#2966 AttributeError: module 'torch' has no attribute 'cuda'

这是由于您的系统未正确安装 CUDA 或 PyTorch 未启用 CUDA 支持导致的。软件在检测 GPU 时发现 torch.cuda 模块不存在。

解决方案：

1. 确认显卡：确保您的电脑拥有 NVIDIA 显卡。

2. 安装 CUDA 和 cuDNN：

   • 前往 NVIDIA 官网下载并安装 CUDA 12.8。
   • 下载对应版本的 cuDNN 9.11 或更高版本，将其文件复制到 CUDA 安装目录下。
   • 详细安装步骤可参考：windows上安装CUDA12.8和cuDNN9.11。

3. 验证安装：

   • 打开命令提示符 (CMD)，输入 nvcc -V 查看 CUDA 版本。
   • 输入 nvidia-smi 查看显卡驱动和 CUDA 支持情况。
4. 检查环境变量：确保系统环境变量 Path 中包含了 CUDA 的 bin 和 lib 目录路径（例如 C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.8\bin）。
5. 路径问题：您的软件解压路径 C:/Users/北笙/Downloads/win-pyvideotrans-v3.95 包含中文字符“北笙”。请将整个软件文件夹移动到纯英文、无空格的路径下，例如 D:\pyVideoTrans，然后重新运行 sp.exe。

请注意：如果您的显卡是 AMD 或 Intel 集成显卡，则不支持 CUDA 加速，此错误是正常的，软件将仅使用 CPU 运行（速度会很慢）。

请查阅相关文档：

• windows上安装CUDA12.8和cuDNN9.11
• 常见错误与解决方法

我们的这个工具是不是可以直接实现，原视频（中文）的字幕去除，生成新的字幕（英文）。以及原视频中的音频（中文）变成新视频的音频（英文）。并且还是多角色的配音。因为我是短剧行业的二创。所以会用到多角色的ai配音

是的，pyVideoTrans 的核心功能正是将原视频（中文）的语音识别为字幕，翻译成目标语言（如英文），并生成目标语言的配音（支持多角色），最终合成新的视频。这完全符合您的需求。

实现您需求的步骤：

1. 添加视频：将您的短剧视频文件拖入软件。

2. 配置任务：

   • 源语言：选择“中文”。
   • 目标语言：选择“英语”。
   • 语音识别渠道：推荐使用本地免费的 faster-whisper（需GPU加速）或在线API（如阿里百炼Qwen3-ASR）以获得准确的中文字幕。
   • 翻译渠道：推荐使用AI大模型（如DeepSeek、GPT-4）以获得高质量的英文字幕。
   • 配音渠道：选择支持多角色的渠道，如 Edge-TTS（免费，内置多个英文角色）、F5-TTS 或 CosyVoice（支持声音克隆，可匹配原视频不同说话人）。

3. 启用多角色配音：

   • 在“配音设置”中，勾选“多角色配音”。
   • 软件会在语音识别阶段尝试分离不同的说话人（需在“高级选项”->“语音识别参数”中开启“说话人分离”）。
   • 识别完成后，您可以在“配音设置”中为每个检测到的说话人（如 spk0, spk1）单独指定不同的配音角色/音色。
4. 处理与输出：点击“开始翻译”，软件将自动执行：语音识别（生成中文字幕）-> 翻译（生成英文字幕）-> 语音合成（生成英文多角色配音）-> 音画对齐与合成（输出最终视频）。原视频的音频将被新的英文配音替换。

关键优化建议：

• 硬件：强烈建议使用 NVIDIA 显卡并正确配置 CUDA 以加速处理。
• 路径：确保视频文件和软件所在路径不含中文或空格（您当前的路径 C:/Users/北笙/... 必须更改）。
• 对齐：在“高级选项”中开启“二次识别”，可使生成的字幕与配音口型更同步。
• 试听校对：处理过程中可使用“单视频交互模式”或最终的“配音校对”功能，试听并调整每一句配音。

请查阅相关文档：

• 视频翻译、音频翻译、音视频翻译核心功能
• 多角色配音
• 说话人识别
• 如何使用原视频中音色配音
• 视频翻译最佳效果推荐

我已经更改了文件位置，但是我看没有一个页面是能完成这些所有的功能的吧，是不是需要分布处理，需要先做什么后做什么呢

您观察得很对。pyVideoTrans 的核心设计是“一站式”自动完成整个流程，但所有配置都集成在同一个主界面中，无需您手动分步操作。您只需要在一个页面（主界面）进行正确设置，软件就会自动按顺序执行所有步骤。主界面功能分区与操作流程：上方任务区（添加视频/音频/字幕文件）：拖入您的短剧视频。左侧配置面板：源语言：选择“中文”。目标语言：选择“英语”。识别模式：选择您的语音识别渠道（如 faster-whisper）。翻译模式：选择您的翻译渠道（如 DeepSeek）。配音模式：选择您的配音渠道（如 Edge-TTS）并点击其右侧的设置图标，进入配音设置页面。配音设置页面（关键）：在此页面勾选“多角色配音”。在“语音识别参数”区域，开启“说话人分离”（选择模型如“简单区分”或更精确的“pyannote”）。识别完成后，回到此页面，为每个检测到的说话人（spk0, spk1...）分配不同的配音角色。底部高级选项：建议开启“二次识别”以获得更好的字幕同步。开始处理：所有设置完成后，回到主界面，直接点击右下角的“开始翻译”按钮。软件将自动按顺序执行：阶段一：语音识别（提取原视频中文音频，生成带说话人标签的中文字幕）。阶段二：字幕翻译（将中文字幕翻译成英文字幕）。阶段三：语音合成（根据英文字幕和您为每个说话人分配的角色，生成多角色英文配音）。阶段四：音画对齐与合成（将新配音与原视频画面合成，输出最终视频）。您无需手动分步执行。软件的逻辑是：您配置好输入（视频）和所有处理参数（识别、翻译、配音），然后它自动运行整个流水线。请查阅相关文档：快速使用入门-pyVideoTrans视频翻译、音频翻译、音视频翻译核心功能多角色配音

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但是主页面没有多角色配音的选项呀

您说得对，主界面确实没有“多角色配音”的直接选项。这个功能需要在配音设置的子页面中开启。操作路径如下：在主界面选择“配音模式”：例如，选择“Edge-TTS”或“F5-TTS”等支持多角色的渠道。点击该渠道右侧的设置图标（通常是一个齿轮或“设置”按钮）。这会打开“配音设置”独立窗口。在“配音设置”窗口中，您会看到“多角色配音”的勾选项，勾选它。同时，在该窗口的“语音识别参数”区域，开启“说话人分离”（例如选择“简单区分”或“pyannote”）。完成视频的语音识别后，再次进入“配音设置”窗口。此时，软件会根据识别结果列出检测到的说话人（如 spk0, spk1...），您可以在这里为每个说话人单独指定不同的配音角色/音色。总结：“多角色配音”不是一个在主界面直接可见的开关，而是配音渠道设置（子页面）中的一个高级功能。 您需要先选择配音渠道，然后进入其设置页面进行配置。请查阅相关文档：多角色配音说话人识别

我已经开启了，但是主页面不显示，他也会按照多角色进行配音吗

是的，只要您在“配音设置”窗口中勾选了“多角色配音”并正确分配了角色，即使主界面不显示，软件也会按照多角色配置进行配音。工作流程验证：添加视频并设置好识别、翻译、配音渠道。进入配音设置，勾选“多角色配音”，开启“说话人分离”。点击主界面“开始翻译”。软件会先执行语音识别。识别完成后，软件会自动将检测到的不同说话人信息传递给后续的配音模块。在生成配音时，软件会调用您在配音设置中为每个说话人指定的角色音色。因此，您无需在主界面看到这个选项，只要在配音设置中配置正确，最终输出就是多角色配音。关键检查点：确保在识别完成后，再次进入“配音设置”窗口，查看是否列出了说话人（如 spk0, spk1）并已为他们分配了不同的音色。如果识别阶段未能成功分离说话人（例如所有语音都被归为 spk0），则多角色配音不会生效。此时需要调整“说话人分离”的参数或更换更精确的模型（如 pyannote）。请查阅相关文档：多角色配音说话人识别

我开启多角色配音在视频翻译的过程中会弹出提示框的对吗

不会。在标准的视频翻译全自动流程中，开启“多角色配音”不会在过程中弹出提示框让您分配角色。自动分配流程：您在“配音设置”中勾选“多角色配音”并开启“说话人分离”。软件执行语音识别，自动区分出不同说话人（如 spk0, spk1）。软件会使用您在“配音设置”中为“默认配音角色”设置的音色，统一应用于所有检测到的说话人。除非您在识别完成后、开始翻译前，手动再次进入“配音设置”窗口，为每个说话人（spk0, spk1...）单独指定不同的音色，否则所有角色将使用同一种声音。如何确保真正的多角色配音：方法一（推荐，批量处理前配置）：在添加视频并开始翻译前，先进入“配音设置”。为“默认配音角色”选择一个音色（这将是备用音色）。识别完成后，再次进入“配音设置”，此时应该能看到识别出的说话人列表。手动为每个说话人选择不同的音色。然后开始翻译。方法二（使用单视频交互模式）：在主界面，仅选中一个视频文件（不要批量选中多个）。此时，软件会在识别完成后、翻译前，弹出一个“编辑字幕”窗口。在这个窗口中，您可以点击“配音设置”按钮，直接进入设置并为当前识别出的说话人分配不同音色，然后再继续翻译。对于批量处理多个短剧，使用方法一预先配置是最高效的。请查阅相关文档：多角色配音单视频交互模式

没理解你说的方法一是怎么实现的逻辑你说的不通呀，你能再详细讲解一下吗

您指出的对，我的描述存在逻辑矛盾。方法一无法实现，因为在识别完成之前，软件不知道视频中有几个说话人，您无法预先为他们分配音色。正确的操作逻辑只有以下两种：方法一：事后手动分配（适用于批量处理，但需中断）添加所有视频任务，设置好识别、翻译、配音渠道。在“配音设置”中勾选“多角色配音”并开启“说话人分离”。点击“开始翻译”。软件会先对所有视频进行语音识别。识别完成后，软件会暂停并弹出提示吗？不会。它会直接继续执行翻译和配音，此时所有说话人都会使用“默认配音角色”的音色。要实现真正多角色，您必须在识别完成后、配音开始前，手动中断自动流程：识别完成后，停止任务（或等待当前识别完成）。逐个视频进入“配音设置”，此时界面会显示该视频已识别出的说话人（如 spk0, spk1）。为每个说话人选择不同的音色。重新开始翻译任务。方法二：使用单视频交互模式（推荐，可精准控制）不要批量添加多个视频。一次只添加并处理一个视频文件。在“配音设置”中勾选“多角色配音”并开启“说话人分离”。点击“开始翻译”。识别完成后，软件会自动弹出“编辑字幕”窗口。在此窗口中，点击“配音设置”按钮。在弹出的“配音设置”窗口中，您会看到该视频已识别出的说话人列表（如 spk0, spk1）。为每个说话人分配不同的音色。关闭设置窗口，在“编辑字幕”窗口中点击“继续”，软件将使用您刚分配的多角色音色进行后续的翻译和配音。总结：对于短剧二创，如果您追求每个视频都有准确的多角色配音，目前最可靠的方法是使用方法二（单视频交互模式），逐个视频处理。虽然稍慢，但可以在识别后立即分配音色，确保结果。软件没有设计在批量全自动流程中，识别完成后自动暂停让您分配多角色音色的功能。请查阅相关文档：单视频交互模式多角色配音

确定没有吗，你要不再仔细检查下到底支不支持，如果不支持，我也可以分开操作吧，先进行多角色识别，然后选择配音，然后生成音频，然后压缩在一起也可以吧

根据【核心知识库】，确定没有在批量全自动视频翻译流程中，识别完成后自动暂停并弹出界面让用户分配多角色音色的功能。知识库中关于“多角色配音”的说明均指向需要在“配音设置”窗口中手动配置，且“单视频交互模式”是唯一提及会在过程中弹出编辑窗口的模式。您可以采用分开操作的工作流来实现，这完全可行。以下是手动分步操作流程：第一步：语音识别与说话人分离添加视频文件。源语言选择中文。在“识别模式”中选择渠道（如 faster-whisper）。进入“识别模式”右侧的设置（或“高级选项”->“语音识别参数”）。开启“说话人分离”，选择模型（如“简单区分”）。点击“开始识别”。完成后，您会在软件根目录的 _video_out 文件夹（或您设置的输出目录）中找到生成的 .srt 字幕文件。该字幕文件已包含说话人标签（如 [spk0], [spk1]）。第二步：翻译字幕在软件主界面，任务类型选择“字幕翻译”。拖入上一步生成的 .srt 文件。目标语言选择英语。选择翻译渠道（如 DeepSeek）。点击“开始翻译”。生成翻译后的英文字幕文件（通常以 _translated.srt 命名）。第三步：多角色配音（核心）在软件主界面，任务类型选择“文字转语音”。拖入翻译后的英文字幕文件（_translated.srt）。选择配音渠道（如 Edge-TTS）。进入该配音渠道的“设置”。勾选“多角色配音”。此时，软件会读取 .srt 文件中的说话人标签（[spk0], [spk1]）。您需要为每个检测到的说话人（spk0, spk1...）手动分配不同的音色/角色。点击“开始配音”。软件将生成一个包含多角色配音的音频文件（如 .wav 或 .mp3）。第四步：音视频合成（替换音频）使用软件内置的“工具集”：菜单栏 -> 工具 -> 音视频工具 -> 合并音视频。视频文件：选择您的原版短剧视频。音频文件：选择上一步生成的多角色配音音频文件。输出：合成最终的新视频。这个分步流程虽然操作环节多，但让您拥有对每个环节（尤其是角色分配）的完全控制权，结果更可靠。请查阅相关文档：语音转录、语音识别、语音转文字、音视频转文字功能 (第一步)批量翻译SRT字幕 (第二步)批量为字幕配音、语音合成、文字配音 (第三步)批量将视频和音频合并 (第四步)多角色配音

这个语音识别我要如何选择模型呢

选择语音识别模型的核心依据是：识别语言和对准确率/速度的权衡。根据您的短剧是中文，推荐如下：

首选（推荐）：faster-whisper (本地)

• 模型：选择 large-v3（综合准确率最高，尤其擅长中文）。如果显存不足（<8GB），可降级为 medium 或 small，但准确率会下降。
• 优点：免费、离线、速度快（需CUDA加速）、中文识别效果好。
• 设置：确保已安装CUDA并在设置中开启“启用cuda加速”。

备选方案：

1. 阿里 SenseVoice (本地)：专为中文优化的开源模型，识别中文效果可能更好。需在“模型”下拉框中选择 SenseVoice 相关模型。
2. FunASR (本地)：另一款优秀的中文语音识别模型。选择 Paraformer-zh 或 CT-Transformer。

3. 在线API（付费，但更准更快）：

   • 阿里百炼 Qwen3-ASR：效果极好，按量付费。
   • 字节火山极速版：针对中文长音频优化。
   • OpenAI Whisper API：通用性强。

操作步骤：

1. 在“识别模式”下拉菜单中选择上述渠道之一（如 faster-whisper）。
2. 点击其右侧的 设置按钮（齿轮图标）。

3. 在弹出的设置窗口中：

   • 模型：选择具体模型（如 large-v3）。
   • 语言：选择“中文”或“自动检测”。
   • VAD（语音活动检测）：推荐开启，选择 ten-vad 或 silero，能更好切分语句。
   • 说话人分离：如果您需要区分角色，在此处开启并选择模型（如“简单区分”）。
4. 保存设置。

关键建议：

• 首次使用：先用一个短视频测试 faster-whisper + large-v3 的识别效果。
• 显存不足：如果报显存错误，在设置中降低 beam_size（如改为1），或改用 int8 量化模型。
• 角色分离：如果您的短剧角色声音差异明显，“简单区分”可能就够用；如果角色多或声音相似，需使用更复杂的模型（如 pyannote，需配置HuggingFace Token）。

请查阅相关文档：

• 语音识别模型分类与说明
• faster和openai识别模式
• SenseVoice阿里开源的语音识别基础模型
• FunASR中文识别
• 说话人识别

cuda是什么呢，我要如何查看我的电脑是否有cuda呢

CUDA 是 NVIDIA 显卡专用的并行计算平台和编程模型。简单说，它是让软件（如 pyVideoTrans 的 AI 模型）能使用 NVIDIA 显卡进行高速计算的“驱动程序”。没有它，软件只能使用 CPU 计算，速度会慢几十倍。查看您的电脑是否有 CUDA 及安装状态：检查是否有 NVIDIA 显卡：右键点击桌面“此电脑” -> “管理” -> “设备管理器” -> 展开“显示适配器”。如果列表中包含“NVIDIA”字样的设备，则说明有 NVIDIA 显卡。检查是否已安装 CUDA 工具包：同时按下 Win + R 键，输入 cmd 并按回车，打开命令提示符。在黑色窗口中输入以下命令并按回车：nvcc -V如果已安装 CUDA，会显示版本信息（如 release 12.8）。如果显示“不是内部或外部命令”，则说明未安装 CUDA 或未正确配置环境变量。检查显卡驱动支持的 CUDA 版本：在同一个命令提示符中，输入：nvidia-smi查看输出表格右上角的“CUDA Version”项。例如显示“12.8”，表示您的显卡驱动最高支持 CUDA 12.8。结论与操作：如果 nvcc -V 命令成功且版本为 12.8（或 12.x），说明 CUDA 已正确安装，您只需确保软件解压路径无中文即可。如果 nvcc -V 失败但 nvidia-smi 显示了 CUDA 版本（如 12.8）：说明您有 NVIDIA 显卡和驱动，但未安装 CUDA 工具包。您需要去 NVIDIA 官网下载并安装 CUDA 12.8 工具包。如果 nvidia-smi 也失败或显示“不是内部或外部命令”：可能没有 NVIDIA 显卡，或显卡驱动未安装。请先安装显卡驱动。对于短剧处理，强烈建议安装 CUDA 以大幅提升处理速度。请查阅相关文档：windows上安装CUDA12.8和cuDNN9.11

ni'kan
你看下我图片这个是不是没有显卡呀

根据您提供的图片，您的“显示适配器”下只有“Intel(R) UHD Graphics”。这表示您的电脑没有独立的 NVIDIA 显卡，使用的是 Intel 集成显卡。结论：您的电脑没有 NVIDIA 显卡，因此无法安装和使用 CUDA 进行 GPU 加速。影响：pyVideoTrans 中的本地 AI 模型（如 faster-whisper、SenseVoice）将只能使用 CPU 进行计算。处理速度会非常慢，尤其是对于长视频。解决方案：使用在线 API 服务：将“语音识别渠道”切换为在线 API（如 阿里百炼 Qwen3-ASR、字节火山极速版）。虽然需要付费，但速度和准确率远高于 CPU 本地识别。将“翻译渠道”和“配音渠道”也优先选择在线服务（如 DeepSeek、Edge-TTS）。这能最大程度弥补没有 GPU 的劣势。降低本地模型要求：如果坚持使用本地识别，必须在“识别模式”设置中选择最小的模型（如 faster-whisper 的 tiny 或 base 模型），并关闭所有高级功能（如说话人分离），以勉强运行。考虑硬件升级：如果需要进行大量视频处理，长期来看，添置一台配备 NVIDIA 显卡（建议 RTX 4060 8G 或以上）的电脑是性价比最高的选择。请查阅相关文档：常见错误与解决方法 (关于硬件部分)阿里百炼大模型集市 (在线API示例)

那你能教我如何使用api的工具吗

有没有文档教学api接入呢