#2797 openai 的 语音识别api 不支持25mb以上文件，我的音频文件大约90mb

OpenAI 语音识别 API 确实有 25MB 的文件大小限制。要处理您的 90MB 音频文件，请按以下任一方法操作：

方法一：使用本地语音识别（推荐）

1. 在主界面第 2 行“语音识别”处，将渠道从“OpenAI”切换为 “faster-whisper(本地)”。
2. 选择一个合适的模型（如 large-v2 或 large-v3）。
3. 勾选“CUDA加速”（如果您有 NVIDIA 显卡）。
4. 点击“开始”即可。本地识别不受文件大小限制，且速度快、无需网络。

方法二：预处理音频文件（如果必须使用 OpenAI API）

1. 使用软件内置的“工具箱” -> “音视频合并/分离”功能，或使用 ffmpeg 命令压缩音频。

2. 将音频转换为单声道、降低采样率（如 16kHz）以减小文件体积。

   • 示例 ffmpeg 命令：ffmpeg -i input.mp3 -ac 1 -ar 16000 -b:a 96k output.mp3
3. 使用压缩后的音频文件进行识别。

方法三：使用其他在线 API
如果坚持使用在线服务，可以考虑切换到其他支持大文件的语音识别渠道，例如：

• 字节火山字幕生成：支持更大的文件。
• 阿里百炼 Qwen3-ASR：同样支持较大文件。

建议：对于 90MB 的音频文件，强烈推荐使用本地 faster-whisper 模型，它速度快、效果好且完全免费。

请查看更多参考文档:

• 语音识别渠道说明与介绍
• faster-whisper本地
• OpenAI语音识别API

韩语文件 识别使用哪个在线api最好

对于韩语文件的语音识别，推荐使用以下在线API，按推荐度排序：

1. 首选：Google Speech Recognition

• 优点：对韩语支持非常好，准确率高，免费额度充足。
• 设置：在“语音识别”渠道中选择“GoogleSpeech”，并确保在“发音语言”中正确选择“韩语 (ko)”。
• 注意：在中国大陆使用需要配置网络代理。

2. 备选：OpenAI Whisper API

• 优点：多语言模型，对韩语识别效果优秀。
• 设置：选择“OpenAI”，发音语言选“韩语 (ko)”或“auto”。
• 限制：有25MB文件大小限制，需注意。

3. 备选：字节火山大模型极速版

• 优点：支持韩语，识别速度快，准确率不错。
• 设置：选择“字节语音识别大模型极速版”，发音语言选“韩语”。
• 注意：需要申请API Key。

4. 备选：阿里百炼 Qwen3-ASR

• 优点：对中文和韩语混合内容可能有优势。
• 设置：选择“阿里百炼Qwen3-ASR”，发音语言选“韩语”。
• 注意：需要申请API Key。

重要提示

• 发音语言设置：无论选择哪个API，务必在主界面第3行“翻译设置”的“发音语言”中选择 韩语 (ko) 或 auto。这是影响识别准确性的最关键一步。
• 本地模型：如果对隐私或网络有要求，faster-whisper 的 large-v3 模型对韩语识别效果同样出色，且完全免费，是强烈推荐的替代方案。

操作步骤

1. 在主界面第2行“语音识别”下拉菜单中选择上述任一API。
2. 在第3行“翻译设置”的“发音语言”中，选择 韩语 (ko)。
3. 填入对应API的密钥（如果需要）。
4. 配置网络代理（如果需要）。
5. 点击“开始”。

请查看更多参考文档

• 语音识别渠道说明与介绍
• GoogleSpeech语音识别
• OpenAI语音识别API
• 字节语音识别大模型极速版
• 阿里百炼Qwen3-ASR语音识别

本地的 whisper v3 很不理想

本地 faster-whisper large-v3 对韩语识别不理想，通常有以下原因及解决方案：核心原因与解决方案1. 模型选择与量化问题原因：默认下载的可能是 int8 量化模型，精度损失导致韩语识别差。解决：手动下载并指定 float16 或 float32 模型。操作步骤：前往 Hugging Face 下载模型：https://huggingface.co/Systran/faster-whisper-large-v3将下载的模型文件夹（如 large-v3）放置到软件目录下的 models/faster_whisper 文件夹中（如果没有则新建）。在软件“高级选项” -> “Faster/OpenAI/Whisper”区域，将“CUDA数据类型”改为 float16（平衡速度和精度）或 float32（最高精度）。2. 音频质量问题原因：音频背景噪音大、采样率不合适或声道问题。解决：预处理音频。操作步骤：使用软件“工具箱” -> “音视频合并/分离”功能，提取并优化音频。或使用 ffmpeg 命令预处理：ffmpeg -i input.mp3 -ac 1 -ar 16000 -af "highpass=f=200, lowpass=f=3000, volume=2.0" output.wav3. 识别参数设置不当原因：默认参数可能不适合韩语。解决：调整高级参数。操作步骤：在“高级选项” -> “Faster/OpenAI/Whisper”区域，尝试调整：语音阈值 (vad_threshold)：从 0.45 调低至 0.3 左右，提高语音检测灵敏度。静音分割持续毫秒 (vad_min_silence_duration_ms)：从 140 调高至 200 或 300，减少过度切割。启用上下文感知 (suppress_tokens)：设置为 False，避免模型幻觉。4. 尝试其他本地识别引擎如果上述调整后效果仍不理想，强烈建议切换到专门优化中文（对韩语也有较好支持）的引擎：阿里 FunASR：对东亚语言支持极佳。设置：在“语音识别”渠道中选择“阿里FunASR(本地)”，发音语言选“韩语 (ko)”。首次使用需下载模型（约1.2GB）。Huggingface ASR：可尝试不同的预训练韩语模型。设置：选择“Huggingface_ASR”，在模型ID中填入韩语专用模型，如 kresnik/whisper-large-v2-korean。5. 在线API回退方案如果本地方案均不满意，且您必须获得高精度结果，请回退到在线API：首选：Google Speech Recognition（需代理）。备选：OpenAI Whisper API（注意25MB限制）。操作：在主界面直接切换“语音识别”渠道即可。总结建议按顺序尝试：1. 下载 float16 格式的 large-v3 模型并调整高级参数。2. 切换到 阿里 FunASR 本地引擎。3. 使用 Google Speech 在线API。请查看更多参考文档faster-whisper本地阿里FunASR中文识别GoogleSpeech语音识别优化语音识别精度和断句效果调节VAD更精确控制语音识别结果

fun-asr 要怎么使用 原版 不是nano的版本

要使用阿里 FunASR 的原版（非Nano）模型，请按以下步骤操作：1. 选择识别渠道：在主界面第2行“语音识别”下拉菜单中，选择 “阿里FunASR(本地)”。2. 下载原版模型： 首次使用或需要更换模型时，软件会提示下载。 关键步骤：在弹出的模型选择窗口中，不要选择任何带有 -nano 后缀的模型。 对于韩语识别，推荐选择以下原版模型：paraformer-zh（通用中文模型，对韩语有较好支持）或 paraformer-large（更大、更准的版本）。 点击“下载”并等待完成（模型较大，约1.2GB）。3. 配置识别语言：在第3行“翻译设置”的 “发音语言” 中，必须选择 韩语 (ko)。这是告诉FunASR引擎目标语言的关键步骤。4. 高级参数调整（可选但推荐）： 进入 菜单 -> 工具 -> 高级选项。 在 “Faster/OpenAI/Whisper” 区域下方（FunASR共用部分参数），您可以调整：语音阈值 (vad_threshold)：可尝试从默认0.45调低至 0.35，提高对韩语语音的检测灵敏度。静音分割持续毫秒：保持默认或根据音频情况微调。5. 开始识别：确保已勾选“CUDA加速”（如有NVIDIA显卡），然后点击“开始”。重要提示： 模型存放位置：下载的模型默认保存在软件目录下的 models/funasr 文件夹中。 性能要求：原版模型比Nano版更大，需要更多内存和显存。如果运行时报内存不足，请尝试关闭其他程序，或回退到 paraformer-zh 模型。 首次运行：首次加载原版模型可能需要几十秒，请耐心等待。如果软件没有自动弹出模型下载窗口，或者您想手动管理模型，可以： 从官方仓库下载模型文件：ModelScope 模型列表 将下载的模型文件夹（例如 damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch）放置到 models/funasr 目录下。 重启软件即可选择。请查看更多参考文档阿里FunASR中文识别

sensevoice 如何

SenseVoice 目前 无法 在 pyVideoTrans 中直接使用。

原因分析：

1. 软件未集成：根据 pyVideoTrans 的官方文档和渠道列表，SenseVoice 并未作为内置的语音识别引擎选项。
2. 技术限制：SenseVoice 是 FunASR 系列的新模型，可能需要特定的接口或环境，而当前版本的 pyVideoTrans 尚未适配。

替代解决方案：

如果您想使用类似 SenseVoice 的 最新、高性能 的本地语音识别模型，请按以下优先级尝试：

1. 首选：使用已集成的 FunASR 最新可用模型

• 在“语音识别”中选择 “阿里FunASR(本地)”。
• 在模型下载列表中，选择名称中不包含 -nano 且版本号较新的模型，例如 paraformer-large-v2 或 paraformer-zh。这些是 FunASR 家族中性能最强的通用模型，对多语言（包括韩语）支持良好。

2. 次选：使用 Huggingface 渠道加载社区模型

• 在“语音识别”中选择 “Huggingface_ASR”。

• 在“模型ID”输入框中，尝试填入 SenseVoice 或类似先进模型的 Hugging Face 仓库ID，例如：

    *   `FunAudioLLM/SenseVoiceSmall` （如果存在）
    *   `openai/whisper-large-v3` （确保已下载）
    *   其他社区优化的韩语模型ID

• 注意：此方法为实验性功能，模型兼容性无法保证，需要您自行测试。

3. 备用：坚持使用优化后的 Whisper 模型

• 如果 FunASR 效果仍不理想，请回退到 faster-whisper，但务必确保：

    *   使用 **float16** 格式的 `large-v3` 模型（非int8）。
    *   在“高级选项”中正确调整 **VAD参数**（降低语音阈值、增加静音分割时长）。
    *   在“翻译设置”中正确选择 **发音语言为韩语 (ko)**。
  

4. 终极方案：提交功能请求

• 如果您强烈希望 SenseVoice 被集成，可以到 pyVideoTrans 的 GitHub 仓库提交 Issue，向开发者建议添加此模型的支持。

操作建议：
对于您的韩语识别任务，当前最可靠、最可能成功的路径是：
第一步：使用 阿里FunASR(本地) 的 paraformer-large 模型。
第二步：如果效果不佳，尝试 Huggingface_ASR 渠道，搜索并测试社区发布的韩语专用模型。
第三步：如果以上都失败，使用在线 Google Speech Recognition（需代理）获得最佳在线效果。

请查看更多参考文档：
阿里FunASR中文识别
Huggingface_ASR渠道
语音识别渠道说明与介绍