Ayanaminn

感谢，我抽空会研究一下

2小时可能是太长了，导致处理到后面免费分配的显存不够。另外音频过长就很容易出现单句重复的问题。 处理上一个任务之后释放显存我还没找到什么好办法，现在用的是`torch.cuda.empty_cache()`，但是似乎没什么效果

另外调节模型参数可以避免出现单句重复的问题，如果有大量相似的视频可以试着调一个合适自己的参数

是指批量处理吗

感谢PR [#38](https://github.com/Ayanaminn/N46Whisper/pull/38), 加上今天已经改为在faster-whisper的基础上来部署脚本， 应该可以做到批量处理文件而不会遇到资源不够的问题了。

感谢推荐，这个我有空研究一下

ass用文件编辑器打开不就是txt吗？ 还是你说的纯文本意思是不带时间轴的？

选择模型的那一步没有执行

很棒~我想支持本地的llm模型会是各类开源ai应用接下来的一个大趋势。比如这个项目https://github.com/openai-translator/openai-translator 也刚刚宣布支持本地模型了，可以做很不错的参考。 本身任务可能不复杂，为用户提供一键式的环境配置是比较麻烦的。 另外我觉得你这个在config里配置参数的步骤可以简单用一个GUI去warp一下，能极大提高应用性。

> > 谢谢，目前我是在想说 怎么弄个简单gui 这个其实有点难 pyqt吧