#7760 太慢了，翻译和配音

翻译和配音阶段的耗时由所选的渠道类型和是否为本地模型决定，与语音识别阶段的 GPU 加速无关。

核心原因：字幕翻译和配音主要消耗网络请求（在线 API）或 CPU/GPU 推理（本地模型）。

若使用的是本地 TTS 模型（如 F5-TTS、Qwen3-TTS、ChatterBox 等），且未启用 CUDA 加速，速度会非常慢；若使用在线 API（Edge-TTS、DeepSeek 等），则取决于平台响应速度。

优化方向（按优先级）：

1. 翻译渠道

   • 若使用本地模型（M2M100 / Hy-MT2），速度慢是正常的，建议改用在线 API（DeepSeek、Google、微软等）。
     
     
   • 若用 AI 渠道，可增大 菜单 → 工具 → 高级选项 → 字幕翻译 → AI翻译渠道每批字幕行数（如设为 100），减少请求次数。
     
     
   • 取消勾选 AI翻译附带所有字幕做参考（该选项会大幅增加 token 和耗时）。
     
     

2. 配音渠道

   • 若用的是本地内置 TTS（F5-TTS / Qwen3-TTS / ChatterBox / OmniVoice 等）：

     • 确认 启用CUDA加速 已选中（需 N 卡 + CUDA 12.8 + cuDNN 9）。
       
       
     • 高级选项 → 通用设置 → GPU同时任务数 保持为 1。
       
       
     • Qwen3-TTS 未安装 flash-attn 时速度极慢，且该模块在 Windows 下兼容性差，属于已知限制。
       
       

   • 若用的是在线 Edge-TTS：

     • 高级选项 → 字幕配音调整 → EdgeTTS配音渠道配音并发数 调大（如 5-10）；配音后暂停秒 调小。
       
       
     • 但并发过高易触发 403 限流，需权衡。
       
       
   • 若用的是其他云 API（豆包、Minimax、OpenAI 等），速度取决于服务商，可调大 并发配音线程数。
     
     

3. 通用

   • 若为大批量任务，建议使用在线渠道（Edge-TTS + DeepSeek/Google），避免本地模型拖慢整体流水线。
     
     

请查阅相关文档：

• 最佳配置推荐
• 高级选项
• 全部配音渠道说明

如需进一步定位，请说明：当前使用的翻译渠道、配音渠道、是否有 N 卡、是否启用了 CUDA 加速。