#2264 启用CUDA后，语音识别不了，没开CUDA就是正常使用，但是很慢

根据您提供的错误信息，启用 CUDA 后语音识别失败，核心问题是 CUDA 内存不足 或 CUDA 环境不兼容。请按以下步骤排查：

1. 降低显存占用（最可能的原因）

• 进入高级选项：点击主界面右上角 “设置更多参数” 或菜单栏 工具/选项 -> 高级选项。

• 修改关键参数：

  • CUDA数据类型：从 float32 改为 float16 或 int8。
  • 识别准确度：将 beam_size 和 best_of 两个参数的值都改为 1。
  • 关闭上下文感知：将 启用上下文感知 设置为 False。
• 更换更小的模型：在主界面第2行“语音识别”中，将模型从 large-v3 或 large-v2 更换为 medium 或 small。

2. 检查 CUDA 环境

• 确认显卡驱动：确保您的 NVIDIA 显卡驱动是最新版本。
• 确认 CUDA 版本：pyVideoTrans 预打包版通常内置 CUDA 12.x。如果您的系统 CUDA 版本过低（如 11.x），可能导致不兼容。请尝试在高级选项中，将 CUDA数据类型 改为 int8，这有时能绕过版本问题。

3. 使用替代识别模式

• 在主界面第2行“语音识别”中，将识别模式从 整体识别 切换为 批量推理。该模式对显存要求更低。

4. 强制使用 CPU（最后手段）

如果以上方法均无效，且您必须使用 CUDA 加速，可以尝试在高级选项中，找到并勾选 “强制使用CPU进行推理” 相关选项（如果存在）。但这样会失去 GPU 加速，速度会变慢。

总结建议：优先执行 第1步，特别是将 beam_size 和 best_of 改为 1，并切换为 float16，这能解决绝大多数显存不足问题。如果问题依旧，请提供 videotrans/logs/ 目录下最新的日志文件内容，以便进一步分析。