#2830 whisper x如何配置

pyVideoTrans 已内置并支持 WhisperX 作为语音识别渠道。您无需手动配置 WhisperX 环境，只需在软件内选择即可。

配置步骤：

1. 启动 pyVideoTrans。
2. 在主界面 第2行“语音识别” 的下拉菜单中，选择 whisperx(本地)。
3. 在右侧的 “模型” 下拉菜单中，选择您需要的模型（如 large-v2）。
4. 确保已正确设置 “发音语言”。
5. 如果使用 NVIDIA 显卡，请勾选 “CUDA加速”。

重要说明：

• 首次使用：选择 whisperx 后，软件会自动下载所需的模型文件，请保持网络畅通。
• 性能：WhisperX 在 GPU 上运行速度较快，CPU 上可能较慢。
• 替代方案：如果遇到问题，可尝试切换为 faster-whisper(本地)，它是更稳定、资源占用更少的推荐选项。

如果您在运行 WhisperX 时遇到特定错误（如显存不足、模型下载失败），请提供具体的错误信息或日志，以便进一步诊断。

请查看更多参考文档：

• 语音识别渠道说明与介绍
• faster-whisper本地

如何whisperx手动下载，盘后配置在软件中？

pyVideoTrans 目前版本 (v3.92) 的图形界面中并未直接提供 WhisperX 渠道的选项。软件内置的语音识别渠道主要是 faster-whisper 和 openai-whisper。

如果您希望使用 WhisperX，通常需要通过修改配置文件或使用命令行参数来启用，但这属于高级用法，且官方预打包版可能未包含此渠道。

建议您按以下步骤操作：

1. 确认软件版本与渠道：

   • 打开 pyVideoTrans，在主界面第2行“语音识别”的下拉列表中查看。如果列表里没有 whisperx，则说明当前版本未集成此渠道。
   • 更推荐：直接使用已集成的 faster-whisper(本地) 渠道，它基于 Whisper 优化，速度更快、显存占用更低，效果与 WhisperX 相近。

2. 如需强制使用 WhisperX（高级用户）：

   • 这通常需要您使用源码版部署，并自行安装 WhisperX 的 Python 包 (pip install whisperx)。
   • 然后，您可能需要修改 pyVideoTrans 的源代码来添加对 WhisperX 的支持，或者通过其“自定义API”功能进行调用。这个过程比较复杂。

3. 手动下载模型（适用于 faster-whisper/openai-whisper）：

   • 如果您遇到模型自动下载失败的问题，可以手动下载：

     • 模型仓库：从 Hugging Face 下载，例如 guillaumekln/faster-whisper-large-v3 或 openai/whisper-large-v3。
     • 存放位置：将下载的模型文件夹放置到软件所在目录的 models 文件夹下（如果没有则新建）。
     • 软件内选择：在“语音识别”的“模型”下拉菜单中，选择您下载的模型名称（如 large-v3）。

结论：对于绝大多数用户，配置并使用内置的 faster-whisper 是更简单、更稳定的选择。 如果您有必须使用 WhisperX 的特殊需求，请考虑使用源码部署并查阅开发文档。

请查看更多参考文档：

• 语音识别渠道说明与介绍
• faster-whisper本地
• faster模型下载失败解决办法