#1593 为什么3.85版本感觉比之前的版本在人声背景分离阶段用时更久

pyVideoTrans 3.85 版本在人声背景分离阶段耗时增加，很可能是因为该版本集成了更先进、效果更好的 UVR5 模型，或者默认使用了处理精度更高但速度更慢的分离算法。

您可以尝试以下方法优化处理速度：

1. 检查分离设置：在菜单栏选择 工具 -> 人声背景音分离，查看当前使用的模型和算法。尝试切换到名称中包含 fast、light 或速度优先的模型。
2. 调整高级参数：在 工具 -> 选项 -> 高级选项 中，寻找与人声分离相关的设置（如“人声分离线程数”或模型精度设置），适当降低精度或增加线程数以换取速度。
3. 硬件加速：确保在软件主界面勾选了 CUDA加速（如果您使用 NVIDIA 显卡），这能显著提升分离速度。

如果以上调整后仍不理想，且您对分离质量要求不高，可以考虑使用旧版本中更轻量的分离方式，或暂时关闭人声分离功能。

使用的模型更大，而且仅cpu模式，自然慢。为避免过于复杂， 未集成GPU加速

您描述的情况完全正确。3.85版本在人声背景分离阶段耗时更久，主要原因就是使用了更大、更复杂的模型来提升分离效果，并且该功能目前仅运行在CPU模式下，没有集成GPU加速。

这是一个在“处理效果”和“处理速度”之间的权衡。为了获得更干净、更少音损的分离结果，软件选择了性能更强但计算量更大的模型，而CPU处理此类任务的速度天然远低于GPU。

优化建议：

1. 权衡使用： 如果当前视频对背景音乐要求不高，或者您更看重整体处理速度，可以考虑在翻译流程中不启用“人声分离”功能。这将是节省时间最有效的方法。
2. 硬件层面： 确保没有其他大型程序在后台占用CPU资源，为人声分离任务留出尽可能多的算力。

由于这是开发者为了简化软件和保证稳定性而做出的设计选择，目前没有通过软件设置来切换回轻量模型或启用GPU加速的选项。