问题反馈：最后一段缺失+长视频下载失败+使用体验

[featherwit001]

1. 音频最后一小段缺失，没有输出到outputs的文本文件中。不确定是切分音频最后一段掉了，还是whisper出结果最后一段没输出，这个是恶性bug。
2. 比较直接用whisper转文字，和使用bili2text的结果：从准确度上看，直接转不切分更好；从格式上看，bili2text更好，句读清晰；从耗时上看，1h16min的视频，同样设备，直接用whisper耗时39min左右，bili2text切分后转文字，耗时没有明显降低，我的体感甚至是更耗时了。
3. 如果非要切分，我的思路是使用ffmpeg的识别音频静默点切分，避免破句，给文字识别造成不必要的困难。
4. 这不是一个开盒即用的产品。作为用户，我之前没有任何AI方向的经验，环境安装耗时5h，反反复复，各种问题层出不穷，最后磕磕绊绊才完成，效果很惊喜，但也就意味着这只能给有CS背景的人使用，用户群体骤然缩小。如果可以的话，可以优化一下安装功能，把一些必要的文件都打包进去，安装自动配置环境，如果暂时做不到，短期内至少给出明确的版本要求，例如驱动版本，cuda版本，pytorch版本等等。
5. UI交互，卡顿很明显，有种单线程的美，这里优化好了，体验可以涨很多。
6. 最后，感谢付出，省了我很大功夫，非常有用！！！上面的得要求都是我使用的时候踩的坑，希望这个项目顺利发展。

[featherwit001]

在较短视频，1h30min，大小60M,能够正常下载，提取的情况下，长视频2h，大小390M下载失败。失败案例，BV1wNUkYnEH4，本地尝试3次，每次都报同样的错误。

bug 复现：

激活conda环境后输入python main.py
输入BV号，BV1wNUkYnEH4
显示下载进度，到13%，73% ，76%都发生错误。

报错信息如下：

发生错误: ('Connection broken: IncompleteRead(314215918 bytes read, 96323721 more expected)', IncompleteRead(314215918 bytes read, 96323721 more expected))
Traceback (most recent call last):
File "E:\Projects\bili2text\main.py", line 9, in
foldername = run_split(filename)
File "E:\Projects\bili2text\exAudio.py", line 47, in run_split
flv_mp3(name, target_name=folder_name)
File "E:\Projects\bili2text\exAudio.py", line 8, in flv_mp3
clip = VideoFileClip(f'{folder}/{name}.mp4')
File "D:\Tools\Miniconda\Miniconda3_py39\envs\py10\lib\site-packages\moviepy\video\io\VideoFileClip.py", line 88, in init
self.reader = FFMPEG_VideoReader(filename, pix_fmt=pix_fmt,
File "D:\Tools\Miniconda\Miniconda3_py39\envs\py10\lib\site-packages\moviepy\video\io\ffmpeg_reader.py", line 35, in init
infos = ffmpeg_parse_infos(filename, print_infos, check_duration,
File "D:\Tools\Miniconda\Miniconda3_py39\envs\py10\lib\site-packages\moviepy\video\io\ffmpeg_reader.py", line 270, in ffmpeg_parse_infos
raise IOError(("MoviePy error: the file %s could not be found!\n"
OSError: MoviePy error: the file bilibili_video/None.mp4 could not be found!
Please check that you entered the correct path.

[lanbinleo]

很高兴可以帮到你！感谢支持！

1. 音频确实问题这个是我没有测试出来的，我可能后期再测试一下；
2. 音频切分主要不是因为耗时，我最开始做切分功能是因为看到了一篇研究说Whisper这样的模型（在去年刚开始开发的时候）转换长音频会出很多错误，于是就把每一个音频都裁断了再转换。不过这个功能可能如今已经不需要了（?），我会再做测试滴。
3. 这个点子很好！确实应该从静音的地方开始切割，考虑会在后面的版本支持
4. 这一点已经在考虑的范围内了，因为之前有计划过加上自动安装做成一个整合包，后来是因为考虑到有人会用这个项目洗稿搬运视频，所以给这个项目加上了一点使用门槛；不过这两年这类的项目越来越多，小程序都有好多这种程序，但是转换要充VIP，动辄都是几十几百块，所以这个项目后续肯定会加上低门槛整合包的。这个项目最初就是帮助我将视频内容转换成文字，放进我的第二大脑知识库，让这种新兴的信息渠道不会因为记忆力下降而忘记。感谢重新提醒！大家的使用反馈是我改进的动力！
5. 最开始做UI的时候没想到这么多人用，就随便糊了一个，算是背上了技术债吧，不过确实，现在这么多人在使用也应该好好优化一下UI了。

最后关于你的报错，很多代码当时都是选择了最快的开发路径，有些代码我现在都不知道当时为什么要这么写😂。后续计划会重构这些代码的，谢谢！

祝好！