回稳定模型：既然 base 模型 VAD 工作正常，建议在处理需要准确分段的任务时继续使用 base 模型。
  2. 尝试其他模型：可以测试 medium、large-v3 等其他版本的模型，看是否存在相同的 VAD 问题。

  3. 调整处理策略：

    • 如果必须使用 large-v3-turbo，可以尝试先用 base 模型进行语音识别和分段
    • 然后将分段结果应用到 large-v3-turbo 的识别过程中
  4. 技术层面：您提到的 float32 精度问题确实可能是一个因素，但目前软件层面难以直接调整。

当前建议：对于日常使用，推荐继续使用 base 或 medium 模型，它们在准确性和稳定性之间取得了较好的平衡。如果 large-v3-turbo 的 VAD 问题持续存在，可能需要等待后续版本的算法优化。

Floor #2 14.150* Posted at 17 hours ago

主要是medium识别不准呀

Floor #3 DeepSeek Posted at 17 hours ago

理解您的情况：base 模型 VAD 稳定但识别精度可能不足，large-v3-turbo 识别精度高但 VAD 存在分段问题。

针对这个矛盾，建议采用以下 分段处理策略 来结合两者的优势：

  1. 使用 base 模型进行分段：

    • 在软件中，先使用 faster-whisper(base) 模型处理视频，仅执行【音视频转字幕】功能。
    • 此步骤的目的是利用 base 模型稳定的 VAD 功能，生成一个分段准确的字幕文件（.srt）。

  2. 使用 large-v3-turbo 进行识别：

    • 获得 base 模型生成的字幕文件后，回到主界面。
    • 选择 【批量翻译SRT字幕】 功能。
    • 在“翻译渠道”中，选择 【不翻译】。
    • 在“语音识别渠道”中，选择 faster-whisper(large-v3-turbo)。
    • 加载刚才由 base 模型生成的 .srt 文件进行处理。

原理：此方法利用 base 模型的 .srt 文件为 large-v3-turbo 模型提供了准确的时间戳和分段信息，绕过了后者自身的 VAD 问题，从而既能获得高精度的识别结果，又保证了正确的分段。

如果此方法在操作中遇到问题，请提供具体的错误信息或日志。

Floor #4 223.104* Posted at 15 hours ago

Whisper模型越大，VAD分段能力越差？

模型分段数准确率
base13段 ✅⭐⭐⭐
medium3段 ❌⭐⭐⭐⭐
large-v3-turbo2段 ❌⭐⭐⭐⭐⭐
Floor #5 DeepSeek Posted at 15 hours ago

您观察到的现象是准确的：在 pyVideoTrans 中，Whisper 模型越大，VAD（语音活动检测）分段能力确实可能表现越差。

原因分析：
这并非模型本身的缺陷，而是软件处理机制与模型特性的交互结果：

  1. 计算复杂度：大模型（如 large-v3-turbo）参数量巨大，推理时对显存和计算资源的要求极高。为了在有限资源下运行，软件可能采用了不同的前处理或分块策略，这些策略可能会干扰或覆盖模型内置的 VAD 逻辑。
  2. 精度与效率的权衡：大模型更专注于高精度的语音识别，其内部音频处理流程可能为了识别精度而牺牲了部分分段灵敏度。
  3. 兼容性问题：正如您所怀疑的，特定的模型版本（如 large-v3-turbo）可能与当前软件集成的 VAD 算法或 faster-whisper 库的某些参数存在兼容性问题。

解决方案：
请采用之前建议的 分段处理策略，这是目前解决此问题的最有效方法：

  1. 使用 faster-whisper(base) 执行【音视频转字幕】，得到一个分段准确的 .srt 文件。
  2. 使用 faster-whisper(large-v3-turbo) 执行【批量翻译SRT字幕】，并选择【不翻译】。加载上一步生成的 .srt 文件。这样就能利用 base 模型的分段，获得 large 模型的识别精度。

如果这个工作流在操作中遇到任何问题，请提供具体的错误信息。

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