#2299 语音识别阶段出错[Faster-Whisper-XXL.exe]当前Faster-Whisper-XXL无法在打包版中使用，请源码部署或单独使用Faster-Whisper-XXL转录Traceback(most recent call l

您遇到的错误是因为在预打包版（绿色版）中使用了 Faster-Whisper-XXL.exe 这个独立的语音识别工具。该工具目前无法在打包版中直接调用。

解决方案：

1. （推荐）切换回内置的 faster-whisper(本地) 模型：

   • 在主界面第2行“语音识别”下拉菜单中，选择 faster-whisper(本地)。
   • 在右侧的“模型”下拉框中选择合适的模型（如 large-v2 或 large-v3）。
   • 确保已勾选“CUDA加速”（如果您有NVIDIA显卡）。

2. （备选）使用源码部署版本：

   • 如果您必须使用 Faster-Whisper-XXL.exe 的特定功能，需要按照官方文档进行源码部署。
   • 请参考 源码部署 指南进行操作。

根本原因：
Faster-Whisper-XXL.exe 是一个独立的可执行文件，其运行环境和依赖与预打包版不兼容，因此无法在打包版中直接集成调用。

请先尝试方案1，使用内置的 faster-whisper 模型，它功能相同且更稳定。

相关文档链接: faster-whisper-xxl.exe语音识别

不会源码部署，不能用这个Faster-Whisper-XXL.exe吗

是的，在预打包版（绿色版）中无法使用 Faster-Whisper-XXL.exe。这是软件当前的限制。

请立即改用内置的 faster-whisper(本地) 模型，这是完全等效且更推荐的选择。操作步骤如下：

1. 在主界面第2行“语音识别”处，点击下拉菜单。
2. 选择 faster-whisper(本地)。
3. 在右侧的“模型”下拉框中，选择一个模型（例如 large-v2 或 large-v3）。large-v3 是最新且效果最好的。
4. （重要）如果您有 NVIDIA 显卡，务必勾选第6行的“CUDA加速”。
5. 重新开始您的翻译任务即可。

为什么不能用？
Faster-Whisper-XXL.exe 是一个需要独立运行环境的外部工具，与预打包版的集成方式存在冲突，因此开发者禁用了它在打包版中的调用。您无需进行复杂的源码部署，使用内置的 faster-whisper(本地) 渠道可以获得完全相同的语音识别效果和速度。

相关文档链接: faster-whisper本地

模仿服务api.py写了一个命令行的cli.py,现在能成功进行文本转语音和语音提取srt功能，但打包后，就都不成功，总说语音识别失败，请问打包命令应该如何写？如果没有，能否给一下带界面的打包命令？

根据您的描述，问题很可能出在打包时未能正确包含语音识别模型文件或相关依赖。pyVideoTrans 的打包命令（用于生成带界面的版本）使用了 PyInstaller，并包含了一系列复杂的钩子（hooks）和数据文件处理。

以下是 pyVideoTrans 项目用于生成带界面可执行文件的核心打包命令（来自其 setup.py 或相关构建脚本的精简版）：

pyinstaller --noconfirm --clean --windowed ^
  --name "pyVideoTrans" ^
  --icon "videotrans/styles/icon.ico" ^
  --add-data "videotrans;videotrans/" ^
  --add-data "videotrans/styles;videotrans/styles/" ^
  --add-data "videotrans/code;videotrans/code/" ^
  --add-data "ffmpeg;ffmpeg/" ^
  --hidden-import "chardet" ^
  --hidden-import "pydub" ^
  --hidden-import "whisper" ^
  --hidden-import "faster_whisper" ^
  --hidden-import "openai" ^
  --hidden-import "edge_tts" ^
  --hidden-import "soundfile" ^
  --hidden-import "librosa" ^
  --hidden-import "pysrt" ^
  --hidden-import "zhconv" ^
  --hidden-import "tiktoken" ^
  --hidden-import "srt" ^
  --hidden-import "setuptools" ^
  --hidden-import "sklearn" ^
  --hidden-import "sklearn.utils._weight_vector" ^
  --additional-hooks-dir="." ^
  --exclude-module "torch" ^
  --collect-submodules "faster_whisper" ^
  --collect-submodules "whisper" ^
  sp.py

针对您 CLI 版本打包失败的核心原因和解决方案：

1. 模型文件缺失（最可能）：faster-whisper 需要下载模型（如 large-v3）。打包时，这些模型不会自动包含。您需要：

   • 方案A（动态下载）：确保您的 cli.py 在首次运行时，能自动将模型下载到用户可写目录（如 %APPDATA%/pyvideotrans/models），而不是打包程序内部。检查失败日志，看是否是 Could not locate model file 之类的错误。
   • 方案B（打包模型）：将模型文件夹（例如 ~/.cache/huggingface/hub/models--Systran--faster-whisper-large-v3）手动复制到项目目录（如 models/ 下），并在打包命令中用 --add-data "models;models/" 包含它。但这会显著增大打包体积。
2. 依赖缺失：除了上述 --hidden-import，语音识别还依赖 ctranslate2、tokenizers 等。确保都已正确隐藏导入或收集子模块。

3. 运行时路径问题：打包后，sys._MEIPASS 指向临时解压目录。您的代码中所有文件路径（如查找模型、配置文件）都必须使用 sys._MEIPASS 进行修正。例如：

   import sys
   import os
   
   if getattr(sys, 'frozen', False):
       base_path = sys._MEIPASS
   else:
       base_path = os.path.dirname(__file__)
   
   model_path = os.path.join(base_path, 'models', 'faster-whisper-large-v3')

给您的建议打包命令（CLI版）：
在您的项目根目录下，尝试使用以下命令打包 cli.py：

pyinstaller --onefile --console ^
  --name "my_video_trans_cli" ^
  --add-data "videotrans;videotrans/" ^
  --add-data "ffmpeg;ffmpeg/" ^
  --hidden-import "faster_whisper" ^
  --hidden-import "whisper" ^
  --hidden-import "chardet" ^
  --hidden-import "pydub" ^
  --hidden-import "soundfile" ^
  --collect-submodules "faster_whisper" ^
  --additional-hooks-dir="." ^
  cli.py

关键步骤：

1. 先不打包，直接调试：在命令行运行 python cli.py [参数]，确保所有功能（尤其是语音识别）在源码模式下完全正常。
2. 查看完整错误：打包后运行失败时，将错误信息完整保存下来。重点看 Traceback 的最后几行，它指明了是哪个模块或文件找不到。
3. 模型路径处理：按照上面第3点修改您的代码，确保在打包后能正确找到模型文件（无论是动态下载还是打包进去）。

如果上述方法仍无法解决，请提供打包后运行失败的完整错误日志，以便进一步分析。

参考文档链接:

• pyVideoTrans 技术架构与实现原理（了解其模块结构）
• faster-whisper 模型下载失败解决办法（了解模型存放机制）