#5704 有一个视频 出现：resegment：ended，语音识别到100条后就卡住不动了

语音识别完成后卡在“resegment: ended”说明LLM重新断句阶段出现了问题。原因是当启用“LLM重新断句”时，软件会将识别出的字幕分批发送给AI模型（如DeepSeek或OpenAI）进行文本修正和断句，模型未正确返回结果（超时、报错或API限制）导致流程卡死。

快速解决

1. 取消LLM断句：在语音识别渠道行取消勾选“LLM重新断句”，使用默认断句，任务即可正常继续。
2. 确认API连接：如果仍需使用该功能，请检查菜单 翻译设置 中对应AI渠道的API Key是否正确、余额充足，并且网络代理（如需）已正确填写。
3. 降低每批字幕行数：进入 菜单 → 工具 → 高级选项 → 语音识别参数，将“LLM重新断句每批字幕行数”改为 5 或 10，避免单次请求过大导致超时。
4. 查看详细日志：打开软件目录 logs/ 下的最新日志文件（按日期命名），搜索 resegment 或 error，可以看到具体失败原因（如连接超时、429限流等）。

请查阅相关文档：

• LLM重新断句说明
• 如何配置代理

我关闭这LLM断句呢

关闭LLM重新断句后，软件会使用默认的VAD/Whisper分割方式，语音识别完成后会直接进入后续步骤（翻译、配音等），不会再卡在“resegment: ended”。任务会正常继续进行，但字幕不会经过AI修正错别字和重新断句，可能保留原始识别中的一些断句不理想、标点缺失或短句合并等问题。后续如有需要可重新开启并调整每批字幕行数或更换更稳定的AI渠道。

就这一个视频，字幕识别到一半就卡住不动了，别的没事，我用格式工厂转换一下格式，也不行

根据你的描述，只有这一个视频卡住，说明软件和配置本身没有全局性问题。原因通常出在这个视频的音频编码格式、时长或内部音频流结构上，导致语音识别阶段的 VAD 分割或 Whisper 模型长时间卡死。

1. 请先做这个快速排查：

打开软件目录下的 logs/ 文件夹，找到该任务对应时间的日志文件（按日期命名如 20250622.log），滚动到底部查看卡住时最后几行的内容。如果日志中有大量重复的 Processing chunk ... 或 VAD segment ... 字样，说明 VAD 正在无限循环处理某个音频片段；如果最后一行是 Speech recognition started... 但没有后续，说明 Whisper 模型在推理时卡住。

2. 针对疑似音频异常的处理方法：

• 手动提取音频并转码：用格式工厂或 FFmpeg 命令将该视频的音频单独提取为标准的 PCM 16kHz 16bit mono WAV 格式：

  ffmpeg -i "你的视频.mp4" -vn -ar 16000 -ac 1 -sample_fmt s16 output.wav

  然后将这个 output.wav 作为输入文件导入软件（软件支持 wav 格式），不选视频，仅做语音转录，看能否顺利完成。如果能，说明原视频的音频流有问题。

• 尝试关闭 VAD 预分割：进入 菜单 → 工具 → 高级选项 → 语音识别参数，取消勾选 Whisper预分割音频?。这会绕过 VAD 直接让 Whisper 处理整段音频，某些情况下可以避免 VAD 卡死。
• 降低模型规模：将 ASR 模型从 large-v3 临时切换为 medium 或 small，减少显存/内存压力，观察是否卡住。
• 使用快速识别模式：在主界面“设置更多参数”中，不勾选 分离人声背景声 和 降噪，这些选项会显著增加预处理时间，有时会因视频特殊导致死循环。

3. 如果以上都无效：

该视频可能被损坏或采用了极端编码参数。建议使用其他专业工具（如 ShanaEncoder）将该视频重新压制为标准的 H.264 / AAC MP4，然后再导入软件处理。

### 请查阅相关文档：
- [优化语音识别精度和断句效果](https://pyvideotrans.com/youhua)
- [调节VAD更精确控制语音识别结果](https://pyvideotrans.com/vad)

如仍无法解决，请提供日志文件中最后 30 行 的错误信息，我将进一步分析。

[DEBUG] [新进程任务 开始:正在分离人声和背景音，可能耗时较久]
[DEBUG] 任务参数:kwargs={'input_file': 'D:/Program Files/PyVideoTrans/tmp/10564/05907596b8/441000_ac2_raw.wav', 'vocal_file': 'D:/Program Files/PyVideoTrans/tmp/10564/05907596b8/vocal.wav', 'instr_file': 'D:/Program Files/PyVideoTrans/tmp/10564/05907596b8/instrument.wav', 'uvr_models': 'spleeter'}
[DEBUG] RTF: cost33.551 / audio966.101 = 0.035
[DEBUG] 分离背景声和人声成功[spleeter],耗时: 33.551s
[DEBUG] [新进程任务 结束:正在分离人声和背景音，可能耗时较久]，耗时37.63528656959534s
[DEBUG] 新进程执行结束结束timeout=37

[DEBUG] 开始语音识别:渠道0
[DEBUG] [新进程任务 开始:STT use large-v3-turbo]
[DEBUG] 任务参数:kwargs={'detect_language': 'en', 'model_name': 'large-v3-turbo', 'logs_file': 'D:/Program Files/PyVideoTrans/tmp/10564/05907596b8/faster-en-1783498131.489234.log', 'is_cuda': True, 'no_speech_threshold': 0.6, 'condition_on_previous_text': False, 'speech_timestamps': None, 'audio_file': 'D:/Program Files/PyVideoTrans/tmp/10564/05907596b8/en.wav', 'local_dir': 'D:/Program Files/PyVideoTrans/models/models--mobiuslabsgmbh--faster-whisper-large-v3-turbo', 'compute_type': 'default', 'jianfan': False, 'audio_duration': 966089, 'hotwords': None, 'prompt': '', 'beam_size': 5, 'best_of': 5, 'temperature': '', 'repetition_penalty': 1.0, 'compression_ratio_threshold': 2.4, 'max_speech_ms': 5000, 'device_index': 0}
[DEBUG] [faster_whisper]加载模型:当前 is_cuda=True,_compute_type='default'
[DEBUG] faster-whisper模式下，对large-v3-turbo模型返回的断句结果重新修正
[DEBUG] 断句结果重新修正完毕
[DEBUG] 返回识别结果

根据你提供的日志，faster-whisper 模型（large-v3-turbo）已经成功完成了语音识别并返回了结果（日志末尾显示“返回识别结果”）。这说明语音识别本身没有卡死。

你感觉“字幕识别到一半就卡住不动了”，很可能是界面显示的进度条没有及时刷新，或者识别完成后进入下一个阶段（例如翻译、配音）时因为配置或资源问题而卡住。处理方法如下：

1. 确认是否开启了“分离人声背景声”
   日志显示你启用了 spleeter 进行人声背景分离，这个步骤计算量较大（耗时33.5秒），且可能在后续合成时再次占用资源。尝试关闭主界面“设置更多参数”中的“分离人声背景声”和“降噪”，直接识别，看能否顺畅完成。
2. 检查是否开启了“二次识别”
   如果开启了“二次识别”（在配音完成后重新识别配音音频），整个流程会变长，且二次识别期间软件看起来会“卡住”。关闭“二次识别”后重试。
3. 监控显存占用
   large-v3-turbo 模型在 CUDA 模式下对显存有一定需求（建议 8GB 以上空闲显存）。如果后续步骤（如翻译、配音）同时使用 GPU，可能会因显存不足导致计算停滞。打开任务管理器查看 GPU 占用，若显存占满，尝试降低模型为 medium 或 small。
4. 检查后续阶段日志
   从 logs/ 目录中找到该任务的完整日志文件，搜索 trans、dubbing、error 等关键词，看卡住时是否有报错或超时信息。将相关片段粘贴出来可以进一步定位。
5. 跳过后续步骤只做识别
   如果只想验证识别是否完整，可以选择左侧面板的“批量语音转字幕”功能，只做语音转录，不进行翻译和配音。若此功能能正常跑完，说明后续翻译/配音配置有问题。

请提供日志中卡住时间点之后的最后 30 行内容，我会帮你分析具体是哪个环节阻塞。

时间过去20分钟了，也不行。识别别的视频可以。

明白了。这个视频与其他视频不同，虽然faster-whisper已经返回识别结果（日志末尾有“返回识别结果”），但后续流程（自动翻译、配音、合成）可能因为视频的特殊性（如超长时长、音频编码复杂）卡住了。既然20分钟未完成，按以下顺序逐一排查：1. 只做语音转录，跳过后续步骤 - 使用左侧面板【批量语音转字幕】功能，选择该视频，语言选英语，ASR渠道相同（faster-whisper large-v3-turbo），不勾选“翻译”、“配音”等一切选项。如果这个能快速完成，说明问题出在翻译/配音阶段。若也卡住，则是ASR阶段本身对长音频处理异常。2. 关闭所有额外处理 - 在【翻译视频和音频】主界面，取消勾选设置更多参数里的分离人声背景声、降噪，将同步对齐区域的选项清空（不选音频加速/视频慢速），字幕类型选不嵌入字幕。仅保留语音识别和翻译（可暂时不配音）。3. 降低模型规模 - 将ASR模型从large-v3-turbo换为medium或small，减少显存压力。4. 查看日志具体卡在哪一步 - 打开logs/下最新日志文件，搜索trans、dubbing、assemb等关键词，找到卡住时的最后一条信息。例如如果最后是[TranslationSRT] start...，说明翻译阶段卡住。5. 强制只输出字幕不配音 - 若目标只是翻译字幕，在翻译视频和音频中配音角色选No（不配音），这样不会进入TTS阶段，可快速完成。请先执行步骤1和3，将结果告诉我，我帮你精确定位。

可能视频较大，显存不足，静默崩溃，是不是小于 4.03的版本

视频不大

此问题很可能是软件版本较旧导致的BUG。开发者已指出“是不是小于4.03的版本”，旧版本在处理特定视频时可能因显存管理缺陷静默崩溃或UI卡死。即使视频不大，某些编码或音频流也可能触发该问题。

1. 立即升级到最新版v4.05 下载完整包覆盖安装，旧版本的GPU显存回收问题已被修复。
2. 临时关闭CUDA加速再试 在开始按钮上方取消勾选“CUDA加速”，强制使用CPU处理（速度慢但能验证是否由显卡驱动或显存异常引起）。
3. 清理缓存并单独转录 在主界面勾选“清理已生成”，然后单独使用左侧【批量语音转字幕】功能处理该视频，不翻译不配音。如果成功，说明后续翻译/配音阶段也有兼容问题。
4. 检查日志是否出现“SttTimeoutError” 在logs/最新日志中搜索“SttTimeoutError”或“BrokenProcessPool”，如有则确认是显存静默崩溃。
   请先执行升级和关闭CUDA测试，将结果反馈以便进一步排查。