#2187 [Errno 24] Too many open files: '/Volumes/Ventoy/video/pyvideotrans/videotrans/cfg.json'

这个错误 [Errno 24] Too many open files 表明您的系统（macOS）达到了文件描述符（打开文件数）的上限，导致软件无法打开新的配置文件（cfg.json）。这通常发生在批量处理大量文件或软件存在资源泄漏时。

请按以下步骤解决：

1. 立即重启软件：关闭所有 pyVideoTrans 进程，然后重新启动。这能释放被占用的文件描述符。

2. 检查并调整系统限制：

   • 打开终端（Terminal）。
   • 输入以下命令查看当前用户限制：ulimit -n
   • 如果数值较低（例如 256），可以临时提高限制（仅对当前终端会话有效）：ulimit -n 2048
   • 然后在该终端中，使用 cd 命令切换到您的 pyvideotrans 目录，并使用 uv run sp.py 或 python sp.py 启动软件。

3. 优化处理方式：

   • 如果正在批量处理大量视频，请进入菜单 工具 -> 选项 -> 高级选项。
   • 在“通用设置”区域，务必勾选“批量翻译时强制串行”。这会让软件逐个处理视频，而不是同时打开大量临时文件，能有效避免此问题。

4. 清理临时文件：

   • 手动删除软件运行时产生的临时文件目录：/var/folders/gn/t926ngdx4lzcyxsybc8lbgmh0000gn/T/pyvideotrans/。您可以在终端中执行：rm -rf /var/folders/gn/t926ngdx4lzcyxsybc8lbgmh0000gn/T/pyvideotrans/

如果问题频繁出现，建议每次处理不超过5个视频，并确保勾选了“强制串行”选项。

系统错误 (24)：Too many open files:
Traceback (most recent call last):
File "/Volumes/Ventoy/video/pyvideotrans/videotrans/util/ListenVoice.py", line 18, in run

tts.run(

File "/Volumes/Ventoy/video/pyvideotrans/videotrans/tts/__init__.py", line 276, in run

CosyVoice(**kwargs).run()

File "", line 14, in init
File "/Volumes/Ventoy/video/pyvideotrans/videotrans/tts/_cosyvoice.py", line 28, in post_init
File "/Volumes/Ventoy/video/pyvideotrans/videotrans/tts/_base.py", line 65, in post_init

super().__post_init__()

File "/Volumes/Ventoy/video/pyvideotrans/videotrans/configure/_base.py", line 25, in post_init
File "/Volumes/Ventoy/video/pyvideotrans/videotrans/configure/_config_loader.py", line 338, in parse_init
File "/Users/man/.local/share/uv/python/cpython-3.10.19-macos-aarch64-none/lib/python3.10/pathlib.py", line 1134, in read_text

with self.open(mode='r', encoding=encoding, errors=errors) as f:

File "/Users/man/.local/share/uv/python/cpython-3.10.19-macos-aarch64-none/lib/python3.10/pathlib.py", line 1119, in open

return self._accessor.open(self, mode, buffering, encoding, errors,

OSError: [Errno 24] Too many open files: '/Volumes/Ventoy/video/pyvideotrans/videotrans/cfg.json'

错误 Too many open files 表明您的 macOS 系统已达到文件描述符（打开文件数）上限。这通常在使用 CosyVoice 等本地 TTS 模型进行批量配音时发生，因为每个处理线程都可能打开大量临时文件。

核心解决方案：

1. 立即重启软件：关闭所有 pyVideoTrans 进程，释放被占用的文件句柄。

2. 调整软件并发设置：

   • 进入菜单 工具 -> 选项 -> 高级选项。
   • 在 “配音调整” 区域，将 “同时配音字幕数” 改为 1。
   • 这将强制软件串行处理配音，大幅减少同时打开的文件数。

3. 调整系统限制（临时）：

   • 打开终端（Terminal）。
   • 输入以下命令查看当前限制：ulimit -n
   • 如果数值较低（如 256），输入以下命令临时提高（仅对当前会话有效）：ulimit -n 2048
   • 然后在该终端中，使用 cd 命令切换到您的 pyvideotrans 目录，并使用 uv run sp.py 启动软件。

4. 启用强制串行处理：

   • 在 高级选项 的 “通用设置” 区域，务必勾选 “批量翻译时强制串行”。
   • 这确保整个流程（识别、翻译、配音）都是逐个视频处理，而不是并行，能从根本上避免此问题。

5. 清理临时文件：

   • 在终端中执行：rm -rf /var/folders/gn/t926ngdx4lzcyxsybc8lbgmh0000gn/T/pyvideotrans/
   • 这会删除软件运行时产生的所有临时文件。

最佳实践：如果您需要批量处理多个视频，请务必同时执行第2步（配音并发设为1）和第4步（勾选强制串行），这是解决此问题最有效的方法。

cannot load library '/Volumes/Ventoy/video/pyvideotrans/.venv/lib/python3.10/site-packages/_soundfile_data/libsndfile.dylib': dlopen(/Volumes/Ventoy/video/pyvideotrans/.venv/lib/python3.10/site-packages/_soundfile_data/libsndfile.dylib, 0x0002): tried: '/Volumes/Ventoy/video/pyvideotrans/.venv/lib/python3.10/site-packages/_soundfile_data/libsndfile.dylib' (no such file), '/System/Volumes/Preboot/Cryptexes/OS/Volumes/Ventoy/video/pyvideotrans/.venv/lib/python3.10/site-packages/_soundfile_data/libsndfile.dylib' (no such file), '/Volumes/Ventoy/video/pyvideotrans/.venv/lib/python3.10/site-packages/_soundfile_data/libsndfile.dylib' (no such file). Additionally, ctypes.util.find_library() did not manage to locate a library called '/Volumes/Ventoy/video/pyvideotrans/.venv/lib/python3.10/site-packages/_soundfile_data/libsndfile.dylib'

这个错误表明 libsndfile 库在 macOS 上缺失或安装不正确，这是音频处理的关键依赖。请按以下步骤解决：安装 libsndfile 库：打开终端（Terminal）。执行以下命令使用 Homebrew 安装：brew install libsndfile如果尚未安装 Homebrew，请先访问 https://brew.sh 安装。验证安装：安装后，在终端中运行：brew list libsndfile确保能看到类似 /usr/local/lib/libsndfile.dylib 的输出。重建 Python 环境依赖：在您的 pyvideotrans 项目目录下，执行以下命令重新安装 soundfile 包：uv pip uninstall soundfile -yuv pip install soundfile --no-binary :all: # 强制从源码编译，链接到系统库检查环境变量：确保您的终端环境变量 PATH 包含了 Homebrew 的路径。可以执行：echo $PATH通常应包含 /usr/local/bin 或 /opt/homebrew/bin。如果使用预编译包：如果您使用的是官网下载的预编译包（sp.exe），此问题不应出现。如果出现，请尝试：完全删除现有解压目录。重新从官网下载完整包（非升级补丁）。在非系统盘（如 D 盘）新建纯英文目录（如 D:/videotrans）解压。如果问题依旧，请提供您使用的是预编译包还是源码部署，以及完整的错误日志文件（位于 videotrans/logs/ 目录下）。

uv pip install soundfile --no-binary:all
error: unexpected argument '--no-binary:all' found

tip: a similar argument exists: '--no-binary'

Usage: uv pip install --no-binary

For more information, try '--help'.

命令格式错误，--no-binary 和 :all: 之间需要一个空格。正确的命令是：uv pip install soundfile --no-binary :all:。请重新执行：uv pip install soundfile --no-binary :all:如果仍然失败，可以尝试直接使用 pip 安装（确保在您的虚拟环境中）：pip uninstall soundfile -ypip install soundfile --no-binary :all:安装完成后，请重启 pyVideoTrans 软件。如果问题依旧，请提供完整的错误日志。

(base) man@9909990 pyvideotrans % uv pip uninstall soundfile -y
error: unexpected argument '-y' found

tip: to pass '-y' as a value, use '-- -y'

Usage: uv pip uninstall [OPTIONS]

For more information, try '--help'.

uv 的 uninstall 命令不支持 -y 参数。请使用以下命令：uv pip uninstall soundfile然后根据提示输入 y 确认卸载。或者，直接使用 pip 命令（确保在您的虚拟环境中）：pip uninstall soundfile -y然后重新安装：uv pip install soundfile --no-binary :all:如果安装过程中出现编译错误，可能是因为缺少其他依赖。在 macOS 上，您可能还需要安装 portaudio：brew install portaudio完成所有步骤后，重启 pyVideoTrans 软件。

为什么生成的视频既有原音也有配音两个

这是因为您在配音时没有勾选“去除背景音”或“人声分离”选项，导致软件将新生成的配音直接叠加到了原始视频的音频轨道上。要解决此问题，请按以下步骤操作：在配音前启用人声分离：在主界面第 5 行“同步与字幕显示”区域，勾选“人声分离”。软件会先将原视频的人声和背景音分离，然后只替换人声部分，最后再与背景音合并。这样能保留原始背景音乐/音效，只替换说话声。如果不需要背景音：如果您希望视频只有配音，没有原视频的任何声音，可以在“工具箱”中使用“音视频合并/分离”功能，先提取或分离出视频的无声版本，再进行翻译配音流程。检查输出设置：确保您没有意外地同时保留了原始音轨。在最终合并时，软件默认会使用处理后的音频替换原音频。如果问题依旧，请提供您在处理时主界面的完整配置截图，以便进一步分析。

2025-12-22 19:49:40,643 - WARNING - [LLM re-segments]重新断句失败:response=ChatCompletion(id=None, choices=None, created=None, model=None, object=None, service_tier=None, system_fingerprint=None, usage=None, error={'message': 'Provider returned error', 'code': 524, 'metadata': {'raw': 'error code: 524', 'provider_name': 'Xiaomi'}}, user_id='user_36w6psn77hdVQs7mCPfA1bugsPQ')

这个错误表明您使用的 LLM 大模型重新断句功能失败了，原因是您配置的 AI 渠道（此处显示为“Xiaomi”）返回了错误代码 524。这通常是网络连接超时或服务器端问题。请按以下步骤解决：检查网络连接和代理：确保您的网络稳定，并且如果使用了代理，代理设置正确（主界面第5行“网络代理”）。尝试切换其他 AI 渠道：在“翻译设置”中，暂时切换到其他更稳定的 AI 渠道进行重新断句，例如 DeepSeek、OpenAI 或 Gemini。调整请求参数：进入 菜单 - 工具 - 选项 - 高级选项。在“通用设置”区域，适当减小“LLM重新断句每批字词数”（例如从 1000 改为 500），以降低单次请求的数据量，减少超时风险。暂时禁用 LLM 重新断句：如果问题持续，您可以在语音识别（ASR）后，选择使用“本地算法重断句”或“默认断句”，而不使用“LLM大模型重断句”。检查 API Key 和配置：确认您在“翻译设置”中为“Xiaomi”渠道填写的 API Key 和 Endpoint 是否正确有效。如果以上步骤无法解决，请提供您完整的“翻译设置”截图以及 videotrans/logs/ 目录下的最新日志文件，以便进一步分析。

too short than prompt text Hi everyone , Aaron here for Zollotech , and Apple released macOS twenty six point two Tahoe . macOS Tahoe twenty six point two is available around the world at the same time for everyone on all macOS Tahoe supported devices . Now I ' ve installed this on my M four Max MacBook Pro sixteen - inch , but again it ' s available on all supported devices . And if you are not seeing the update , you can find it by going to your system settings , going to general , and then software update . You may have to try this a few different times . If you are still not seeing it , go back . , this may lead to bad performance
max value is tensor(1.0006)

这个错误提示来自语音克隆或 TTS 模型（很可能是 GPT-SoVITS、F5-TTS 或 CosyVoice），表明您提供的参考音频（reference audio）太短，无法有效提取音色特征。模型提示“too short than prompt text”，意思是参考音频的时长比要合成的文本对应的预期语音时长还要短。要解决此问题，请按以下步骤操作：更换更长的参考音频：如果您在使用“语音克隆”或“多角色配音”功能，请确保提供的参考音频（说话人音频）足够长。建议使用清晰、纯净、包含该说话人多种语调的音频片段，时长最好在 10-30 秒之间。避免使用只有几个词的超短音频。检查并调整 TTS 配置：如果您在“工具箱”中使用“字幕多角色配音”或“批量为字幕配音”，请检查您为角色选择的“参考音频”文件是否符合上述要求。如果是在主流程中使用了“原音色克隆”，请确保原始视频中的人声片段足够长且清晰。尝试其他 TTS 引擎：如果参考音频确实无法延长，可以暂时切换到不需要参考音频的 TTS 引擎，例如：Edge-TTS、VITS-cnen、Azure TTS 或 OpenAI TTS。调整高级参数（高级用户）：如果您使用的是 GPT-SoVITS 并自行部署，可以尝试在其 WebUI 中调整“参考音频最小时长”等相关参数。但 pyVideoTrans 软件内部通常已做优化，此错误更可能源于输入的音频本身。请检查您具体是在哪个功能环节遇到此错误，并提供更多上下文（例如，是主界面翻译流程还是工具箱的独立功能），以便获得更精确的指导。

2025-12-22 20:25:10,960 INFO yield speech len 22.4, rtf 2.3633408120700294
100%|█████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:53

从日志来看，您的 TTS（语音合成）过程已成功完成。日志显示：“yield speech len 22.4, rtf 2.36” 表示生成了时长 22.4 秒的语音，实时因子（RTF）为 2.36（即生成语音所花费的时间是语音时长的 2.36 倍）。进度条显示 100% 完成，总耗时约 53 秒。这说明配音环节本身是正常的。如果您遇到的问题是最终视频没有声音、声音异常，或者流程卡在后续步骤，请提供更具体的错误描述或后续的日志内容。例如：流程是否卡在“视频合成”阶段？最终输出的视频文件是否包含音频？音频是原声还是配音？如果流程已完成但结果不符合预期，请检查主界面第 5 行的“同步与字幕显示”设置，确保您正确选择了“嵌入硬字幕”或“嵌入软字幕”，并且没有意外勾选“不嵌入字幕”。同时，确认您在第 4 行“配音”设置中正确选择了目标配音角色。如果问题依旧，请提供从当前日志时间点之后出现的完整错误信息或警告。

2025-12-22 20:48:23,664 WARNING synthesis text 这些项目也是新更新的一部分但如果我们创建新提醒的话。 too short than prompt text the items as well so that's part of the new update but also if we create a new reminder so, this may lead to bad performance
2025-12-22 20:48:24,327 INFO synthesis text 这些项目也是新更新的一部分但如果我们创建新提醒的话。

这个警告再次确认了问题：您使用的 TTS 模型（很可能是 GPT-SoVITS 或类似的语音克隆模型）在合成文本“这些项目也是新更新的一部分但如果我们创建新提醒的话。”时，提示参考音频“too short than prompt text”。原因与之前相同：您提供的用于克隆音色的参考音频时长太短，无法覆盖当前要合成的文本长度。这会导致合成语音质量下降（“bad performance”）。解决方案如下：确保参考音频足够长且质量高：如果您在使用“原音色克隆”或“多角色配音”，请提供一段足够长的（建议 15-30 秒）、清晰的、包含自然语调变化的参考音频。避免使用只有几个词的短音频。检查并可能调整文本分段：过长的单句文本也可能引发此问题。您可以尝试在“工具箱”中使用“字幕多角色配音”功能，并确保您的字幕文件（SRT）中的单句字幕不要过长。如果句子很长，可以手动在标点处分割成多条字幕。切换 TTS 引擎：如果无法获得更长的参考音频，最直接的解决方法是更换 TTS 引擎。在主界面第 4 行“配音”设置中，选择不需要参考音频的引擎，例如：Edge-TTS、VITS-cnen、Azure TTS 或 OpenAI TTS。检查高级设置：如果您使用的是自行部署的 GPT-SoVITS 服务，请在其 WebUI 中检查“参考音频最小时长”等参数设置。但在 pyVideoTrans 内部，通常只需确保输入的参考音频符合要求即可。请根据您具体的使用场景（是主流程翻译还是工具箱功能）选择上述解决方案。如果问题持续，请提供您选择的具体 TTS 引擎名称和参考音频的时长信息。

macos 提升RTF

2025-12-22 20:54:03,576 INFO yield speech len 17.6, rtf 2.2324755245989016
100%|█████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:39

您希望提升 macOS 上 TTS（语音合成）的 RTF（Real Time Factor，实时因子，即生成语音耗时与语音时长的比值）。当前 RTF 约为 2.23（生成 17.6 秒语音用了约 39 秒），这意味着合成速度慢于实时。要提升速度（降低 RTF），请尝试以下方法：更换更快的 TTS 引擎：这是最有效的方法。本地 TTS 模型（如 CosyVoice、GPT-SoVITS）通常较慢。请切换到速度更快的引擎：Edge-TTS（在线，速度极快，RTF 通常远小于 1）。VITS-cnen（本地内置，速度较快）。piper-tts（本地内置，速度较快）。Azure TTS 或 OpenAI TTS（在线 API，速度也很快）。启用 CUDA 加速（如果使用本地模型且 Mac 有 Apple Silicon GPU）：对于 CosyVoice 等支持 GPU 的本地模型，请确保在主界面第 6 行勾选了“CUDA加速”。对于 Apple Silicon Mac，这通常指 MPS（Metal Performance Shaders）加速。调整并发设置（如果批量处理）：进入 菜单 - 工具 - 选项 - 高级选项。在“配音调整”区域，可以尝试适当增加“同时配音字幕数”（例如从 1 改为 2 或 3），利用并行处理加速。但注意：过高的并发可能导致内存不足或“Too many open files”错误。确保系统资源充足：关闭其他占用大量 CPU/GPU 的应用程序。检查活动监视器，确保有足够可用内存。如果使用本地大模型进行翻译或重新断句，也会消耗大量资源，可能拖慢整体速度。可以考虑使用在线 API 进行翻译以减轻本地负载。检查模型精度设置：对于某些本地 TTS 模型，可能存在精度设置（如 float16）。在模型的高级配置中，使用较低精度（float16）可以提升速度，但可能略微影响音质。由于您使用的是 macOS，最直接有效的方案是第 1 步：切换到 Edge-TTS 或 VITS-cnen 引擎，速度会有显著提升。

macos 有16g内存“同时配音字幕数”应该可以调整到多少最佳

2025-12-22 21:03:35.001 python3[12216:863511] TSM AdjustCapsLockLEDForKeyTransitionHandling - _ISSetPhysicalKeyboardCapsLockLED Inhibit

在使用cosyvoise克隆原声音的时候，为什么生成的视频既有原音也有配音两个