#5981 我的显卡是RTX4060Ti，8G显存，为啥我在transcribe batch阶段非常非常慢，一天才有5%的进度，并且显卡显示利用率95%，专用GPU内存2.4/8GB

这个问题通常是因为语音识别渠道或模型设置不当，导致 GPU 虽然满了但并没有高效工作。RTX 4060 Ti 8GB 配合正确配置处理普通视频不会这么慢。

请按以下顺序排查并调整：

1. 换用 faster-whisper 渠道（不要用 openai-whisper，它慢数倍）
   主界面语音识别下拉框选择 faster-whisper(本地内置)
2. 降低模型尺寸
   large-v3 对 8GB 显存负担较大，建议先用 medium 或 small 测试速度。
   如果必须用 high quality，可以尝试 large-v3-turbo（更快更省显存）。

3. 进入高级选项 → 语音识别参数，做以下优化：

   • 计算数据类型：选择 float16（如果模型支持）或 int8（最省显存、最快）。先不要用 float32。
   • beam_size 和 best_of：都设为 1（默认 5 会慢 5 倍）。
   • 关闭“启用上下文感知”（会增加大量计算）。
   • Whisper预分割音频？：如果开启，尝试关闭（改为不勾选），看速度是否提升。
4. 检查 CUDA 环境
   在命令行执行 nvcc -V 确认版本 ≥ 12.8，并且 nvidia-smi 显示的驱动版本能支持 CUDA 12.8。
   如果版本不对，重新安装 CUDA 12.8 和 cuDNN 9.11+。
5. 关闭不必要的额外处理
   在“设置更多参数”中暂时取消“分离人声背景声”、“降噪”、“说话人识别”。这些都会拖慢速度且消耗 CPU。

完成以上调整后，先用一个短视频（1~2 分钟）测试，应该能在几分钟内完成。如果仍然很慢，请到 logs/ 目录下最新的日志文件，复制最后 30 行报错信息，并提供软件左上角显示的版本号。

如果想兼顾质量与速度 应该如何设置

兼顾质量与速度，对于 RTX 4060Ti 8GB 显存，建议采用以下配置：

语音识别渠道与模型

• 渠道：faster-whisper(本地内置)（速度远快于 openai-whisper）

• 模型：large-v3-turbo（质量接近 large-v3，但速度提升 2~3 倍，显存需求约 5~6GB，适合 8GB 卡）

  • 如果追求极致速度且可接受少量质量损失，可用 medium 或 small。

高级选项关键参数优化

进入 菜单 → 工具/选项 → 高级选项 → 语音识别参数，调整以下项：

其他加速措施

• 确保勾选主界面 CUDA加速（必须）。
• 检查 CUDA 版本是否为 12.8+，cuDNN 9.11+（否则 GPU 效率极低）。
• 暂时关闭 分离人声背景声、降噪、说话人识别，这些纯 CPU 操作会严重拖慢整体流程。

预期效果

经上述优化后，一个 10 分钟 1080p 视频的语音识别阶段通常可在 5~15 分钟 内完成（取决于音频复杂度），同时保持很高的字幕准确率。

若仍有明显卡顿，请提供最新日志（logs/ 下当天 .log 文件最后 30 行）及软件版本号，以便进一步定位。

faster-whisper 我是下载medium 还是medium.en

若你的视频发音语言是纯英语，选择 medium.en（更快、精度略高）；
若视频包含非英语（如中文、日语、混合语言等），则必须选择 medium 以支持多语言识别。
不确定时，默认选 medium 即可。

一小时40分钟的视频 这个阶段需要多久

在 RTX 4060Ti 8GB 上使用 faster-whisper medium（或 medium.en）模型，并启用 CUDA 加速，一个 1 小时 40 分钟的视频，语音识别阶段通常需要 20~40 分钟 左右完成。

实际速度主要受以下因素影响：

• 音频中说话人数量、背景噪声复杂度
• 是否开启 VAD 预分割、上下文感知等额外处理
• 显卡驱动、CUDA 版本是否匹配

建议先用 5~10 分钟片段测试实际耗时，推算总时间。如果超过 1 小时仍无明显进展，请检查 CUDA 是否真正生效（主界面务必勾选 CUDA加速），并确认高级选项中 beam_size 和 best_of 设为 1 以加速。

为啥显卡利用率 显卡显示利用率95%，专用GPU内存显示2.4/8GB

显卡利用率 95% 且专用内存仅 2.4/8GB，说明 GPU 计算单元是满负荷的，但模型较小（medium 模型约 2.5GB），显存并未成为瓶颈。速度异常慢（一天 5%）的根本原因不是显卡性能不足，而是每单位时间内处理的音频片段太少，可能由以下参数或设置导致：

1. 语音识别渠道选错 – 如果用的是 openai-whisper(本地内置) 而非 faster-whisper(本地内置)，速度会慢 3~5 倍。
2. beam_size / best_of 过大 – 默认为 5，会显著增加计算量。
3. 启用了上下文感知 – 这会大幅增加推理次数（即使显存占用不高）。
4. VAD 预分割过细 – 若启用 “Whisper预分割音频” 且最短持续时长设得太小（如 200ms），会产生海量极短片段，导致 GPU 频繁切换小任务，效率极低。
5. 采样率转换瓶颈 – 如果原音频不是 16kHz，FFmpeg 会实时重采样，可能拖慢 CPU 解码环节，GPU 虽满载但持续等待数据。
6. 使用了“分离人声背景声”或“降噪” – 这些纯 CPU 操作会堵塞流水线，GPU 只能空转等待。

解决方法（按优先级调整）

1. 确认渠道：语音识别下拉框必须选择 faster-whisper(本地内置)。

2. 调整高级选项（菜单 → 工具/选项 → 高级选项 → 语音识别参数）：

   • beam_size：设为 1
   • best_of：设为 1
   • 计算数据类型：改为 float16（或 int8，更快）
   • 启用上下文感知：取消勾选
   • Whisper预分割音频?：取消勾选（如果不做语音克隆）
   • 最短语音持续(毫秒)：设为 1000（避免过短片段）
   • 最长语音持续(秒)：设为 10
3. 关闭额外处理：在主界面“设置更多参数”中，暂时取消勾选“分离人声背景声”、“降噪”、“说话人识别”。
4. 检查 CUDA 版本：命令行执行 nvcc -V 确认版本 ≥ 12.8，nvidia-smi 确认驱动支持。版本过低会导致 GPU 利用率高但实际性能低下。
5. 测试小片段：先用一个 5 分钟短视频测试，调整后应能在 2~5 分钟完成转录。

完成上述调整后，1 小时 40 分钟的视频应在 20~40 分钟 内完成转录阶段。如果仍无改善，请提供 logs/ 目录下最新 .log 文件的最后 30 行内容，以及软件左上角显示的版本号，以便进一步排查。