#5609 MemoryError

这是 内存不足（MemoryError） 导致的崩溃，通常发生在 faster-whisper 处理长音频或使用 large-v3 模型时，系统物理内存（RAM）或显卡显存耗尽。

解决方法：

1. 更换更小的模型
   进入主界面 ASR Channel → 更换为 small 或 medium 模型（large-v3 至少需要 16GB 内存 / 10GB 显存）。

2. 启用 CUDA 加速（若您有 NVIDIA 显卡）

   • 确保已安装 CUDA 12.8+ 和 cuDNN 9.11+（安装教程）。
   • 在主界面勾选「CUDA加速」，显存会分担大量计算，显著降低内存占用。

3. 降低计算资源消耗
   进入 菜单 → 工具 → 高级选项 → 语音识别参数：

   • 将 计算数据类型 改为 float16（对 GPU 友好）或 int8（最省内存）。
   • 将 beam_size 和 best_of 设为 1（降低精度需求）。
   • 关闭「启用上下文感知」。
4. 避免路径复杂问题
   您的解压路径 C:/Users/320124233/OneDrive - Philips/文件/win-pyvideotrans-v3.98-317 包含中文、空格和特殊符号，建议移动至纯英文目录（如 D:\pyvideotrans）再运行。
5. 拆分长音频或降低采样率
   如果视频超过 1 小时，可先用工具切割成短片段，或进入高级选项 语音识别参数 → 将 最长语音持续秒数 设小（如 30 秒）。

请查阅相关文档：

• faster-whisper 模型选择与内存优化
• CUDA 加速配置教程
• 高级选项参数详解