#736 语音识别中文字幕哪个模型的效果是独具一格的

问题原因分析：

1. 漏识别文本：通常是由于语音中的静音区间设置不当，导致模型将较短的语音片段或语速较快的部分误判为静音而忽略。

2. 英文单词识别错误：faster-whisper 的中文模型主要针对中文优化，对中英混合语音中的英文支持较弱，容易将英文单词误识别为发音相似的中文。

优化建议与步骤：

1. 升级模型：

• 首选方案：将模型从 medium 升级到 large-v3。large-v3 模型具有更强的语音识别能力和更好的中英混合识别效果，能显著减少漏识别和英文错误。
• 注意：large-v3 模型更大，需要更多显存/内存和计算时间。如果硬件条件有限，可尝试 large-v2。

2. 调整高级设置（关键步骤）：

• 打开软件，点击顶部菜单栏的 工具 -> 高级选项。
• 找到 faster/openai语音识别调整 区域，进行如下修改：
• 语音阈值 (voice_threshold)：设置为 0.5（降低此值可使模型对微弱语音更敏感）。
• 最短持续时间/毫秒 (min_silence_duration_ms)：设置为 0（避免因静音时长判断而过早切断语音）。
• 最大语音持续时间/秒 (max_speech_duration_s)：设置为 5（限制单句字幕长度，避免过长句子导致识别错误）。
• 静音分隔毫秒 (vad_split_interval)：设置为 140（减小静音分割间隔，使断句更细致）。
• 语音填充 (vad_padding)：设置为 0（减少静音填充，避免引入多余空白）。
• 修改后效果如图所示：

3. 确保使用“整体识别”模式：

• 在语音识别设置中，确认选择了 整体识别（而非“均等分割”）。整体识别由模型内部进行更精细的静音检测和断句，通常效果更好。

4. （可选）尝试其他识别渠道：

• 如果上述调整后问题依然存在，可以考虑使用对中文优化更好的识别渠道，例如：
• 阿里FunASR中文识别：专门针对中文语音优化，对中英混合的支持也可能更好。
• 字节火山字幕生成：同样对中文有较好的识别效果。

总结：

建议你优先尝试 升级模型到 large-v3 并 按照上述参数调整高级设置，这应该能显著改善漏识别和英文单词错误的问题。如果仍有困难，可以参考软件文档 pyvideotrans.com 或在此帖中补充更详细的信息（如使用的软件版本、操作系统等）。