#1342 您好, 请教一下 如何 同时生成 双语srt, 英语srt , 中文srt 的3份文件,

要在处理视频时同时生成双语、英语、中文三份SRT文件，请按以下步骤操作：

1. 在主界面选择源语言和目标语言（例如源语言为英语，目标语言为中文）
2. 在"翻译设置"中选择您需要的翻译渠道
3. 在"输出目录"下方找到"生成双语SRT"选项并勾选
4. 正常开始处理视频

处理完成后，您将在输出目录中获得：

• 双语SRT文件（包含源语言和目标语言字幕）
• 源语言SRT文件（英语）
• 目标语言SRT文件（中文）

这三份文件会以不同的文件名后缀自动生成，无需额外设置。

除了主界面 这里从头到尾一条龙 按钮之外, 还有其他操作方法吗

是的，除了主界面的"翻译视频和音频"功能，您还可以使用以下独立功能模块来分别处理：

1. 仅生成字幕文件：

   • 使用 "音视频转字幕" 功能，只执行语音识别步骤，输出源语言SRT文件

2. 仅翻译字幕：

   • 使用 "批量翻译SRT字幕" 功能，输入已有的SRT文件进行翻译，输出目标语言SRT文件

3. 组合使用生成三份文件：

   • 先用"音视频转字幕"生成英语SRT
   • 再用"批量翻译SRT字幕"将英语SRT翻译成中文SRT
   • 最后在翻译字幕时勾选"生成双语SRT"选项，即可获得双语SRT

这种方式虽然步骤多一些，但可以更灵活地控制每个环节的参数和输出结果。

主界面选中嵌入双语即可

您好 我使用 转录并翻译字幕 功能 设置勾选了 字幕输出原位置 全部执行完成后 他生成的英文字幕文件在哪里

当您使用"转录并翻译字幕"功能并勾选"字幕输出原位置"时，生成的英文字幕文件会保存在与源视频文件相同的目录下。

具体文件命名规则为：

• 源语言字幕文件：[视频文件名]_source.srt
• 目标语言字幕文件：[视频文件名]_target.srt
• 双语字幕文件：[视频文件名]_bilingual.srt（如果勾选了生成双语SRT）

例如，如果您的视频文件是 myvideo.mp4，那么英文字幕文件就是 myvideo_source.srt。

请检查您的源视频文件所在目录，应该能找到对应的字幕文件。

主界面选中嵌入双语即可 是可以 , 当时我放进去的视频老是执行一半卡住, 问怎么解决?

视频处理中途卡住可能有多种原因，以下是常见的排查步骤：

1. 检查日志文件：首先查看软件根目录下的 logs/ 文件夹，打开最新的日志文件，查找卡住时间点附近的错误信息。

2. 常见原因及解决方案：

   • 网络问题：如果使用在线API（翻译或TTS），网络不稳定可能导致卡住。尝试切换到本地模型或检查网络连接。
   • 内存不足：处理长视频时内存耗尽。尝试分段处理视频或关闭其他占用内存的程序。
   • 模型下载失败：首次使用本地识别模型时下载卡住。在设置中配置网络代理或手动下载模型。
   • CUDA问题：如果启用CUDA加速，显卡驱动或内存问题可能导致卡住。尝试取消勾选CUDA加速使用CPU处理。
   • 特定环节卡住：观察卡在哪个步骤（识别、翻译、配音），然后单独测试该功能。

3. 临时解决方案：

   • 在"高级选项"中减少"同时翻译的字幕数"和"同时配音字幕数"
   • 尝试处理短视频测试稳定性
   • 更换不同的语音识别或翻译渠道

请先提供日志文件中的具体错误信息，以便进一步诊断。

我是用 50分钟的mp4视频大概500m
网络问题 我用的ds的api, 基本没有看到卡,
内存不足 我内存96g,平时也就20-30g 在使用的时候也没有看到冲高, 够用吗
cuda有勾选,也会启用cuda

根据您的描述（96G内存充足，网络稳定使用DeepSeek API），问题很可能出在CUDA相关配置上。请按以下步骤排查：

1. 检查CUDA兼容性：在软件根目录打开命令行，运行 python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available(), torch.version.cuda)" 确认CUDA可用且版本匹配。Windows预打包版绑定的torch版本是 torch2.7.1+cu128。
2. 查看详细日志：检查 logs/ 目录下最新的日志文件，搜索 CUDA、GPU、memory、Error 等关键词，看是否有显存溢出 (out of memory) 或内核不兼容 (no kernel image) 的错误。
3. 临时测试：取消勾选"CUDA加速"，用CPU处理同一视频片段。如果顺利完成，则确认是GPU问题。

4. GPU问题解决方案：

   • 更新驱动：安装最新的NVIDIA显卡驱动。
   • 降低负载：在"高级选项"中减少"同时翻译的字幕数"。
   • 监控显存：使用 nvidia-smi 命令监控显存使用情况，看是否在处理过程中爆显存。

请先提供日志文件中的具体错误信息，这对确定根本原因至关重要。

cmd后 输入如下
C:\Users\16570>python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available(), torch.version.cuda)"

运行后显示
True 12.1

显示是这样 正常吗, 我需要安装什么吗

显示 True 12.1 表明CUDA可用，但版本不匹配。Windows预打包版绑定的torch版本是 torch2.7.1+cu128（对应CUDA 12.8），而您的环境是CUDA 12.1。

这种版本不兼容可能导致处理中途卡住。请尝试以下解决方案：

方案1：取消CUDA加速（推荐先测试）

• 在主界面取消勾选"CUDA加速"，使用CPU处理
• 如果视频能顺利完成，则确认是CUDA版本冲突问题

方案2：更新CUDA驱动

• 前往NVIDIA官网下载并安装最新的CUDA 12.8版本
• 或者更新显卡驱动到最新版本

方案3：检查日志确认问题

• 查看 logs/ 目录下最新的日志文件
• 搜索是否有 CUDA error、kernel、version 等相关错误信息

建议先使用方案1进行测试，如果能正常处理完50分钟视频，就说明是CUDA版本兼容性问题。

CUDA 12.8 怎么升级下载?

要升级到CUDA 12.8，请按以下步骤操作：访问NVIDIA官方下载页面：https://developer.nvidia.com/cuda-12-8-0-download-archive选择您的操作系统（Windows）和架构（x86_64）下载类型选择"exe (local)"下载安装包（约3GB）运行下载的安装程序：如果已安装旧版本CUDA，建议先卸载现有CUDA Toolkit选择"自定义"安装取消勾选"Visual Studio Integration"（除非需要）和"Driver components"（如果显卡驱动已是最新）完成安装后重启电脑验证安装：重新运行 python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available(), torch.version.cuda)"应该显示 True 12.8注意：CUDA 12.8需要NVIDIA显卡驱动版本 >= 551.61，如果安装过程中提示驱动更新，请同意更新。升级完成后，重新测试pyVideoTrans的CUDA加速功能。

卡住要看具体原因，在什么阶段卡住的，如果选了视频慢速，处理会非常慢
如果是其他配音api，要看配音是否仍在继续

我根据你提供的链接 安装了 cuda12.8 但是 输入 python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available(), torch.version.cuda)" 后 依然显示True 12.1

安装CUDA 12.8后仍然显示12.1，说明您的Python环境中存在多个CUDA版本，当前激活的是旧版本。请按以下步骤解决：检查CUDA安装位置：在命令行运行 where nvcc 查看当前使用的CUDA版本确认pyVideoTrans使用的Python环境：Windows预打包版自带独立的Python环境，请确保在软件根目录下运行命令：打开cmd，cd 到pyVideoTrans解压目录在该目录下运行 python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available(), torch.version.cuda)"解决方案：方法1：设置环境变量（推荐）在系统环境变量中设置 CUDA_PATH 和 CUDA_PATH_V12_8 指向CUDA 12.8的安装路径（通常是 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.8\）方法2：重新安装torch（如果方法1无效）pip uninstall torch torchvision torchaudio pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128方法3：最简单方案暂时取消勾选CUDA加速，使用CPU处理，避免版本冲突问题请先在pyVideoTrans软件目录下运行验证命令，确认实际使用的CUDA版本。

where nvcc 后有个 11.8 版本 ,我删除掉了, 然后 要怎么做

删除CUDA 11.8后，需要确保系统使用正确的CUDA 12.8版本。请按以下步骤操作：重启电脑：清除系统缓存，让环境变量更新生效检查当前CUDA版本：重新运行 where nvcc，应该显示CUDA 12.8的路径验证pyVideoTrans环境：在pyVideoTrans软件根目录下运行：python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available(), torch.version.cuda)"如果仍然显示12.1，说明torch库还是链接到旧版本。解决方案：设置环境变量：在系统环境变量中添加：CUDA_PATH=C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.8\PATH变量中确保CUDA 12.8的bin路径在前（C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.8\bin\）重新安装torch（最终方案）：在pyVideoTrans目录下：pip uninstall torch torchvision torchaudiopip install torch==2.7.1 torchvision==0.22.1 torchaudio==2.7.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128完成后再验证版本，应该显示True 12.8。