#1749 选择LLM重新断句，必须先在菜单--翻译设置--OpenAI API中设置可用模型和密钥信息,可在高级选项中切换使用DeepSeek断句

您已正确配置了LLM重新断句功能。根据您的系统信息，您使用的是Windows 10系统，软件版本为v3.87，且已正确设置了OpenAI API密钥和模型。

核心操作要点：

1. 切换DeepSeek断句： 如需使用DeepSeek进行断句，请在菜单栏选择 工具 -> 高级选项，在“翻译设置调整”区域，将“LLM重新断句使用模型”从 OpenAI 切换为 DeepSeek。
2. 配置DeepSeek API： 使用DeepSeek前，同样需要在菜单栏的 翻译设置 -> DeepSeek 中填入有效的API密钥。
3. 断句效果： LLM（大语言模型）断句能显著提升字幕的语义连贯性和可读性，是处理复杂或长句语音的最佳选择。

如果后续在断句或翻译过程中遇到任何问题，请提供具体的错误信息或日志文件（位于 D:/Portable/pyvideotrans/logs/ 目录下）以便进一步分析。

如何对接OpenAI密钥和模型

要对接OpenAI密钥和模型，请按以下步骤操作：

1. 获取API密钥：

   • 访问 OpenAI平台，登录后创建新的API密钥。

2. 在软件中配置：

   • 在软件主界面，点击顶部菜单栏的 翻译设置。
   • 在弹出的窗口中，选择 OpenAI API 标签页。
   • 在 API密钥 输入框中，粘贴您从OpenAI平台获取的密钥。
   • 在 模型 下拉列表中，选择您要使用的模型（例如 gpt-4o、gpt-3.5-turbo 等）。

3. 设置网络代理（可选但重要）：

   • 如果您的网络环境需要代理才能访问OpenAI，请在主界面第5行的 网络代理 输入框中填写代理地址（格式如 http://127.0.0.1:7860）。

4. 使用OpenAI进行翻译或断句：

   • 翻译：在主界面第3行“翻译设置”的“翻译渠道”中，选择 OpenAI。
   • LLM重新断句：在语音识别（第2行）的“断句设置”中，选择 LLM大模型重新断句。然后在 高级选项（菜单-工具-高级选项）的“翻译设置调整”区域，确保“LLM重新断句使用模型”设置为 OpenAI。

重要提示：

• 确保您的OpenAI账户有足够的余额或额度。
• 使用API会产生费用，请留意OpenAI的定价。
• 如果遇到连接问题，请检查网络代理设置是否正确，以及API密钥是否有效。

请查看更多参考文档：

• ChatGPT翻译

使用字节英视频字幕生成，导致字幕识别不准确，强制切断字幕，使句子不完整，断句很机械化 如何设置和改变？

您遇到的字节火山视频字幕生成断句不准确、机械化问题，是由于其在线API的固有处理方式导致的。要改善此问题，请按以下方案操作：

核心解决方案：使用本地语音识别 + LLM重新断句

这是获得最佳断句效果的标准流程。

1. 更换语音识别渠道：

   • 在主界面第2行“语音识别”中，将渠道从“字节英视频字幕生成”切换为 faster-whisper(本地)。
   • 在右侧的模型选择中，建议使用 large-v3 或 large-v2 以获得最佳识别精度。

2. 启用高级断句功能：

   • 在同一行的“断句设置”中，选择 LLM大模型重新断句。
   • 这需要您已按照之前的指导，在 菜单 -> 翻译设置 -> OpenAI API（或DeepSeek）中配置好可用的API密钥和模型。

3. （可选）调整VAD参数以优化初始识别片段：

   • 如果即使使用 faster-whisper，初始的语音切割仍不理想，可以微调VAD（语音活动检测）参数。
   • 进入 菜单 -> 工具 -> 高级选项。

   • 在“Faster/OpenAI/Whisper语音识别”区域，调整以下参数（需反复尝试）：

     • 静音分割持续毫秒：默认 140。增大此值（如改为 300 或 500）可以让软件在更长的静音后才切断句子，有助于获得更完整的语段。
     • 语音阈值：默认 0.45。降低此值（如 0.3）会使检测更敏感，可能将一些气音纳入；提高此值（如 0.6）会使检测更严格，可能丢失弱读词。一般不建议新手修改。

如果必须使用字节火山API

如果您因速度或资源原因必须使用字节火山，可尝试以下缓解措施，但效果有限：

1. 尝试“整体识别”模式：在主界面第2行“识别模式”中，确保选择的是 整体识别 而非 批量推理。整体识别 使用了VAD检测，断句通常会比简单切分更符合语义。
2. 后期手动编辑：软件在语音识别后和翻译后，都会弹出字幕编辑窗口。您可以在此处手动合并被错误切断的字幕行，这是最直接的修正方法。

结论建议：对于追求字幕质量（尤其是断句自然度）的场景，强烈推荐采用“本地faster-whisper识别 + LLM重新断句”的组合方案。这是目前软件内能实现的最接近人工断句效果的方法。

请查看更多参考文档：

• 整体识别/均等分割的区别
• 对转录识别结果重新断句
• 调节VAD更精确控制语音识别结果

中国用户使用LLM重新断句 太麻烦，没有其他的吗？

是的，除了使用需要API密钥的LLM（如OpenAI/DeepSeek）重新断句外，还有更简便的本地化替代方案。以下是三种无需依赖在线API的断句方法，按推荐度排序：方案一：使用本地算法重新断句（推荐）这是最方便快捷的改善方式。操作：在主界面第2行“语音识别”的“断句设置”中，选择 本地算法重新断句。原理：软件会使用内置的规则和算法，对识别出的原始字幕进行智能合并与分割，比完全不断句或机械切割效果好得多。优点：完全免费、离线、速度快，能显著改善“句子被强制切断”的问题。方案二：调整语音识别参数，优化初始切割如果“本地算法重新断句”效果仍不理想，可以优化语音识别阶段的切割。操作：进入 菜单 -> 工具 -> 高级选项。在“Faster/OpenAI/Whisper语音识别”区域，找到并调整以下两个关键参数：静音分割持续毫秒：默认是 140。这个值代表“多长时间的静音才被认为是一句话的结束”。增大这个值（例如设为 300 或 500），可以让软件在更长的停顿后才切断，从而得到更完整的句子。语音阈值：默认是 0.45。这个值代表“多强的声音才被认为是人声”。如果您视频中的人声音量较低，可以适当降低此值（如 0.3）以提高检测灵敏度；如果背景噪音较多，可以适当提高此值（如 0.6）以减少误检。方案三：使用“整体识别”模式，并选择更优的识别模型确保识别模式正确：在主界面第2行“识别模式”中，务必选择 整体识别。此模式使用VAD检测来寻找自然的语音段落，断句效果远好于“批量推理”。选择更强大的识别模型：如果您使用的是 faster-whisper(本地)，请在其右侧的模型选择中，选用更大的模型，如 large-v2 或 large-v3。更大的模型在识别准确度和上下文理解上更强，产生的原始字幕也相对更完整。总结与建议：对于大多数中国用户，最优解是：组合使用“整体识别”模式 + “本地算法重新断句”。这能在无需任何额外配置和费用的前提下，最大程度改善断句的机械化问题。如果效果仍不满意，再尝试方案二微调VAD参数。请查看更多参考文档：整体识别/均等分割的区别调节VAD更精确控制语音识别结果