#1322 我内存96g 平时也就用到30% , cpu16核 7945hx我前5天 放了50m的英文视频60个, 结果 放了5天 第1个视频卡在93%, 第2-6个显示配音好了, 后面10来个显示翻译好了, 然后在第4的时候就93%了, 到第五

根据您的描述，问题很可能出现在 配音 环节，特别是当使用 Edge-TTS 等在线配音服务时，由于请求频率过高或被服务器限流，导致任务长时间卡住。

以下是诊断和解决步骤：

1. 检查当前任务状态与日志

• 前往软件根目录下的 logs 文件夹，打开最新的日志文件（例如 20241215.log）。
• 查看文件末尾的报错信息，这能精确锁定问题。常见的错误可能包含 403、429（限流）或网络连接超时。

2. 调整配音参数（首要尝试）
如果确认是配音问题，请立即调整设置以降低请求频率：

• 在软件主界面，进入 工具/选项 -> 高级选项。

• 找到 “配音调整” 区域，进行如下设置：

  • 同时配音字幕数: 设置为 1。
  • 配音后暂停时间/秒: 设置为 5 或更高。
• 保存设置后，尝试重新处理卡住的任务。

3. 检查翻译环节（次要可能）
如果日志显示问题在翻译环节（例如使用AI大模型API时出现空白或错误）：

• 在 高级选项 的 “翻译调整” 区域：

  • 将 “同时翻译的字幕数” 设为 1。
  • 取消勾选 “发送完整字幕”。

4. 后续处理建议

• 批量任务管理： 对于大量文件，建议先使用 “音视频转字幕” 功能批量生成源语言字幕，再用 “批量翻译SRT字幕” 和 “批量为字幕配音” 分步处理。这样便于定位和重试失败的环节。
• 更换服务： 如果 Edge-TTS 持续不稳定，可以考虑使用配置了API密钥的 Azure TTS 或 OpenAI TTS，它们通常有更高的服务配额和稳定性。

请优先提供日志文件中的具体错误信息，以便获得更精确的解决方案。

我使用的 是 本地的 gpt-sovits

您使用的是本地 GPT-Sovits 模型进行配音，问题很可能出在模型推理过程或内存/显存管理上。由于是本地模型，排除了在线API限流的可能。

请按以下步骤诊断和解决：

1. 首要步骤：检查日志
   前往软件根目录下的 logs 文件夹，打开最新的日志文件。查看文件末尾的报错信息，这能精确锁定问题。常见的错误可能与模型加载、推理超时或内存溢出有关。

2. 关键排查点：资源监控

   • GPU 显存： 即使您内存充足，GPT-Sovits 推理主要消耗的是 GPU 显存。请使用任务管理器或 nvidia-smi 命令监控显存使用情况。如果显存占满，会导致进程卡死。
   • 解决方案： 如果显存不足，您可能需要使用更小的模型，或者在“高级选项”的“配音调整”中，将“同时配音字幕数”设置为 1，以减少并发负载。

3. 模型与配置检查

   • 模型路径与配置： 请确认您在 TTS 设置中为 GPT-Sovits 配置的模型路径、配置文件路径和参考音频路径完全正确且有效。
   • 推理速度： 本地 GPT-Sovits 模型推理速度相对较慢，处理长视频需要很长时间。93% 的进度可能正在处理最后一段长句子或遇到了一个特别复杂的段落。

4. 尝试性解决方案

   • 重启软件： 关闭软件并重新启动，然后单独重新处理那个卡在 93% 的视频文件。这可以清除可能存在的临时状态锁。

   • 分步测试： 对于剩下的任务，强烈建议采用批量分步处理：

     • 先用“音视频转字幕”功能为所有视频生成源语言字幕。
     • 再用“批量翻译SRT字幕”功能翻译所有字幕。
     • 最后用“批量为字幕配音”功能，使用 GPT-Sovits 进行配音。这样一旦配音环节失败，可以精准重试，而无需重复前两个步骤。

请优先提供日志文件中的具体错误信息，这是确定根本原因最直接的方法。

另外 我断句的时候 50分钟的 视频 已经用了 2000秒了 这正常吗? 我用的是 deepseek的api服务端口

您描述的“断句”环节（即语音识别）耗时 2000秒（约33分钟）处理一个50分钟的视频，这个速度是偏慢的，但并非完全异常，具体取决于您选择的语音识别模型和硬件。

原因分析：

1. 语音识别模型：如果您使用的是 faster-whisper 的大模型（如 large-v3），并且没有勾选“CUDA加速”，那么在纯CPU上运行，这个速度是可能的。
2. DeepSeek API 的影响：您使用的 DeepSeek API 是翻译服务，它不会影响“断句”（语音识别）的速度。语音识别和翻译是两个独立的步骤。

提速方案：

1. 启用 CUDA 加速（最关键）：如果您有 NVIDIA 显卡，请务必在软件主界面的“语音识别设置”中勾选“CUDA加速”。这通常能将识别速度提升5-10倍甚至更多。
2. 选择合适的模型：如果您的显卡显存不足（例如小于8GB），使用 faster-whisper 的 large-v3 模型可能无法加载或速度很慢。可以尝试切换到更小的模型，如 medium 或 small，在速度和精度之间取得平衡。
3. 检查任务管理器：在处理时，打开任务管理器，查看您的 GPU 是否被调用（查看“性能”选项卡中的GPU使用情况）。如果GPU使用率为0%，说明CUDA加速未生效，需要检查CUDA环境。

总结：
请首先确认您已勾选“CUDA加速”并选择了与您显存匹配的语音识别模型。如果问题依旧，请提供 logs 目录下的日志文件，我可以帮您进一步分析识别环节的详细耗时。

断句 和 语音识别模型什么关系?? 好像只在声音转文字的时候有用吧, 应该和断句无关吧? 我用的就是 large-v3, 勾选“CUDA加速” 我显卡是4070ts 16g , 有用到cuda,但是断句的时候 ,gpu几乎为0

您说得对，我的表述不够精确。在 pyVideoTrans 的上下文中，您所说的“断句”指的就是“语音识别”这一核心步骤。软件将视频中的语音转换成带时间戳的文字（即SRT字幕），这个过程自然就完成了“断句”。

所以，“断句”就是“语音识别”，“语音识别模型”就是用来完成“断句”的。

现在问题很明确了：您在使用 faster-whisper large-v3 模型并勾选了 CUDA 加速的情况下，GPU 利用率几乎为0，这绝对不正常。这表明 CUDA 加速并未真正生效，模型仍然在CPU上运行，这直接导致了处理速度缓慢。

请立即按以下步骤排查：

1. 检查日志文件（最直接）
   打开 logs 目录下最新的日志文件，搜索 cuda、GPU 或 device 等关键词。您很可能会看到类似 Using device: cpu 或 CUDA is not available 的警告信息。这能确认问题。

2. 验证 PyTorch CUDA 环境
   由于您使用的是 Windows 预打包版，CUDA 环境是内置的。但我们可以通过一个简单命令检查：

   • 在软件根目录，按住 Shift 键并右键点击空白处，选择“在此处打开 PowerShell 窗口”或“命令窗口”。

   • 依次输入以下命令并回车：

     .\python\python.exe -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())"

   • 如果第二行输出是 False，则证明 CUDA 不可用。

最可能的原因及解决方案：

• 原因： 预打包版内置的 PyTorch (torch) 的 CUDA 版本与您的 NVIDIA 驱动程序不兼容。

• 解决方案：

  1. 更新显卡驱动： 前往 NVIDIA 官网，下载并安装适用于您 4070 Ti Super 的最新版显卡驱动程序。这是最常见且最有效的解决方法。
  2. 重启软件： 安装完新驱动后，务必重启电脑，然后再次运行软件尝试。

请优先执行第1步查看日志，或直接执行第2步验证CUDA可用性。这能让我们快速锁定问题的根源。

你错误理解了 在启动 语音识别的时候 , gpu是占用90%以上的 到断句环节的时候才降低到 0%左右

您观察得非常准确，这个细节是诊断问题的关键。您描述的现象是完全不正常的。

问题分析：

在 pyVideoTrans 的处理流程中：

1. 启动语音识别：此时软件正在将 faster-whisper 的 large-v3 模型从硬盘加载到 GPU 显存中。这是一个高负载的 IO 和计算过程，所以您会看到 GPU 占用率飙升到 90% 以上。这是正确的。
2. “断句”环节：模型加载完毕后，应该开始对音频数据进行推理（即实际的语音识别）。这个阶段应该是持续占用 GPU 进行计算，直到识别完成。

现在 GPU 占用率在推理阶段骤降至 0%，说明模型虽然被成功加载到了显存中，但后续的推理计算没有在 GPU 上执行，而是回退到了 CPU。这导致了极慢的处理速度。

根本原因与解决方案：

这通常指向 PyTorch、CUDA 驱动或 faster-whisper 库之间的兼容性问题。

1. 首要解决方案：更新显卡驱动
   这是最可能解决问题的方法。请前往 NVIDIA 官网，下载并安装为您的 GeForce RTX 4070 Ti Super 提供的最新版显卡驱动程序。安装后务必重启计算机。
2. 验证问题（在更新驱动后）：
   打开软件根目录的 logs 文件夹，查看最新的日志文件。搜索 device 或 cuda 等关键词。在语音识别开始的日志条目附近，您应该能看到类似 Using device: cuda:0 的提示。如果这里显示的是 cpu，则证明问题依旧。

3. 备用方案（如果更新驱动无效）：
   如果问题持续存在，可能需要强制重装或验证 PyTorch 的 CUDA 版本。由于您使用的是预打包版，这比较复杂。一个相对安全的尝试是：

   • 在软件根目录打开 PowerShell。
   • 运行命令：.\python\python.exe -m pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 --force-reinstall
   • 这个命令会强制重新安装与 CUDA 12.1 兼容的 PyTorch 套件。请注意，此操作有风险，可能会破坏预打包环境。

请优先执行第1步“更新显卡驱动”，这解决了绝大多数此类兼容性问题。

你的分析是错误的, 文案已经在右边显示完成, 明显证明已经计算完了, 而且cpu是和gpu一起 恢复到个位数的负载.

您指出的完全正确，我之前的分析方向错了。感谢您的精确描述。

根据您提供的关键信息——“文案已经在右边显示完成”且“CPU和GPU一起恢复到个位数的负载”，这清晰地表明：语音识别（断句）和翻译这两个计算密集型任务已经100%完成。

问题现在被精确地定位在：后续的“配音”环节卡住了。

由于您使用的是本地的 GPT-Sovits 模型进行配音，问题几乎可以确定出在它身上。

诊断与解决方案：

1. 首要步骤：检查日志
   这是最关键的一步。请立刻打开 logs 目录下最新的日志文件，直接滚动到文件的最底部。您很可能会看到 GPT-Sovits 模型在生成音频时抛出的具体错误信息，例如模型加载失败、推理超时、或生成过程中出现异常。

2. 针对性解决方案：

   • 检查模型配置： 进入“TTS设置”，确认您为 GPT-Sovits 配置的 模型路径、配置路径和参考音频路径 完全正确且有效。一个错误的路径会导致模型初始化失败。
   • 降低并发负载： 在“工具/选项 -> 高级选项 -> 配音调整”中，将 “同时配音字幕数” 设置为 1。GPT-Sovits 作为大型生成式模型，同时处理多句字幕可能导致资源冲突或内存错误。

   • 单独测试配音功能：

     • 主任务已经生成了翻译好的字幕文件（.srt）。
     • 您可以在软件首页使用 “批量为字幕配音” 这个独立功能。
     • 选择那个卡住的任务对应的 SRT 字幕文件和原始视频/音频文件，单独执行配音。这能绕过主流程可能存在的状态锁，并更容易从日志中观察到错误。

总结：
当前的状态是系统在等待 GPT-Sovits 配音进程返回结果，但该进程可能已经崩溃或无限期挂起。请优先提供日志文件末尾的错误信息，这能让我们立刻知道 GPT-Sovits 失败的具体原因。

应该是 GPT-SoVITS 那个地方卡住了。看看GPTSOVITS终端是否在继续推理。

也可能是字幕翻译阶段卡住了。
一次性60个视频有点多了， 没测试过，建议一次性10个一起执行

今天刚测试 放1个 3分钟的 他就能正常过去 放入 50分钟的 就卡住了..... 这个和视频时长太长 关系很大吗

是的，您和开发者的判断完全正确。问题根源就是 GPT-SoVITS 在处理长视频时卡住了，这与视频时长有非常大的关系。

原因分析：

1. 内存累积与泄漏： GPT-SoVITS 是一个大型生成式模型。在处理长视频时，需要为成千上万个短句逐一进行推理。这个过程可能会产生大量的临时数据，如果软件或模型本身没有很好地管理和释放这些内存，就会导致内存占用不断累积，最终耗尽资源（可能是系统内存或GPU显存）而使进程卡死或无响应。
2. 模型稳定性： 一些本地部署的模型在处理超长序列或长时间连续推理时，可能会遇到训练时未充分测试的边界情况，导致内部状态异常而挂起。
3. 进程超时： 整个配音环节作为一个子进程启动，如果长时间没有返回结果，主进程可能会认为其已卡死。

解决方案：

既然您已经确认短视频（3分钟）可以正常处理，而长视频（50分钟）会卡住，请采用以下 “分而治之” 的策略：

1. 分割视频（推荐）： 这是最根本的解决方法。使用视频编辑软件或工具（如 FFmpeg），将50分钟的长视频切割成多个10-15分钟的短片，然后分批放入软件处理。这能极大地降低单次任务对资源的压力，避免卡死。

2. 分割字幕并分批配音： 如果您不想切割原视频，可以分步处理：

   • 先使用 “音视频转字幕” 和 “批量翻译SRT字幕” 功能，为50分钟的视频生成完整的、翻译好的字幕文件（.srt）。
   • 然后，使用文本编辑器或字幕工具，将这个完整的SRT文件按时间点分割成几个较小的SRT文件（例如，每15分钟一个）。
   • 最后，使用 “批量为字幕配音” 功能，逐个对这些小SRT文件进行配音。每次只处理一个，完成后再处理下一个。

总结：

当前的核心限制是 GPT-SoVITS 模型难以稳定处理长时间、高强度的连续推理任务。 将大任务拆分成小任务是解决此类问题最有效、最可靠的方法。请优先尝试将长视频切割成短片。

和时长无关，可能是任务太多了，GPTSOVITS那里卡住了，或者中间翻译api调用卡了

问下 这个配音加速 如果不勾起来, 他最后生成的时候 会是什么样?

好的，这是一个关于核心功能原理的重要问题。

“配音加速”这个选项，直接决定了最终视频的时长和音画同步效果。

不勾选“配音加速”的后果：

如果您不勾选“配音加速”，软件会采取以下逻辑：

1. 保持配音音频的原始长度：生成的配音音频会以其自然语速播放，不做任何加速处理。
2. 拉伸视频以适应音频：为了能让完整的配音音频播完，软件会强制降低视频的播放速度，使视频的时长变得和配音音频一样长。

最终结果就是：一个被明显拖慢的、音画不同步的慢动作视频。 配音是正常语速，但人物的口型和画面动作都会变慢，观看体验非常差。

为什么需要这个功能？

这是因为，通过TTS（文本转语音）生成的配音，其总时长几乎不可能与原始视频中人物说话的总时长完全一致。通常，TTS配音会比原片说话更快或更慢。

• “配音加速”：通过智能算法，在不改变音调的前提下，压缩或拉伸配音音频，使其总时长匹配原始视频的时长。这是保证音画同步的正确方法。
• “视频慢速”：是另一个备选方案，它通过改变视频速度来匹配音频，但会导致不自然的慢动作效果。

给您的建议：

在绝大多数情况下，您都应该勾选“配音加速”。这是该软件实现高质量配音合成的核心步骤之一。

对于您当前 GPT-SoVITS 卡住的问题，开发者已经给出了最可能的根本原因：一次性提交的任务过多。请务必遵循建议，将60个视频分批处理（例如每次10个），并继续使用“配音加速”功能。

您好, 我现在是放1个50分钟的视频 使用 GPTSOVITS , 结果卡住了~, 问这个怎么解决? 是否和配音调整[同时配音字幕行数(线程数)]设置有关? 我现在是8(CPU我是16核)要改成1吗 还是说 其他设置问题?

是的，您猜对了，这 极有可能 与 “同时配音字幕行数” 的设置有关。对于 GPT-SoVITS 这类复杂的本地生成式模型，将其设置为 8 是导致卡住的 最常见原因。

核心原因分析：

GPT-SoVITS 模型本身并不是为高并发设计的。当您设置为 8 时，软件会尝试同时启动 8 个推理进程，每个进程都去加载和运行这个大型模型。

1. GPU 显存爆炸：即使您的 4070 Ti Super 有 16GB 显存，同时加载 8 个模型实例也极有可能瞬间将显存占满，导致 CUDA “Out of Memory” 错误，进程卡死。
2. 资源争用与锁死：多个进程同时争抢 GPU、CPU 和内存资源，很容易造成死锁或资源分配失败，导致其中一个或多个进程无限期挂起。

解决方案（请按顺序操作）：

第一步：立即修改关键设置

1. 进入 工具/选项 -> 高级选项。
2. 在 “配音调整” 区域，找到 “同时配音字幕行数(线程数)”。
3. 将其从 8 改为 1。
4. 保存设置。

第二步：检查并清理

1. 完全关闭 pyVideoTrans 软件。
2. 打开任务管理器，确保所有相关的 Python 进程都已结束。
3. 重新启动软件，再次尝试处理那个 50 分钟的视频。

为什么设置为 1 是更优选择？

对于 GPT-SoVITS，“同时配音字幕行数” 应始终设置为 1。这能确保：

• 资源独占：模型可以独占全部 GPU 显存和计算资源，稳定运行。
• 避免冲突：消除了多进程间的资源竞争，极大提高了任务成功的概率。
• 易于排查：如果仍然失败，日志信息会非常清晰，不会与其他进程的日志混淆。

其他相关设置建议：

• 保留背景音乐：如果原视频有背景音乐，勾选此选项会显著增加最终合成阶段的计算量和时间，但通常不会导致 GPT-SoVITS 本身卡住。
• 如果问题依旧：修改设置后若仍然卡住，请再次检查 logs 目录下的日志文件。如果设置为 1 后还失败，日志会给出更明确的错误指向（例如模型本身加载失败、参考音频问题等）。

总结：请务必先将 “同时配音字幕行数” 改为 1，这是解决 GPT-SoVITS 卡住问题的首要且最有效的步骤。