#2248 进度条一直 卡在这个地方

根据您描述的情况（批量翻译后卡住，之后每次翻译都卡在“正在识别语音...”阶段），这通常是由 语音识别模型加载失败 或 显存/内存资源未完全释放 导致的。

请按以下步骤排查和解决：

第一步：清理缓存并重启软件

1. 完全关闭 pyVideoTrans。
2. 前往您的软件解压目录（例如 D:/videotrans），找到并删除 tmp 文件夹。
3. 重新启动软件，勾选主界面第一行的“清理已生成”，然后尝试处理一个视频。

第二步：检查并修复模型文件
如果第一步无效，问题很可能出在 faster-whisper 模型文件上。

1. 前往模型存放目录（通常位于 C:\Users\[您的用户名]\.cache\huggingface\hub\models--Systran--faster-whisper- 下，或您自定义的模型路径）。
2. 检查您选用的模型（如 large-v3）文件夹是否完整。如果怀疑损坏，可以直接删除整个对应的模型文件夹（例如 large-v3 文件夹）。
3. 重启软件，软件会自动重新下载模型。

第三步：调整识别参数（针对资源问题）
如果怀疑是显存/内存不足导致加载卡死：

1. 在软件 菜单 -> 工具 -> 高级选项 中，找到 “Faster/OpenAI/Whisper 语音识别微调” 区域。

2. 进行以下关键设置以降低资源占用：

   • CUDA数据类型：改为 int8（显存占用最小）。
   • 识别准确度 (beam_size)：改为 1。
   • 识别准确度 (best_of)：改为 1。
   • 启用上下文感知：设置为 False。
3. 在主界面，尝试将 识别模式 从“整体识别”切换到 “批量推理”。

第四步：查看日志文件
如果以上步骤均无效，请提供完整的错误日志以便精准定位：

1. 在软件解压目录下，打开 logs 文件夹。
2. 将其中的最新日志文件（例如 sp_20250415.log）内容复制出来。

请先尝试前三步，尤其是第二步（删除并重下模型），这是解决此类“卡在识别阶段”问题的最常见有效方法。

没有tmp文件夹. 我有两个模型,large-v3V3和medium,两个都不行了.

核心问题很可能是模型文件损坏或缓存冲突。请按以下步骤操作：

1. 强制清理模型缓存并重新下载：

   • 完全关闭 pyVideoTrans。
   • 打开文件资源管理器，在地址栏输入 %USERPROFILE%\.cache\huggingface\hub 并回车。
   • 找到 models--Systran--faster-whisper- 开头的文件夹，将其整个删除。
   • 重新启动 pyVideoTrans，它会自动重新下载模型。首次加载会较慢，请耐心等待。

2. 检查并修改模型下载源（如果上一步下载慢或失败）：

   • 在 pyVideoTrans 的 菜单 -> 工具 -> 高级选项 中。
   • 找到 “Faster/OpenAI/Whisper 语音识别微调” 区域。
   • 将 “模型下载地址” 从默认的 https://huggingface.co 改为 https://hf-mirror.com（国内镜像站）。
   • 然后重复第1步，删除缓存文件夹并重启软件。

3. 以最小资源模式测试：

   • 完成模型重下后，在高级选项中确认以下设置以最大程度避免卡死：

     • CUDA数据类型：int8
     • beam_size：1
     • best_of：1
     • 启用上下文感知：False
   • 在主界面，不要勾选“CUDA加速”，先使用CPU模式测试。
   • 选择一个短小的视频文件（如1分钟以内）进行测试。

如果完成以上步骤后问题依旧，请提供 logs 文件夹内的最新日志文件内容，以便进一步分析。

为什么不超过70M的同类型为什么在同一个文件夹没有读取出来,200多m的就可以看到并选择

您遇到的是 pyVideoTrans 在读取视频文件时的一个已知限制：它无法识别某些特定编码或封装格式的视频，尤其是某些从网络下载的、编码不标准的 MP4 文件。

核心原因分析：

1. 非标准编码： 虽然都是 MP4 文件，但内部视频流（H.264, H.265/HEVC）和音频流（AAC, MP3）的编码方式、封装参数可能存在差异。pyVideoTrans 依赖 ffprobe（FFmpeg 的一部分）来解析文件信息。如果文件编码特殊或存在错误，ffprobe 可能无法正确识别其媒体流，导致软件认为它不是有效的音视频文件而将其过滤掉。
2. 文件头信息问题： 某些文件可能缺少必要的元数据或文件头损坏。

解决方案：
最有效的方法是对无法识别的视频进行“重封装”或“转码”。

操作步骤：

1. 使用 FFmpeg 进行快速重封装（推荐，无损且快速）：

   • 下载 FFmpeg 并将其添加到系统环境变量 PATH，或直接使用 pyVideoTrans 自带的 ffmpeg（位于软件根目录的 ffmpeg 文件夹内）。
   • 打开命令提示符（CMD），导航到你的视频文件夹。

   • 执行以下命令（将 input.mp4 替换为你的文件名，output.mp4 替换为新文件名）：

     ffmpeg -i "无法识别的视频.mp4" -c copy "可识别的视频.mp4"

   • -c copy 参数表示直接复制流而不重新编码，速度极快且画质无损。生成的新文件几乎肯定能被 pyVideoTrans 识别。

2. 使用格式工厂等工具转码（备用方案）：

   • 如果重封装后仍不行，可能是编码本身不兼容。可以使用“格式工厂”等工具，将视频转换为标准的 H.264 + AAC 编码的 MP4 文件。这是兼容性最广的格式。

3. 检查 pyVideoTrans 的 ffmpeg 路径：

   • 确保 pyVideoTrans 能正确调用其自带的 ffmpeg。在软件 菜单 -> 工具 -> 设置 中，检查“ffmpeg路径”是否指向了正确的 ffmpeg.exe（通常在软件目录下的 ffmpeg/bin/ffmpeg.exe）。

总结：
70M 的文件无法被识别，而 200M 的可以，这强烈指向了文件编码/封装格式的兼容性问题，而非文件大小本身。请优先尝试 FFmpeg 重封装 方案来解决。

进度停在这个地方什么情况

根据截图显示，进度卡在 “正在识别语音...” 阶段，这通常是由 语音识别模型加载失败 或 显存/内存资源耗尽 导致的。请按以下步骤排查：

第一步：强制终止并清理

1. 完全关闭 pyVideoTrans（包括任务管理器中的残留进程）。
2. 前往软件解压目录，删除 tmp 文件夹（如果存在）。
3. 重启软件，务必勾选主界面第一行的 “清理已生成”。

第二步：检查并修复模型文件（最可能的原因）

模型文件可能在批量处理时损坏。

1. 完全关闭软件。
2. 打开文件资源管理器，在地址栏输入 %USERPROFILE%\.cache\huggingface\hub 并回车。
3. 找到 models--Systran--faster-whisper- 开头的文件夹，将其整个删除。
4. 重新启动 pyVideoTrans，它会自动重新下载模型。首次加载需要时间，请耐心等待。

第三步：降低资源占用（如果第二步无效）

在 菜单 -> 工具 -> 高级选项 中，找到 “Faster/OpenAI/Whisper 语音识别微调” 区域，进行以下关键设置：

• CUDA数据类型：改为 int8（显存占用最小）。
• 识别准确度 (beam_size)：改为 1。
• 识别准确度 (best_of)：改为 1。
• 启用上下文感知：设置为 False。
  在主界面，尝试将 识别模式 从“整体识别”切换到 “批量推理”。

第四步：查看日志定位问题

如果以上步骤均无效，请提供 logs 文件夹 内的最新日志文件内容，以便精准定位错误。

请优先执行第二步（删除模型缓存），这是解决此类“卡在识别阶段”问题的最常见有效方法。