#2216 降噪是用的什么算法？ Silero V5还是WebRTC VAD？线程开多少合适？

pyVideoTrans 中的降噪功能使用的是 Silero VAD（Voice Activity Detection）算法，主要用于检测语音活动，而非传统的音频降噪。它通过设置阈值来区分人声和背景噪音，从而在语音识别前进行预处理。

关于线程设置：

1. 默认情况：软件会自动管理线程，通常无需手动调整。

2. 高级调整：如果您需要手动控制，可以在 菜单 -> 工具 -> 高级选项 中找到相关设置。

   • VAD 参数：您可以调整“语音阈值”（默认0.45）来控制灵敏度。调低更灵敏（可能保留更多噪音），调高更严格。
   • 并发线程：在“配音调整”部分有“同时配音字幕数”控制配音并发。对于语音识别（ASR）本身的线程，通常由 faster-whisper 等后端模型内部管理，不建议直接修改。

建议：除非遇到明显的性能问题（如CPU占用过高或处理速度慢），否则保持默认设置即可。如果是为了提升识别精度，重点应放在调整VAD阈值、选择更合适的ASR模型（如large-v3）上，而非线程数。

选项里面有 降噪/人声分离线程数，这个默认是4，我的是5700x3d，8核16线程CPU，选多少合适？

对于您的 AMD Ryzen 7 5700X3D (8核16线程) CPU，在 pyVideoTrans 中设置 降噪/人声分离线程数 时，建议遵循以下原则：

核心建议：

1. 初始值： 设置为 8。这通常能充分利用您的物理核心数，在性能和稳定性之间取得良好平衡。
2. 可尝试值： 如果您追求更快的处理速度且系统内存充足（32GB或以上），可以尝试设置为 12 或 16。但需注意，设置过高可能导致内存占用激增，甚至因资源争用而降低效率或引发不稳定。
3. 观察调整： 处理一个典型视频时，打开系统任务管理器，观察 CPU 占用率。如果所有核心都能被充分利用（占用率在70%-90%），且软件运行稳定，说明当前线程数设置合理。如果出现卡顿、内存不足或软件崩溃，则应降低线程数。

重要说明：

• 功能差异： 请注意，软件中的“降噪”主要依赖 Silero VAD 进行语音检测和静音切除，而“人声分离”使用的是 UVR5 或类似模型，后者是计算密集型任务，更能从多线程中受益。
• 默认值： 默认值 4 是保守设置，以确保在大多数硬件上稳定运行。对于您的8核CPU，提高到 8 是安全的优化。
• 优先级： 如果同时启用了“降噪”和“人声分离”，线程数设置将对两者生效。人声分离是更耗资源的步骤。

总结：
从 4 调整为 8 是最直接、安全的优化。 之后可根据实际处理速度和系统资源情况微调。

为什么开启降噪后速度慢很多？一部2小时电影单单降噪这一步骤就有10几20多分钟，有没有什么提速的方法？它不能使用cuda加速吗？

开启降噪后速度显著变慢是正常现象，因为它是一个计算密集型的CPU处理步骤。以下是原因分析和提速方法：

核心原因：

1. 算法本质：pyVideoTrans 的“降噪”功能主要基于 Silero VAD 进行语音活动检测和静音切除，需要对音频进行逐帧分析，计算量较大。
2. CPU 绑定：此降噪/VAD处理目前无法使用CUDA加速，因为它依赖的库（如 silero-vad）主要设计为在CPU上运行。
3. 处理流程：它需要先解码音频，然后对整个音频流应用VAD模型，最后重新编码，对于长视频（如2小时电影）耗时是线性的。

提速方法（按推荐顺序）：

1. 调整降噪参数（最有效）：

• 在 菜单 -> 工具 -> 高级选项 中，找到 VAD 参数 区域。
• 增大“语音阈值”：默认是 0.45。尝试提高到 0.5 或 0.6。这会降低灵敏度，减少被判定为“语音”的帧数，从而减少计算量，但可能会漏掉一些微弱人声。
• 增大“静音分割持续毫秒”：默认是 140。尝试提高到 200 或 250。这会让系统在更长的静音后才进行切分，减少处理片段数量，加快速度。

2. 优化线程设置（针对您的5700X3D）：

• 在 高级选项 的 通用设置 区域，找到 降噪/人声分离线程数。
• 对于您的8核16线程CPU，建议设置为 8（充分利用物理核心）。如果内存充足（≥32GB），可尝试 12。设置后观察CPU占用率和稳定性。

3. 评估是否真的需要降噪：

• 目的：降噪主要用于提升语音识别（ASR）的准确性。如果您的源视频本身人声清晰、背景噪音不大，可以关闭此选项，速度会快非常多。

• 替代方案：如果背景噪音确实影响识别，可以尝试：

  • 使用更强大的ASR模型（如 faster-whisper-large-v3），其本身抗噪能力较强。
  • 在 语音识别设置 中，使用 “整体识别” 模式，它内置了VAD，有时效果已足够。

4. 预处理音频（进阶）：

• 使用专业音频软件（如 Audacity、Adobe Audition）对音频源进行批量降噪预处理，导出高质量音频后再用pyVideoTrans处理（仅导入音频或替换原视频音轨）。

总结建议：
对于一部2小时的电影，如果必须使用降噪，请优先调整VAD参数（提高阈值和静音时长），并将线程数设为 8。这应该能显著缩短时间。如果识别准确度可接受，最根本的提速方法还是关闭降噪。

如果追求极致速度且需要降噪，目前受限于库本身，无法通过CUDA加速。