#2985 使用整合包本地部署的 qwen3 tts 配音时，会在配音到 100 多条时卡住不动了，不管是 gpu 还是 cpu 模式，配音线程数是 8 .

这是由于 qwen3-tts 本地服务在高并发（线程数8）下可能不稳定或达到处理瓶颈导致的。

解决方案：

1. 降低并发压力：在 pyVideoTrans 的“高级选项”中，将“同时配音线程数”从 8 修改为 1。
2. 增加处理间隔：在“高级选项”中，将“配音后暂停秒数”设置为 5-10 秒，以减轻服务器负载。
3. 检查 qwen3-tts 服务状态：确保你启动的是正确的模型（语音克隆模型或自定义音色模型），并且其运行的终端/命令行窗口没有报错或崩溃。如果服务已停止，需要重新启动。
4. 查看日志定位问题：检查 pyVideoTrans 的 logs 目录下最新的日志文件，以及 qwen3-tts 服务端的输出信息，查看卡住时的具体报错。

请查阅相关文档：

• Qwen-TTS 配音渠道使用
• qwen-tts(本地)配音渠道遇到的问题（请参考知识库 6.7 节）

qwen3 tts 服务端会刷如下log
Setting pad_token_id to eos_token_id:2150 for open-end generation.
F:\QWEN3TTS-win-0124\runtime\Lib\site-packages\gradio\processing_utils.py:689: UserWarning: Trying to convert audio automatically from float32 to 16-bit int format.
warnings.warn(warning.format(data.dtype))

这是 qwen3-tts 服务端的正常日志输出，不是导致卡住的原因。Setting pad_token_id... 和 UserWarning: Trying to convert audio... 都是提示信息，不影响功能。

卡住的核心原因仍然是高并发导致服务不稳定或资源耗尽。请按以下步骤操作：

1. 立即降低 pyVideoTrans 的并发负载：

   • 在 pyVideoTrans 软件中，进入 菜单 -> 工具 -> 高级选项。
   • 找到 “同时配音线程数”，将其从 8 修改为 1。
   • 找到 “配音后暂停秒数”，将其设置为 5 或更高。
   • 点击“保存”并重启软件。

2. 检查 qwen3-tts 服务端资源使用情况：

   • 观察服务端运行窗口，在卡住时是否有新的错误信息（如内存不足、显存溢出等）。
   • 打开任务管理器，查看 qwen3-tts 进程的 CPU 和内存（以及 GPU 显存）使用率是否接近 100%。如果是，说明服务端已达到性能上限。

3. 分批处理任务：

   • 如果视频字幕条数非常多（如超过 500 条），建议将任务拆分成多个小批次执行，避免单次任务过长。

4. 查看详细日志：

   • 提供 pyVideoTrans 软件 logs 目录下最新日志文件中，卡住时间点前后的完整内容（约 30-50 行），以便进一步分析。

请查阅相关文档：

• Qwen-TTS 配音渠道使用
• qwen-tts(本地)配音渠道遇到的问题（请参考知识库 6.7 节）