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#2005 Quant X Bootcamp- Day 1 (5 Dec 2025) Part 3-3 [X-xXh9eHrcg].webm没有识别出字幕,请检查是否包含人类说话声音,以及说话语言是否和你选择的原始语言匹配

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Quant X Bootcamp- Day 1 (5 Dec 2025) Part 3-3 [X-xXh9eHrcg].webm没有识别出字幕,请检查是否包含人类说话声音,以及说话语言是否和你选择的原始语言匹配


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language:zh
root_dir:/Users/changfubin/Documents/BOS巴菲特课程/量化交易课程/pyvideotrans
Python: 3.11.14 (main, Oct 9 2025, 16:16:55) [Clang 17.0.0 (clang-1700.4.4.1)]

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视频文件“Quant X Bootcamp- Day 1 (5 Dec 2025) Part 3-3 [X-xXh9eHrcg].webm”未识别出字幕,通常由以下几个原因导致。请按顺序排查:

  1. 检查视频是否包含清晰人声:播放视频,确认其中确实有讲师或参与者的说话声,而非仅有背景音乐或环境噪音。
  2. 确认原始语言设置:在软件主界面第3行“翻译设置”中,请确保“原始语言”选择正确。对于英文课程视频,应选择“英语 (en)”。如果不确定,可以尝试选择“自动检测 (auto)”。
  3. 尝试更换语音识别模型

    • 在主界面第2行“语音识别”中,如果当前使用的是 faster-whispertinybase 等小模型,请尝试切换到 large-v2large-v3 模型,准确率更高。
    • 或者,可以尝试使用“阿里FunASR(本地)”模型,它对中文语音识别效果极佳,如果视频中有中文夹杂,可能会有帮助。
  4. 调整VAD(语音活动检测)参数

    • 点击主界面右下角的“设置更多参数”,或通过菜单“工具/选项 -> 高级选项”进入。
    • 在“Faster/OpenAI/Whisper 语音识别微调”区域,找到“VAD参数”。
    • 尝试将“语音阈值”从默认的 0.45 调低(例如调到 0.3),这会使识别更敏感,更容易捕捉到人声。
    • 将“静音分割持续毫秒”从默认的 140 调高(例如调到 300),这有助于合并被短暂静音打断的句子。
  5. 启用“降噪”功能:在主界面第7行“快速参数”中,勾选“降噪”。这可以在识别前预处理音频,去除部分背景噪音。
  6. 检查文件路径:确保视频文件的完整路径没有中文字符或特殊符号。最稳妥的方法是将视频文件重命名为纯英文(如 video.webm),并放在一个纯英文路径的目录下(如 /Users/changfubin/Downloads/)再重新导入处理。

如果以上步骤均无效,请提供更详细的日志信息以便进一步分析。日志文件位于 /Users/changfubin/Documents/BOS巴菲特课程/量化交易课程/pyvideotrans/logs/ 目录下,请将最新的日志文件内容贴出来。

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