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Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI
mirror of https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI.git
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Translation of RVC into Portuguese in i18n (#1719) 

* Translation of RVC into Portuguese in i18n

Added the Brazilian Portuguese language to the project.

* Removal of external links

Removed external links to approve the request.

* Removed external links and translated in real time

More other links I found and removed and fixed some translations that were missing in realtime-gui

* Translation of doc

* FAQ with original and adapted questions:

- All translated original FAQs
- Additional new FAQs adapted to the reality of my country

* adding translated images
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Rafael Godoy 2024-01-16 14:02:38 -03:00 committed by GitHub
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105
docs/pt-BR/Changelog_pt-BR.md Normal file
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@ -0,0 +1,105 @@
### 2023-10-06
- Criamos uma GUI para alteração de voz em tempo real: go-realtime-gui.bat/gui_v1.py (observe que você deve escolher o mesmo tipo de dispositivo de entrada e saída, por exemplo, MME e MME).
- Treinamos um modelo RMVPE de extração de pitch melhor.
- Otimizar o layout da GUI de inferência.
### 2023-08-13
1-Correção de bug regular
- Alterar o número total mínimo de épocas para 1 e alterar o número total mínimo de epoch para 2
- Correção de erros de treinamento por não usar modelos de pré-treinamento
- Após a separação dos vocais de acompanhamento, limpe a memória dos gráficos
- Alterar o caminho absoluto do faiss save para o caminho relativo
- Suporte a caminhos com espaços (tanto o caminho do conjunto de treinamento quanto o nome do experimento são suportados, e os erros não serão mais relatados)
- A lista de arquivos cancela a codificação utf8 obrigatória
- Resolver o problema de consumo de CPU causado pela busca do faiss durante alterações de voz em tempo real
Atualizações do 2-Key
- Treine o modelo de extração de pitch vocal de código aberto mais forte do momento, o RMVPE, e use-o para treinamento de RVC, inferência off-line/em tempo real, com suporte a PyTorch/Onnx/DirectML
- Suporte para placas gráficas AMD e Intel por meio do Pytorch_DML
(1) Mudança de voz em tempo real (2) Inferência (3) Separação do acompanhamento vocal (4) Não há suporte para treinamento no momento, mudaremos para treinamento de CPU; há suporte para inferência RMVPE de gpu por Onnx_Dml
### 2023-06-18
- Novos modelos v2 pré-treinados: 32k e 48k
- Correção de erros de inferência de modelo não-f0
- Para conjuntos de treinamento que excedam 1 hora, faça minibatch-kmeans automáticos para reduzir a forma dos recursos, de modo que o treinamento, a adição e a pesquisa do Index sejam muito mais rápidos.
- Fornecer um espaço de brinquedo vocal2guitar huggingface
- Exclusão automática de áudios de conjunto de treinamento de atalhos discrepantes
- Guia de exportação Onnx
Experimentos com falha:
- ~~Recuperação de recurso: adicionar recuperação de recurso temporal: não eficaz~~
- ~~Recuperação de recursos: adicionar redução de dimensionalidade PCAR: a busca é ainda mais lenta~~
- ~~Aumento de dados aleatórios durante o treinamento: não é eficaz~~
Lista de tarefas：
- ~~Vocos-RVC (vocoder minúsculo): não é eficaz~~
- ~~Suporte de crepe para treinamento: substituído pelo RMVPE~~
- ~~Inferência de crepe de meia precisão：substituída pelo RMVPE. E difícil de conseguir.~~
- Suporte ao editor de F0
### 2023-05-28
- Adicionar notebook jupyter v2, changelog em coreano, corrigir alguns requisitos de ambiente
- Adicionar consoante sem voz e modo de proteção de respiração
- Suporte à detecção de pitch crepe-full
- Separação vocal UVR5: suporte a modelos dereverb e modelos de-echo
- Adicionar nome e versão do experimento no nome do Index
- Suporte aos usuários para selecionar manualmente o formato de exportação dos áudios de saída durante o processamento de conversão de voz em lote e a separação vocal UVR5
- Não há mais suporte para o treinamento do modelo v1 32k
### 2023-05-13
- Limpar os códigos redundantes na versão antiga do tempo de execução no pacote de um clique: lib.infer_pack e uvr5_pack
- Correção do bug de pseudo multiprocessamento no pré-processamento do conjunto de treinamento
- Adição do ajuste do raio de filtragem mediana para o algoritmo de reconhecimento de inclinação da extração
- Suporte à reamostragem de pós-processamento para exportação de áudio
- A configuração "n_cpu" de multiprocessamento para treinamento foi alterada de "extração de f0" para "pré-processamento de dados e extração de f0"
- Detectar automaticamente os caminhos de Index na pasta de registros e fornecer uma função de lista suspensa
- Adicionar "Perguntas e respostas frequentes" na página da guia (você também pode consultar o wiki do RVC no github)
- Durante a inferência, o pitch da colheita é armazenado em cache quando se usa o mesmo caminho de áudio de entrada (finalidade: usando a extração do pitch da colheita, todo o pipeline passará por um processo longo e repetitivo de extração do pitch. Se o armazenamento em cache não for usado, os usuários que experimentarem diferentes configurações de raio de filtragem de timbre, Index e mediana de pitch terão um processo de espera muito doloroso após a primeira inferência)
### 2023-05-14
- Use o envelope de volume da entrada para misturar ou substituir o envelope de volume da saída (pode aliviar o problema de "muting de entrada e ruído de pequena amplitude de saída"). Se o ruído de fundo do áudio de entrada for alto, não é recomendável ativá-lo, e ele não é ativado por padrão (1 pode ser considerado como não ativado)
- Suporte ao salvamento de modelos pequenos extraídos em uma frequência especificada (se você quiser ver o desempenho em épocas diferentes, mas não quiser salvar todos os pontos de verificação grandes e extrair manualmente modelos pequenos pelo processamento ckpt todas as vezes, esse recurso será muito prático)
- Resolver o problema de "erros de conexão" causados pelo proxy global do servidor, definindo variáveis de ambiente
- Oferece suporte a modelos v2 pré-treinados (atualmente, apenas as versões 40k estão disponíveis publicamente para teste e as outras duas taxas de amostragem ainda não foram totalmente treinadas)
- Limita o volume excessivo que excede 1 antes da inferência
- Ajustou ligeiramente as configurações do pré-processamento do conjunto de treinamento
#######################
Histórico de registros de alterações:
### 2023-04-09
- Parâmetros de treinamento corrigidos para melhorar a taxa de utilização da GPU: A100 aumentou de 25% para cerca de 90%, V100: 50% para cerca de 90%, 2060S: 60% para cerca de 85%, P40: 25% para cerca de 95%; melhorou significativamente a velocidade de treinamento
- Parâmetro alterado: total batch_size agora é por GPU batch_size
- Total_epoch alterado: limite máximo aumentado de 100 para 1000; padrão aumentado de 10 para 20
- Corrigido o problema da extração de ckpt que reconhecia o pitch incorretamente, causando inferência anormal
- Corrigido o problema do treinamento distribuído que salvava o ckpt para cada classificação
- Aplicada a filtragem de recursos nan para extração de recursos
- Corrigido o problema com a entrada/saída silenciosa que produzia consoantes aleatórias ou ruído (os modelos antigos precisavam ser treinados novamente com um novo conjunto de dados)
### Atualização 2023-04-16
- Adicionada uma mini-GUI de alteração de voz local em tempo real, iniciada com um clique duplo em go-realtime-gui.bat
- Filtragem aplicada para bandas de frequência abaixo de 50 Hz durante o treinamento e a inferência
- Diminuição da extração mínima de tom do pyworld do padrão 80 para 50 para treinamento e inferência, permitindo que vozes masculinas de tom baixo entre 50-80 Hz não sejam silenciadas
- A WebUI suporta a alteração de idiomas de acordo com a localidade do sistema (atualmente suporta en_US, ja_JP, zh_CN, zh_HK, zh_SG, zh_TW; o padrão é en_US se não for suportado)
- Correção do reconhecimento de algumas GPUs (por exemplo, falha no reconhecimento da V100-16G, falha no reconhecimento da P4)
### Atualização de 2023-04-28
- Atualizadas as configurações do Index faiss para maior velocidade e qualidade
- Removida a dependência do total_npy; o futuro compartilhamento de modelos não exigirá a entrada do total_npy
- Restrições desbloqueadas para as GPUs da série 16, fornecendo configurações de inferência de 4 GB para GPUs com VRAM de 4 GB
- Corrigido o erro na separação do acompanhamento vocal do UVR5 para determinados formatos de áudio
- A mini-GUI de alteração de voz em tempo real agora suporta modelos de pitch não 40k e que não são lentos
### Planos futuros:
Recursos:
- Opção de adição: extrair modelos pequenos para cada epoch salvo
- Adicionar opção: exportar mp3 adicional para o caminho especificado durante a inferência
- Suporte à guia de treinamento para várias pessoas (até 4 pessoas)
Modelo básico:
- Coletar arquivos wav de respiração para adicionar ao conjunto de dados de treinamento para corrigir o problema de sons de respiração distorcidos
- No momento, estamos treinando um modelo básico com um conjunto de dados de canto estendido, que será lançado no futuro

193
docs/pt-BR/README.pt-BR.md Normal file
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@ -0,0 +1,193 @@
<div align="center">
<h1>Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI</h1>
Uma estrutura de conversão de voz fácil de usar baseada em VITS.<br><br>
[![madewithlove](https://img.shields.io/badge/made_with-%E2%9D%A4-red?style=for-the-badge&labelColor=orange
)](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI)
<img src="https://counter.seku.su/cmoe?name=rvc&theme=r34" /><br>
[![Open In Colab](https://img.shields.io/badge/Colab-F9AB00?style=for-the-badge&logo=googlecolab&color=525252)](https://colab.research.google.com/github/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/Retrieval_based_Voice_Conversion_WebUI.ipynb)
[![Licence](https://img.shields.io/github/license/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI?style=for-the-badge)](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/LICENSE)
[![Huggingface](https://img.shields.io/badge/🤗%20-Spaces-yellow.svg?style=for-the-badge)](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/)
[![Discord](https://img.shields.io/badge/RVC%20Developers-Discord-7289DA?style=for-the-badge&logo=discord&logoColor=white)](https://discord.gg/HcsmBBGyVk)
</div>
------
[**Changelog**](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/docs/Changelog_EN.md) | [**FAQ (Frequently Asked Questions)**](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/wiki/FAQ-(Frequently-Asked-Questions))
[**English**](../en/README.en.md) | [**中文简体**](../../README.md) | [**日本語**](../jp/README.ja.md) | [**한국어**](../kr/README.ko.md) ([**韓國語**](../kr/README.ko.han.md)) | [**Türkçe**](../tr/README.tr.md)
Confira nosso [Vídeo de demonstração](https://www.bilibili.com/video/BV1pm4y1z7Gm/) aqui!
Treinamento/Inferência WebUI：go-web.bat
![Traduzido](https://github.com/RafaelGodoyEbert/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/assets/78083427/0b894d87-565a-432c-8b5b-45e4a65d5d17)
GUI de conversão de voz em tempo real：go-realtime-gui.bat
![image](https://github.com/RafaelGodoyEbert/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/assets/78083427/d172e3e5-35f4-4876-9530-c28246919e9e)
> O dataset para o modelo de pré-treinamento usa quase 50 horas de conjunto de dados de código aberto VCTK de alta qualidade.
> Dataset de músicas licenciadas de alta qualidade serão adicionados ao conjunto de treinamento, um após o outro, para seu uso, sem se preocupar com violação de direitos autorais.
> Aguarde o modelo básico pré-treinado do RVCv3, que possui parâmetros maiores, mais dados de treinamento, melhores resultados, velocidade de inferência inalterada e requer menos dados de treinamento para treinamento.
## Resumo
Este repositório possui os seguintes recursos:
+ Reduza o vazamento de tom substituindo o recurso de origem pelo recurso de conjunto de treinamento usando a recuperação top1;
+ Treinamento fácil e rápido, mesmo em placas gráficas relativamente ruins;
+ Treinar com uma pequena quantidade de dados também obtém resultados relativamente bons (>=10min de áudio com baixo ruído recomendado);
+ Suporta fusão de modelos para alterar timbres (usando guia de processamento ckpt-> mesclagem ckpt);
+ Interface Webui fácil de usar;
+ Use o modelo UVR5 para separar rapidamente vocais e instrumentos.
+ Use o mais poderoso algoritmo de extração de voz de alta frequência [InterSpeech2023-RMVPE](#Credits) para evitar o problema de som mudo. Fornece os melhores resultados (significativamente) e é mais rápido, com consumo de recursos ainda menor que o Crepe_full.
+ Suporta aceleração de placas gráficas AMD/Intel.
+ Aceleração de placas gráficas Intel ARC com suporte para IPEX.
## Preparando o ambiente
Os comandos a seguir precisam ser executados no ambiente Python versão 3.8 ou superior.
(Windows/Linux)
Primeiro instale as dependências principais através do pip:
```bash
# Instale as dependências principais relacionadas ao PyTorch, pule se instaladas
# Referência: https://pytorch.org/get-started/locally/
pip install torch torchvision torchaudio
#Para arquitetura Windows + Nvidia Ampere (RTX30xx), você precisa especificar a versão cuda correspondente ao pytorch de acordo com a experiência de https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/issues/ 21
#pip instalar tocha torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
#Para placas Linux + AMD, você precisa usar as seguintes versões do pytorch:
#pip instalar tocha torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.4.2
```
Então pode usar poesia para instalar as outras dependências:
```bash
# Instale a ferramenta de gerenciamento de dependências Poetry, pule se instalada
# Referência: https://python-poetry.org/docs/#installation
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
#Instale as dependências do projeto
poetry install
```
Você também pode usar pip para instalá-los:
```bash
for Nvidia graphics cards
pip install -r requirements.txt
for AMD/Intel graphics cards on Windows (DirectML)：
pip install -r requirements-dml.txt
for Intel ARC graphics cards on Linux / WSL using Python 3.10:
pip install -r requirements-ipex.txt
for AMD graphics cards on Linux (ROCm):
pip install -r requirements-amd.txt
```
------
Usuários de Mac podem instalar dependências via `run.sh`:
```bash
sh ./run.sh
```
## Preparação de outros Pré-modelos
RVC requer outros pré-modelos para inferir e treinar.
```bash
#Baixe todos os modelos necessários em https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/
python tools/download_models.py
```
Ou apenas baixe-os você mesmo em nosso [Huggingface space](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/).
Aqui está uma lista de pré-modelos e outros arquivos que o RVC precisa:
```bash
./assets/hubert/hubert_base.pt
./assets/pretrained
./assets/uvr5_weights
Downloads adicionais são necessários se você quiser testar a versão v2 do modelo.
./assets/pretrained_v2
Se você deseja testar o modelo da versão v2 (o modelo da versão v2 alterou a entrada do recurso dimensional 256 do Hubert + final_proj de 9 camadas para o recurso dimensional 768 do Hubert de 12 camadas e adicionou 3 discriminadores de período), você precisará baixar recursos adicionais
./assets/pretrained_v2
#Se você estiver usando Windows, também pode precisar desses dois arquivos, pule se FFmpeg e FFprobe estiverem instalados
ffmpeg.exe
https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffmpeg.exe
ffprobe.exe
https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffprobe.exe
Se quiser usar o algoritmo de extração de tom vocal SOTA RMVPE mais recente, você precisa baixar os pesos RMVPE e colocá-los no diretório raiz RVC
https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/rmvpe.pt
Para usuários de placas gráficas AMD/Intel, você precisa baixar:
https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/rmvpe.onnx
```
Os usuários de placas gráficas Intel ARC precisam executar o comando `source /opt/intel/oneapi/setvars.sh` antes de iniciar o Webui.
Em seguida, use este comando para iniciar o Webui:
```bash
python infer-web.py
```
Se estiver usando Windows ou macOS, você pode baixar e extrair `RVC-beta.7z` para usar RVC diretamente usando `go-web.bat` no Windows ou `sh ./run.sh` no macOS para iniciar o Webui.
## Suporte ROCm para placas gráficas AMD (somente Linux)
Para usar o ROCm no Linux, instale todos os drivers necessários conforme descrito [aqui](https://rocm.docs.amd.com/en/latest/deploy/linux/os-native/install.html).
No Arch use pacman para instalar o driver:
````
pacman -S rocm-hip-sdk rocm-opencl-sdk
````
Talvez você também precise definir estas variáveis de ambiente (por exemplo, em um RX6700XT):
````
export ROCM_PATH=/opt/rocm
export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0
````
Verifique também se seu usuário faz parte do grupo `render` e `video`:
````
sudo usermod -aG render $USERNAME
sudo usermod -aG video $USERNAME
````
Depois disso, você pode executar o WebUI:
```bash
python infer-web.py
```
## Credits
+ [ContentVec](https://github.com/auspicious3000/contentvec/)
+ [VITS](https://github.com/jaywalnut310/vits)
+ [HIFIGAN](https://github.com/jik876/hifi-gan)
+ [Gradio](https://github.com/gradio-app/gradio)
+ [FFmpeg](https://github.com/FFmpeg/FFmpeg)
+ [Ultimate Vocal Remover](https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui)
+ [audio-slicer](https://github.com/openvpi/audio-slicer)
+ [Vocal pitch extraction:RMVPE](https://github.com/Dream-High/RMVPE)
+ The pretrained model is trained and tested by [yxlllc](https://github.com/yxlllc/RMVPE) and [RVC-Boss](https://github.com/RVC-Boss).
## Thanks to all contributors for their efforts
<a href="https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/graphs/contributors" target="_blank">
<img src="https://contrib.rocks/image?repo=RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI" />
</a>

102
docs/pt-BR/faiss_tips_BR.md Normal file
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@ -0,0 +1,102 @@
pONTAS de afinação FAISS
==================
# sobre faiss
faiss é uma biblioteca de pesquisas de vetores densos na área, desenvolvida pela pesquisa do facebook, que implementa com eficiência muitos métodos de pesquisa de área aproximada.
A Pesquisa Aproximada de área encontra vetores semelhantes rapidamente, sacrificando alguma precisão.
## faiss em RVC
No RVC, para a incorporação de recursos convertidos pelo HuBERT, buscamos incorporações semelhantes à incorporação gerada a partir dos dados de treinamento e as misturamos para obter uma conversão mais próxima do discurso original. No entanto, como essa pesquisa leva tempo se realizada de forma ingênua, a conversão de alta velocidade é realizada usando a pesquisa aproximada de área.
# visão geral da implementação
Em '/logs/nome-do-seu-modelo/3_feature256', onde o modelo está localizado, os recursos extraídos pelo HuBERT de cada dado de voz estão localizados.
A partir daqui, lemos os arquivos npy ordenados por nome de arquivo e concatenamos os vetores para criar big_npy. (Este vetor tem a forma [N, 256].)
Depois de salvar big_npy as /logs/nome-do-seu-modelo/total_fea.npy, treine-o com faiss.
Neste artigo, explicarei o significado desses parâmetros.
# Explicação do método
## Fábrica de Index
Uma fábrica de Index é uma notação faiss exclusiva que expressa um pipeline que conecta vários métodos de pesquisa de área aproximados como uma string.
Isso permite que você experimente vários métodos aproximados de pesquisa de área simplesmente alterando a cadeia de caracteres de fábrica do Index.
No RVC é usado assim:
```python
index = faiss.index_factory(256, "IVF%s,Flat" % n_ivf)
```
Entre os argumentos de index_factory, o primeiro é o número de dimensões do vetor, o segundo é a string de fábrica do Index e o terceiro é a distância a ser usada.
Para uma notação mais detalhada
https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki/The-index-factory
## Construção de Index
Existem dois Indexs típicos usados como similaridade de incorporação da seguinte forma.
- Distância euclidiana (MÉTRICA_L2)
- Produto interno (METRIC_INNER_PRODUCT)
A distância euclidiana toma a diferença quadrática em cada dimensão, soma as diferenças em todas as dimensões e, em seguida, toma a raiz quadrada. Isso é o mesmo que a distância em 2D e 3D que usamos diariamente.
O produto interno não é usado como um Index de similaridade como é, e a similaridade de cosseno que leva o produto interno depois de ser normalizado pela norma L2 é geralmente usada.
O que é melhor depende do caso, mas a similaridade de cosseno é frequentemente usada na incorporação obtida pelo word2vec e modelos de recuperação de imagem semelhantes aprendidos pelo ArcFace. Se você quiser fazer a normalização l2 no vetor X com numpy, você pode fazê-lo com o seguinte código com eps pequeno o suficiente para evitar a divisão 0.
```python
X_normed = X / np.maximum(eps, np.linalg.norm(X, ord=2, axis=-1, keepdims=True))
```
Além disso, para a Construção de Index, você pode alterar o Index de distância usado para cálculo escolhendo o valor a ser passado como o terceiro argumento.
```python
index = faiss.index_factory(dimention, text, faiss.METRIC_INNER_PRODUCT)
```
## FI
IVF (Inverted file indexes) é um algoritmo semelhante ao Index invertido na pesquisa de texto completo.
Durante o aprendizado, o destino da pesquisa é agrupado com kmeans e o particionamento Voronoi é realizado usando o centro de cluster. A cada ponto de dados é atribuído um cluster, por isso criamos um dicionário que procura os pontos de dados dos clusters.
Por exemplo, se os clusters forem atribuídos da seguinte forma
|index|Cluster|
|-----|-------|
|1|A|
|2|B|
|3|A|
|4|C|
|5|B|
O Index invertido resultante se parece com isso:
| cluster | Index |
|-------|-----|
| A | 1, 3 |
| B | 2 5 |
| C | 4 |
Ao pesquisar, primeiro pesquisamos n_probe clusters dos clusters e, em seguida, calculamos as distâncias para os pontos de dados pertencentes a cada cluster.
# Parâmetro de recomendação
Existem diretrizes oficiais sobre como escolher um Index, então vou explicar de
acordo. https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki/Guidelines-to-choose-an-index
Para conjuntos de dados abaixo de 1M, o 4bit-PQ é o método mais eficiente disponível no faiss em abril de 2023.
Combinando isso com a fertilização in vitro, estreitando os candidatos com 4bit-PQ e, finalmente, recalcular a distância com um Index preciso pode ser descrito usando a seguinte fábrica de Indexs.
```python
index = faiss.index_factory(256, "IVF1024,PQ128x4fs,RFlat")
```
## Parâmetros recomendados para FIV
Considere o caso de muitas FIVs. Por exemplo, se a quantização grosseira por FIV for realizada para o número de dados, isso é o mesmo que uma pesquisa exaustiva ingênua e é ineficiente.
Para 1M ou menos, os valores de FIV são recomendados entre 4*sqrt(N) ~ 16*sqrt(N) para N número de pontos de dados.
Como o tempo de cálculo aumenta proporcionalmente ao número de n_sondas, consulte a precisão e escolha adequadamente. Pessoalmente, não acho que o RVC precise de tanta precisão, então n_probe = 1 está bem.
## FastScan
O FastScan é um método que permite a aproximação de alta velocidade de distâncias por quantização de produto cartesiano, realizando-as em registros.
A quantização cartesiana do produto executa o agrupamento independentemente para cada dimensão d (geralmente d = 2) durante o aprendizado, calcula a distância entre os agrupamentos com antecedência e cria uma tabela de pesquisa. No momento da previsão, a distância de cada dimensão pode ser calculada em O(1) olhando para a tabela de pesquisa.
Portanto, o número que você especifica após PQ geralmente especifica metade da dimensão do vetor.
Para uma descrição mais detalhada do FastScan, consulte a documentação oficial.
https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki/Fast-accumulation-of-PQ-and-AQ-codes-(FastScan)
## RFlat
RFlat é uma instrução para recalcular a distância aproximada calculada pelo FastScan com a distância exata especificada pelo terceiro argumento da Construção de Index.
Ao obter áreas k, os pontos k*k_factor são recalculados.

224
docs/pt-BR/faq_pt-BR.md Normal file
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@ -0,0 +1,224 @@
# <b>FAQ AI HUB BRASIL</b>
## <span style="color: #337dff;">O que é epoch, quantos utilizar, quanto de dataset utilizar e qual à configuração interessante?</span>
Epochs basicamente quantas vezes o seu dataset foi treinado.
Recomendado ler Q8 e Q9 no final dessa página pra entender mais sobre dataset e epochs
__**Não é uma regra, mas opinião:**__
### **Mangio-Crepe Hop Length**
- 64 pra cantores e dubladores
- 128(padrão) para os demais (editado)
### **Epochs e dataset**
600epoch para cantores - --dataset entre 10 e 50 min desnecessario mais que 50 minutos--
300epoch para os demais - --dataset entre 10 e 50 min desnecessario mais que 50 minutos--
### **Tom**
magio-crepe se for audios extraído de alguma musica
harvest se for de estúdio<hr>
## <span style="color: #337dff;">O que é index?</span>
Basicamente o que define o sotaque. Quanto maior o numero, mas próximo o sotaque fica do original. Porém, quando o modelo é bem, não é necessário um index.<hr>
## <span style="color: #337dff;">O que significa cada sigla (pm, harvest, crepe, magio-crepe, RMVPE)?</span>
- pm = extração mais rápida, mas discurso de qualidade inferior;
- harvest = graves melhores, mas extremamente lentos;
- dio = conversão rápida mas pitch ruim;
- crepe = melhor qualidade, mas intensivo em GPU;
- crepe-tiny = mesma coisa que o crepe, só que com a qualidade um pouco inferior;
- **mangio-crepe = melhor qualidade, mais otimizado; (MELHOR OPÇÃO)**
- mangio-crepe-tiny = mesma coisa que o mangio-crepe, só que com a qualidade um pouco inferior;
- RMVPE: um modelo robusto para estimativa de afinação vocal em música polifônica;<hr>
## <span style="color: #337dff;">Pra rodar localmente, quais os requisitos minimos?</span>
Já tivemos relatos de pessoas com GTX 1050 rodando inferencia, se for treinar numa 1050 vai demorar muito mesmo e inferior a isso, normalmente da tela azul
O mais importante é placa de vídeo, vram na verdade
Se você tiver 4GB ou mais, você tem uma chance.
**NOS DOIS CASOS NÃO É RECOMENDADO UTILIZAR O PC ENQUANTO ESTÁ UTILIZNDO, CHANCE DE TELA AZUL É ALTA**
### Inference
Não é algo oficial para requisitos minimos
- Placa de vídeo: nvidia de 4gb
- Memoria ram: 8gb
- CPU: ?
- Armanezamento: 20gb (sem modelos)
### Treinamento de voz
Não é algo oficial para requisitos minimos
- Placa de vídeo: nvidia de 6gb
- Memoria ram: 16gb
- CPU: ?
- Armanezamento: 20gb (sem modelos)<hr>
## <span style="color: #337dff;">Limite de GPU no Google Colab excedido, apenas CPU o que fazer?</span>
Recomendamos esperar outro dia pra liberar mais 15gb ou 12 horas pra você. Ou você pode contribuir com o Google pagando algum dos planos, ai aumenta seu limite.<br>
Utilizar apenas CPU no Google Colab demora DEMAIS.<hr>
## <span style="color: #337dff;">Google Colab desconectando com muita frequencia, o que fazer?</span>
Neste caso realmente não tem muito o que fazer. Apenas aguardar o proprietário do código corrigir ou a gente do AI HUB Brasil achar alguma solução. Isso acontece por diversos motivos, um incluindo a Google barrando o treinamento de voz.<hr>
## <span style="color: #337dff;">O que é Batch Size/Tamanho de lote e qual numero utilizar?</span>
Batch Size/Tamanho do lote é basicamente quantos epoch faz ao mesmo tempo. Se por 20, ele fazer 20 epoch ao mesmo tempo e isso faz pesar mais na máquina e etc.<br>
No Google Colab você pode utilizar até 20 de boa.<br>
Se rodando localmente, depende da sua placa de vídeo, começa por baixo (6) e vai testando.<hr>
## <span style="color: #337dff;">Sobre backup na hora do treinamento</span>
Backup vai de cada um. Eu quando uso a ``easierGUI`` utilizo a cada 100 epoch (meu caso isolado).
No colab, se instavel, coloque a cada 10 epoch
Recomendo utilizarem entre 25 e 50 pra garantir.
Lembrando que cada arquivo geral é por volta de 50mb, então tenha muito cuidado quanto você coloca. Pois assim pode acabar lotando seu Google Drive ou seu PC.
Depois de finalizado, da pra apagar os epoch de backup.<hr>
## <span style="color: #337dff;">Como continuar da onde parou pra fazer mais epochs?</span>
Primeira coisa que gostaria de lembrar, não necessariamente quanto mais epochs melhor. Se fizer epochs demais vai dar **overtraining** o que pode ser ruim.
### GUI NORMAL
- Inicie normalmente a GUI novamente.
- Na aba de treino utilize o MESMO nome que estava treinando, assim vai continuar o treino onde parou o ultimo backup.
- Ignore as opções ``Processar o Conjunto de dados`` e ``Extrair Tom``
- Antes de clicar pra treinar, arrume os epoch, bakcup e afins.
- Obviamente tem que ser um numero maior do qu estava em epoch.
- Backup você pode aumentar ou diminuir
- Agora você vai ver a opção ``Carregue o caminho G do modelo base pré-treinado:`` e ``Carregue o caminho D do modelo base pré-treinado:``
-Aqui você vai por o caminho dos modelos que estão em ``./logs/minha-voz``
- Vai ficar algo parecido com isso ``e:/RVC/logs/minha-voz/G_0000.pth`` e ``e:/RVC/logs/minha-voz/D_0000.pth``
-Coloque pra treinar
**Lembrando que a pasta logs tem que ter todos os arquivos e não somente o arquivo ``G`` e ``D``**
### EasierGUI
- Inicie normalmente a easierGUI novamente.
- Na aba de treino utilize o MESMO nome que estava treinando, assim vai continuar o treino onde parou o ultimo backup.
- Selecione 'Treinar modelo', pode pular os 2 primeiros passos já que vamos continuar o treino.<hr><br>
# <b>FAQ Original traduzido</b>
## <b><span style="color: #337dff;">Q1: erro ffmpeg/erro utf8.</span></b>
Provavelmente não é um problema do FFmpeg, mas sim um problema de caminho de áudio;
O FFmpeg pode encontrar um erro ao ler caminhos contendo caracteres especiais como spaces e (), o que pode causar um erro FFmpeg; e quando o áudio do conjunto de treinamento contém caminhos chineses, gravá-lo em filelist.txt pode causar um erro utf8.<hr>
## <b><span style="color: #337dff;">Q2:Não é possível encontrar o arquivo de Index após "Treinamento com um clique".</span></b>
Se exibir "O treinamento está concluído. O programa é fechado ", então o modelo foi treinado com sucesso e os erros subsequentes são falsos;
A falta de um arquivo de index 'adicionado' após o treinamento com um clique pode ser devido ao conjunto de treinamento ser muito grande, fazendo com que a adição do index fique presa; isso foi resolvido usando o processamento em lote para adicionar o index, o que resolve o problema de sobrecarga de memória ao adicionar o index. Como solução temporária, tente clicar no botão "Treinar Index" novamente.<hr>
## <b><span style="color: #337dff;">Q3:Não é possível encontrar o modelo em “Modelo de voz” após o treinamento</span></b>
Clique em "Atualizar lista de voz" ou "Atualizar na EasyGUI e verifique novamente; se ainda não estiver visível, verifique se há erros durante o treinamento e envie capturas de tela do console, da interface do usuário da Web e dos ``logs/experiment_name/*.log`` para os desenvolvedores para análise posterior.<hr>
## <b><span style="color: #337dff;">Q4:Como compartilhar um modelo/Como usar os modelos dos outros?</span></b>
Os arquivos ``.pth`` armazenados em ``*/logs/minha-voz`` não são destinados para compartilhamento ou inference, mas para armazenar os checkpoits do experimento para reprodutibilidade e treinamento adicional. O modelo a ser compartilhado deve ser o arquivo ``.pth`` de 60+MB na pasta **weights**;
No futuro, ``weights/minha-voz.pth`` e ``logs/minha-voz/added_xxx.index`` serão mesclados em um único arquivo de ``weights/minha-voz.zip`` para eliminar a necessidade de entrada manual de index; portanto, compartilhe o arquivo zip, não somente o arquivo .pth, a menos que você queira continuar treinando em uma máquina diferente;
Copiar/compartilhar os vários arquivos .pth de centenas de MB da pasta de logs para a pasta de weights para inference forçada pode resultar em erros como falta de f0, tgt_sr ou outras chaves. Você precisa usar a guia ckpt na parte inferior para manualmente ou automaticamente (se as informações forem encontradas nos ``logs/minha-voz``), selecione se deseja incluir informações de tom e opções de taxa de amostragem de áudio de destino e, em seguida, extrair o modelo menor. Após a extração, haverá um arquivo pth de 60+ MB na pasta de weights, e você pode atualizar as vozes para usá-lo.<hr>
## <b><span style="color: #337dff;">Q5 Erro de conexão:</span></b>
Para sermos otimistas, aperte F5/recarregue a página, pode ter sido apenas um bug da GUI
Se não...
Você pode ter fechado o console (janela de linha de comando preta).
Ou o Google Colab, no caso do Colab, as vezes pode simplesmente fechar<hr>
## <b><span style="color: #337dff;">Q6: Pop-up WebUI 'Valor esperado: linha 1 coluna 1 (caractere 0)'.</span></b>
Desative o proxy LAN do sistema/proxy global e atualize.<hr>
## <b><span style="color: #337dff;">Q7:Como treinar e inferir sem a WebUI?</span></b>
Script de treinamento:
<br>Você pode executar o treinamento em WebUI primeiro, e as versões de linha de comando do pré-processamento e treinamento do conjunto de dados serão exibidas na janela de mensagens.<br>
Script de inference:
<br>https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/myinfer.py<br>
por exemplo<br>
``runtime\python.exe myinfer.py 0 "E:\audios\1111.wav" "E:\RVC\logs\minha-voz\added_IVF677_Flat_nprobe_7.index" harvest "test.wav" "weights/mi-test.pth" 0.6 cuda:0 True``<br>
f0up_key=sys.argv[1]<br>
input_path=sys.argv[2]<br>
index_path=sys.argv[3]<br>
f0method=sys.argv[4]#harvest or pm<br>
opt_path=sys.argv[5]<br>
model_path=sys.argv[6]<br>
index_rate=float(sys.argv[7])<br>
device=sys.argv[8]<br>
is_half=bool(sys.argv[9])<hr>
## <b><span style="color: #337dff;">Q8: Erro Cuda/Cuda sem memória.</span></b>
Há uma pequena chance de que haja um problema com a configuração do CUDA ou o dispositivo não seja suportado; mais provavelmente, não há memória suficiente (falta de memória).<br>
Para treinamento, reduza o (batch size) tamanho do lote (se reduzir para 1 ainda não for suficiente, talvez seja necessário alterar a placa gráfica); para inference, ajuste as configurações x_pad, x_query, x_center e x_max no arquivo config.py conforme necessário. Cartões de memória 4G ou inferiores (por exemplo, 1060(3G) e várias placas 2G) podem ser abandonados, enquanto os placas de vídeo com memória 4G ainda têm uma chance.<hr>
## <b><span style="color: #337dff;">Q9:Quantos total_epoch são ótimos?</span></b>
Se a qualidade de áudio do conjunto de dados de treinamento for ruim e o nível de ruído for alto, **20-30 epochs** são suficientes. Defini-lo muito alto não melhorará a qualidade de áudio do seu conjunto de treinamento de baixa qualidade.<br>
Se a qualidade de áudio do conjunto de treinamento for alta, o nível de ruído for baixo e houver duração suficiente, você poderá aumentá-lo. **200 é aceitável** (uma vez que o treinamento é rápido e, se você puder preparar um conjunto de treinamento de alta qualidade, sua GPU provavelmente poderá lidar com uma duração de treinamento mais longa sem problemas).<hr>
## <b><span style="color: #337dff;">Q10:Quanto tempo de treinamento é necessário?</span></b>
**Recomenda-se um conjunto de dados de cerca de 10 min a 50 min.**<br>
Com garantia de alta qualidade de som e baixo ruído de fundo, mais pode ser adicionado se o timbre do conjunto de dados for uniforme.<br>
Para um conjunto de treinamento de alto nível (limpo + distintivo), 5min a 10min é bom.<br>
Há algumas pessoas que treinaram com sucesso com dados de 1 a 2 minutos, mas o sucesso não é reproduzível por outros e não é muito informativo. <br>Isso requer que o conjunto de treinamento tenha um timbre muito distinto (por exemplo, um som de menina de anime arejado de alta frequência) e a qualidade do áudio seja alta;
Dados com menos de 1 minuto, já obtivemo sucesso. Mas não é recomendado.<hr>
## <b><span style="color: #337dff;">Q11:Qual é a taxa do index e como ajustá-la?</span></b>
Se a qualidade do tom do modelo pré-treinado e da fonte de inference for maior do que a do conjunto de treinamento, eles podem trazer a qualidade do tom do resultado do inference, mas ao custo de um possível viés de tom em direção ao tom do modelo subjacente/fonte de inference, em vez do tom do conjunto de treinamento, que é geralmente referido como "vazamento de tom".<br>
A taxa de index é usada para reduzir/resolver o problema de vazamento de timbre. Se a taxa do index for definida como 1, teoricamente não há vazamento de timbre da fonte de inference e a qualidade do timbre é mais tendenciosa em relação ao conjunto de treinamento. Se o conjunto de treinamento tiver uma qualidade de som mais baixa do que a fonte de inference, uma taxa de index mais alta poderá reduzir a qualidade do som. Reduzi-lo a 0 não tem o efeito de usar a mistura de recuperação para proteger os tons definidos de treinamento.<br>
Se o conjunto de treinamento tiver boa qualidade de áudio e longa duração, aumente o total_epoch, quando o modelo em si é menos propenso a se referir à fonte inferida e ao modelo subjacente pré-treinado, e há pouco "vazamento de tom", o index_rate não é importante e você pode até não criar/compartilhar o arquivo de index.<hr>
## <b><span style="color: #337dff;">Q12:Como escolher o GPU ao inferir?</span></b>
No arquivo ``config.py``, selecione o número da placa em "device cuda:".<br>
O mapeamento entre o número da placa e a placa gráfica pode ser visto na seção de informações da placa gráfica da guia de treinamento.<hr>
## <b><span style="color: #337dff;">Q13:Como usar o modelo salvo no meio do treinamento?</span></b>
Salvar via extração de modelo na parte inferior da guia de processamento do ckpt.<hr>
## <b><span style="color: #337dff;">Q14: Erro de arquivo/memória (durante o treinamento)?</span></b>
Muitos processos e sua memória não é suficiente. Você pode corrigi-lo por:
1. Diminuir a entrada no campo "Threads da CPU".
2. Diminuir o tamanho do conjunto de dados.
## Q15: Como continuar treinando usando mais dados
passo 1: coloque todos os dados wav no path2.
etapa 2: exp_name2 + path2 -> processar conjunto de dados e extrair recurso.
passo 3: copie o arquivo G e D mais recente de exp_name1 (seu experimento anterior) para a pasta exp_name2.
passo 4: clique em "treinar o modelo" e ele continuará treinando desde o início da época anterior do modelo exp.
## Q16: erro sobre llvmlite.dll
OSError: Não foi possível carregar o arquivo de objeto compartilhado: llvmlite.dll
FileNotFoundError: Não foi possível encontrar o módulo lib\site-packages\llvmlite\binding\llvmlite.dll (ou uma de suas dependências). Tente usar o caminho completo com sintaxe de construtor.
O problema acontecerá no Windows, instale https://aka.ms/vs/17/release/vc_redist.x64.exe e será corrigido.
## Q17: RuntimeError: O tamanho expandido do tensor (17280) deve corresponder ao tamanho existente (0) na dimensão 1 não singleton. Tamanhos de destino: [1, 17280]. Tamanhos de tensor: [0]
Exclua os arquivos wav cujo tamanho seja significativamente menor que outros e isso não acontecerá novamente. Em seguida, clique em "treinar o modelo" e "treinar o índice".
## Q18: RuntimeError: O tamanho do tensor a (24) deve corresponder ao tamanho do tensor b (16) na dimensão não singleton 2
Não altere a taxa de amostragem e continue o treinamento. Caso seja necessário alterar, o nome do exp deverá ser alterado e o modelo será treinado do zero. Você também pode copiar o pitch e os recursos (pastas 0/1/2/2b) extraídos da última vez para acelerar o processo de treinamento.

65
docs/pt-BR/training_tips_pt-BR.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,65 @@
Instruções e dicas para treinamento RVC
======================================
Estas DICAS explicam como o treinamento de dados é feito.
# Fluxo de treinamento
Explicarei ao longo das etapas na guia de treinamento da GUI.
## Passo 1
Defina o nome do experimento aqui.
Você também pode definir aqui se o modelo deve levar em consideração o pitch.
Se o modelo não considerar o tom, o modelo será mais leve, mas não será adequado para cantar.
Os dados de cada experimento são colocados em `/logs/nome-do-seu-modelo/`.
## Passo 2a
Carrega e pré-processa áudio.
### Carregar áudio
Se você especificar uma pasta com áudio, os arquivos de áudio dessa pasta serão lidos automaticamente.
Por exemplo, se você especificar `C:Users\hoge\voices`, `C:Users\hoge\voices\voice.mp3` será carregado, mas `C:Users\hoge\voices\dir\voice.mp3` será Não carregado.
Como o ffmpeg é usado internamente para leitura de áudio, se a extensão for suportada pelo ffmpeg, ela será lida automaticamente.
Após converter para int16 com ffmpeg, converta para float32 e normalize entre -1 e 1.
### Eliminar ruído
O áudio é suavizado pelo filtfilt do scipy.
### Divisão de áudio
Primeiro, o áudio de entrada é dividido pela detecção de partes de silêncio que duram mais que um determinado período (max_sil_kept=5 segundos?). Após dividir o áudio no silêncio, divida o áudio a cada 4 segundos com uma sobreposição de 0,3 segundos. Para áudio separado em 4 segundos, após normalizar o volume, converta o arquivo wav para `/logs/nome-do-seu-modelo/0_gt_wavs` e, em seguida, converta-o para taxa de amostragem de 16k para `/logs/nome-do-seu-modelo/1_16k_wavs ` como um arquivo wav.
## Passo 2b
### Extrair pitch
Extraia informações de pitch de arquivos wav. Extraia as informações de pitch (=f0) usando o método incorporado em Parselmouth ou pyworld e salve-as em `/logs/nome-do-seu-modelo/2a_f0`. Em seguida, converta logaritmicamente as informações de pitch para um número inteiro entre 1 e 255 e salve-as em `/logs/nome-do-seu-modelo/2b-f0nsf`.
### Extrair feature_print
Converta o arquivo wav para incorporação antecipadamente usando HuBERT. Leia o arquivo wav salvo em `/logs/nome-do-seu-modelo/1_16k_wavs`, converta o arquivo wav em recursos de 256 dimensões com HuBERT e salve no formato npy em `/logs/nome-do-seu-modelo/3_feature256`.
## Passo 3
treinar o modelo.
### Glossário para iniciantes
No aprendizado profundo, o conjunto de dados é dividido e o aprendizado avança aos poucos. Em uma atualização do modelo (etapa), os dados batch_size são recuperados e previsões e correções de erros são realizadas. Fazer isso uma vez para um conjunto de dados conta como um epoch.
Portanto, o tempo de aprendizagem é o tempo de aprendizagem por etapa x (o número de dados no conjunto de dados/tamanho do lote) x o número de epoch. Em geral, quanto maior o tamanho do lote, mais estável se torna o aprendizado (tempo de aprendizado por etapa ÷ tamanho do lote) fica menor, mas usa mais memória GPU. A RAM da GPU pode ser verificada com o comando nvidia-smi. O aprendizado pode ser feito em pouco tempo aumentando o tamanho do lote tanto quanto possível de acordo com a máquina do ambiente de execução.
### Especifique o modelo pré-treinado
O RVC começa a treinar o modelo a partir de pesos pré-treinados em vez de 0, para que possa ser treinado com um pequeno conjunto de dados.
Por padrão
- Se você considerar o pitch, ele carrega `rvc-location/pretrained/f0G40k.pth` e `rvc-location/pretrained/f0D40k.pth`.
- Se você não considerar o pitch, ele carrega `rvc-location/pretrained/f0G40k.pth` e `rvc-location/pretrained/f0D40k.pth`.
Ao aprender, os parâmetros do modelo são salvos em `logs/nome-do-seu-modelo/G_{}.pth` e `logs/nome-do-seu-modelo/D_{}.pth` para cada save_every_epoch, mas especificando nesse caminho, você pode começar a aprender. Você pode reiniciar ou iniciar o treinamento a partir de weights de modelo aprendidos em um experimento diferente.
### Index de aprendizado
O RVC salva os valores de recursos do HuBERT usados durante o treinamento e, durante a inferência, procura valores de recursos que sejam semelhantes aos valores de recursos usados durante o aprendizado para realizar a inferência. Para realizar esta busca em alta velocidade, o index é aprendido previamente.
Para aprendizagem de index, usamos a biblioteca de pesquisa de associação de áreas aproximadas faiss. Leia o valor do recurso `logs/nome-do-seu-modelo/3_feature256` e use-o para aprender o index, e salve-o como `logs/nome-do-seu-modelo/add_XXX.index`.
(A partir da versão 20230428update, ele é lido do index e não é mais necessário salvar/especificar.)
### Descrição do botão
- Treinar modelo: Após executar o passo 2b, pressione este botão para treinar o modelo.
- Treinar índice de recursos: após treinar o modelo, execute o aprendizado do index.
- Treinamento com um clique: etapa 2b, treinamento de modelo e treinamento de index de recursos, tudo de uma vez.

188
i18n/locale/pt_BR.json Normal file
View File

@ -0,0 +1,188 @@
{
"很遗憾您这没有能用的显卡来支持您训练": "Infelizmente, não há GPU compatível disponível para apoiar o seu treinamento.",
"是": "Sim",
"step1:正在处理数据": "Etapa 1: Processamento de dados",
"step2a:无需提取音高": "Etapa 2a: Ignorando a extração de tom",
"step2b:正在提取特征": "Etapa 2b: Extraindo recursos",
"step3a:正在训练模型": "Etapa 3a: Treinamento do modelo iniciado",
"全流程结束！": "Todos os processos foram concluídos!",
"本软件以MIT协议开源, 作者不对软件具备任何控制力, 使用软件者、传播软件导出的声音者自负全责. <br>如不认可该条款, 则不能使用或引用软件包内任何代码和文件. 详见根目录<b>使用需遵守的协议-LICENSE.txt</b>." :"<center>Este software é de código aberto sob a licença MIT. O autor não tem nenhum controle sobre o software. Os usuários que usam o software e distribuem os sons exportados pelo software são os únicos responsáveis. <br>Se você não concordar com esta cláusula, você não pode usar ou fazer referência a quaisquer códigos e arquivos dentro do pacote de software. Consulte o diretório raiz <a href='https://raw.githubusercontent.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/main/LICENSE' target='_blank'>LICENSE</a> para obter detalhes.</center>",
"模型推理": "Inference",
"推理音色": "Escolha o seu Modelo:",
"刷新音色列表和索引路径": "Atualizar lista de voz e caminho do Index",
"卸载音色省显存": "Descarregue a voz para liberar a memória da GPU:",
"请选择说话人id": "Selecione Palestrantes/Cantores ID:",
"男转女推荐+12key, 女转男推荐-12key, 如果音域爆炸导致音色失真也可以自己调整到合适音域. ": "Recomendado +12 chave para conversão de homem para mulher e -12 chave para conversão de mulher para homem. Se a faixa de som for muito longe e a voz estiver distorcida, você também pode ajustá-la à faixa apropriada por conta própria.",
"变调(整数, 半音数量, 升八度12降八度-12)": "Mude o tom aqui. Se a voz for do mesmo sexo, não é necessario alterar (12 caso seja Masculino para feminino, -12 caso seja ao contrário).",
"Add audio's name to the path to the audio file to be processed (default is the correct format example) Remove the path to use an audio from the dropdown list:": "Caminho do arquivo de áudio a ser processado (o padrão é o exemplo de formato abaixo):",
"Auto detect audio path and select from the dropdown:": "Auto detect audio path and select from the dropdown:",
"选择音高提取算法:输入歌声可用pm提速,高质量语音但CPU差可用dio提速,harvest质量更好但慢,rmvpe效果最好且微吃CPU/GPU": "Selecione o algoritmo de extração de tom \n'pm': extração mais rápida, mas discurso de qualidade inferior; \n'harvest': graves melhores, mas extremamente lentos; \n'crepe': melhor qualidade (mas intensivo em GPU);\n rmvpe tem o melhor efeito e consome menos CPU/GPU.",
"crepe_hop_length": "Mangio-Crepe Hop Length. Números mais altos reduzirão a chance de mudanças extremas de tom, mas números mais baixos aumentarão a precisão.",
"特征检索库文件路径": "Caminho do arquivo do banco de dados de pesquisa de recursos",
">=3则使用对harvest音高识别的结果使用中值滤波，数值为滤波半径，使用可以削弱哑音": ">=3, use o filtro mediano para o resultado do reconhecimento do tom da heverst, e o valor é o raio do filtro, que pode enfraquecer o mudo.",
"特征检索库文件路径,为空则使用下拉的选择结果": "Caminho para o arquivo de Index. Deixe em branco para usar o resultado selecionado no menu debaixo:",
"特征文件路径": "Caminho para o arquivo de feição:",
"检索特征占比": "Taxa de recurso de recuperação:",
"后处理重采样至最终采样率，0为不进行重采样": "Reamostragem pós-processamento para a taxa de amostragem final, 0 significa sem reamostragem:",
"输入源音量包络替换输出音量包络融合比例，越靠近1越使用输出包络": "O envelope de volume da fonte de entrada substitui a taxa de fusão do envelope de volume de saída, quanto mais próximo de 1, mais o envelope de saída é usado:",
"保护清辅音和呼吸声，防止电音撕裂等artifact，拉满0.5不开启，调低加大保护力度但可能降低索引效果": "Proteja consoantes sem voz e sons respiratórios, evite artefatos como quebra de som eletrônico e desligue-o quando estiver cheio de 0,5. Diminua-o para aumentar a proteção, mas pode reduzir o efeito de indexação:",
"F0曲线文件, 可选, 一行一个音高, 代替默认F0及升降调": "Arquivo de curva F0 (opcional). Um arremesso por linha. Substitui a modulação padrão F0 e tom:",
"转换": "Converter",
"输出信息": "Informação de saída",
"输出音频(右下角三个点,点了可以下载)": "Exportar áudio (clique nos três pontos no canto inferior direito para baixar)",
"批量转换, 输入待转换音频文件夹, 或上传多个音频文件, 在指定文件夹(默认opt)下输出转换的音频. ": "Conversão em Massa.",
"指定输出文件夹": "Especifique a pasta de saída:",
"输入待处理音频文件夹路径(去文件管理器地址栏拷就行了)": "Caminho da pasta de áudio a ser processada (copie-o da barra de endereços do gerenciador de arquivos):",
"也可批量输入音频文件, 二选一, 优先读文件夹": "Você também pode inserir arquivos de áudio em lotes. Escolha uma das duas opções. É dada prioridade à leitura da pasta.",
"导出文件格式": "Qual formato de arquivo você prefere?",
"伴奏人声分离&去混响&去回声": "UVR5",
"输入待处理音频文件夹路径": "Caminho da pasta de áudio a ser processada:",
"模型": "Modelo",
"指定输出主人声文件夹": "Especifique a pasta de saída para vocais:",
"指定输出非主人声文件夹": "Informar a pasta de saída para acompanhamento:",
"训练": "Treinar",
"step1: 填写实验配置. 实验数据放在logs下, 每个实验一个文件夹, 需手工输入实验名路径, 内含实验配置, 日志, 训练得到的模型文件. ": "Etapa 1: Preencha a configuração experimental. Os dados experimentais são armazenados na pasta 'logs', com cada experimento tendo uma pasta separada. Digite manualmente o caminho do nome do experimento, que contém a configuração experimental, os logs e os arquivos de modelo treinados.",
"输入实验名": "Nome da voz:",
"目标采样率": "Taxa de amostragem:",
"模型是否带音高指导(唱歌一定要, 语音可以不要)": "Se o modelo tem orientação de tom (necessário para cantar, opcional para fala):",
"版本": "Versão",
"提取音高和处理数据使用的CPU进程数": "Número de processos de CPU usados para extração de tom e processamento de dados:",
"step2a: 自动遍历训练文件夹下所有可解码成音频的文件并进行切片归一化, 在实验目录下生成2个wav文件夹; 暂时只支持单人训练. ": "Etapa 2a: Percorra automaticamente todos os arquivos na pasta de treinamento que podem ser decodificados em áudio e execute a normalização da fatia. Gera 2 pastas wav no diretório do experimento. Atualmente, apenas o treinamento de um único cantor/palestrante é suportado.",
"输入训练文件夹路径": "Caminho da pasta de treinamento:",
"请指定说话人id": "Especifique o ID do locutor/cantor:",
"处理数据": "Processar o Conjunto de Dados",
"step2b: 使用CPU提取音高(如果模型带音高), 使用GPU提取特征(选择卡号)": "Etapa 2b: Use a CPU para extrair o tom (se o modelo tiver tom), use a GPU para extrair recursos (selecione o índice da GPU):",
"以-分隔输入使用的卡号, 例如 0-1-2 使用卡0和卡1和卡2": "Digite o (s) índice(s) da GPU separados por '-', por exemplo, 0-1-2 para usar a GPU 0, 1 e 2:",
"显卡信息": "Informações da GPU",
"选择音高提取算法:输入歌声可用pm提速,高质量语音但CPU差可用dio提速,harvest质量更好但慢": "Selecione o algoritmo de extração de tom ('pm': extração mais rápida, mas fala de baixa qualidade; 'dio': fala melhorada, mas extração mais lenta; 'harvest': melhor qualidade, mas extração mais lenta):",
"特征提取": "Extrair Tom",
"step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "Etapa 3: Preencha as configurações de treinamento e comece a treinar o modelo e o Index",
"保存频率save_every_epoch": "Faça backup a cada # de Epoch:",
"总训练轮数total_epoch": "Número total de ciclos(epoch) de treino (se escolher um valor alto demais, o seu modelo parecerá terrivelmente sobretreinado):",
"每张显卡的batch_size": "Batch Size (DEIXE COMO ESTÁ a menos que saiba o que está fazendo, no Colab pode deixar até 20!):",
"是否仅保存最新的ckpt文件以节省硬盘空间": "Só deve salvar apenas o arquivo ckpt mais recente para economizar espaço em disco:",
"否": "Não",
"是否缓存所有训练集至显存. 10min以下小数据可缓存以加速训练, 大数据缓存会炸显存也加不了多少速": "Se deve armazenar em cache todos os conjuntos de treinamento na memória de vídeo. Pequenos dados com menos de 10 minutos podem ser armazenados em cache para acelerar o treinamento, e um cache de dados grande irá explodir a memória de vídeo e não aumentar muito a velocidade:",
"是否在每次保存时间点将最终小模型保存至weights文件夹": "Salve um pequeno modelo final na pasta 'weights' em cada ponto de salvamento:",
"加载预训练底模G路径": "Carregue o caminho G do modelo base pré-treinado:",
"加载预训练底模D路径": "Carregue o caminho D do modelo base pré-treinado:",
"训练模型": "Treinar Modelo",
"训练特征索引": "Treinar Index",
"一键训练": "Treinamento com um clique",
"ckpt处理": "processamento ckpt",
"模型融合, 可用于测试音色融合": "A fusão modelo, pode ser usada para testar a fusão do timbre",
"A模型路径": "Caminho para o Modelo A:",
"B模型路径": "Caminho para o Modelo B:",
"A模型权重": "Peso (w) para o modelo A:",
"模型是否带音高指导": "Se o modelo tem orientação de tom:",
"要置入的模型信息": "Informações do modelo a ser colocado:",
"保存的模型名不带后缀": "Nome do modelo salvo (sem extensão):",
"模型版本型号": "Versão:",
"融合": "Fusão",
"修改模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "Modificar informações do modelo (suportado apenas para arquivos de modelo pequenos extraídos da pasta 'weights')",
"模型路径": "Caminho para o Modelo:",
"要改的模型信息": "Informações do modelo a ser modificado:",
"保存的文件名, 默认空为和源文件同名": "Salvar nome do arquivo (padrão: igual ao arquivo de origem):",
"修改": "Editar",
"查看模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "Exibir informações do modelo (suportado apenas para arquivos de modelo pequenos extraídos da pasta 'weights')",
"查看": "Visualizar",
"模型提取(输入logs文件夹下大文件模型路径),适用于训一半不想训了模型没有自动提取保存小文件模型,或者想测试中间模型的情况": "Extração do modelo (insira o caminho do modelo de arquivo grande na pasta 'logs'). Isso é útil se você quiser interromper o treinamento no meio do caminho e extrair e salvar manualmente um arquivo de modelo pequeno, ou se quiser testar um modelo intermediário:",
"保存名": "Salvar nome",
"模型是否带音高指导,1是0否": "Se o modelo tem orientação de passo (1: sim, 0: não):",
"提取": "Extrato",
"Onnx导出": "Exportar Onnx",
"RVC模型路径": "Caminho do Modelo RVC:",
"Onnx输出路径": "Caminho de exportação ONNX:",
"MoeVS模型": "Modelo MoeVS",
"导出Onnx模型": "Exportar Modelo Onnx",
"常见问题解答": "FAQ (Perguntas frequentes)",
"招募音高曲线前端编辑器": "Recrutamento de editores front-end para curvas de tom",
"加开发群联系我xxxxx": "Junte-se ao grupo de desenvolvimento e entre em contato comigo em xxxxx",
"点击查看交流、问题反馈群号": "Clique para ver o número do grupo de comunicação e feedback do problema",
"xxxxx": "xxxxx",
"加载模型": "Modelo",
"Hubert模型": "Modelo Hubert",
"选择.pth文件": "Selecione o Arquivo",
"选择.index文件": "Selecione o Index",
"选择.npy文件": "Selecione o Arquivo",
"输入设备": "Dispositivo de entrada",
"输出设备": "Dispositivo de saída",
"音频设备(请使用同种类驱动)": "Dispositivo de áudio (use o mesmo tipo de driver)",
"响应阈值": "Limiar de resposta",
"音调设置": "Configurações de tom",
"Index Rate": "Taxa do Index",
"常规设置": "Configurações gerais",
"采样长度": "Comprimento da Amostra",
"淡入淡出长度": "Comprimento de desvanecimento",
"额外推理时长": "Tempo extra de inferência",
"输入降噪": "Redução de ruído de entrada",
"输出降噪": "Redução de ruído de saída",
"性能设置": "Configurações de desempenho.",
"开始音频转换": "Iniciar conversão de áudio",
"停止音频转换": "Conversão de áudio",
"推理时间(ms):": "Tempo de inferência (ms):",
"人声伴奏分离批量处理， 使用UVR5模型。 <br>合格的文件夹路径格式举例： E:\\codes\\py39\\vits_vc_gpu\\白鹭霜华测试样例(去文件管理器地址栏拷就行了)。 <br>模型分为三类： <br>1、保留人声：不带和声的音频选这个，对主人声保留比HP5更好。内置HP2和HP3两个模型，HP3可能轻微漏伴奏但对主人声保留比HP2稍微好一丁点； <br>2、仅保留主人声：带和声的音频选这个，对主人声可能有削弱。内置HP5一个模型； <br> 3、去混响、去延迟模型（by FoxJoy）：<br>  (1)MDX-Net(onnx_dereverb):对于双通道混响是最好的选择，不能去除单通道混响；<br>&emsp;(234)DeEcho:去除延迟效果。Aggressive比Normal去除得更彻底，DeReverb额外去除混响，可去除单声道混响，但是对高频重的板式混响去不干净。<br>去混响/去延迟，附：<br>1、DeEcho-DeReverb模型的耗时是另外2个DeEcho模型的接近2倍；<br>2、MDX-Net-Dereverb模型挺慢的；<br>3、个人推荐的最干净的配置是先MDX-Net再DeEcho-Aggressive。":"Processamento em lote para separação de acompanhamento vocal usando o modelo UVR5.<br>Exemplo de um formato de caminho de pasta válido: D:\\caminho\\para a pasta\\entrada\\ (copie-o da barra de endereços do gerenciador de arquivos).<br>O modelo é dividido em três categorias:<br>1. Preservar vocais: Escolha esta opção para áudio sem harmonias. Ele preserva os vocais melhor do que o HP5. Inclui dois modelos integrados: HP2 e HP3. O HP3 pode vazar ligeiramente o acompanhamento, mas preserva os vocais um pouco melhor do que o HP2.<br>2 Preservar apenas os vocais principais: Escolha esta opção para áudio com harmonias. Isso pode enfraquecer os vocais principais. Ele inclui um modelo embutido: HP5.<br>3. Modelos de de-reverb e de-delay (por FoxJoy):<br>  (1) MDX-Net: A melhor escolha para remoção de reverb estéreo, mas não pode remover reverb mono;<br>&emsp;(234) DeEcho: Remove efeitos de atraso. O modo agressivo remove mais completamente do que o modo normal. O DeReverb também remove reverb e pode remover reverb mono, mas não de forma muito eficaz para conteúdo de alta frequência fortemente reverberado.<br>Notas de de-reverb/de-delay:<br>1. O tempo de processamento para o modelo DeEcho-DeReverb é aproximadamente duas vezes maior que os outros dois modelos DeEcho.<br>2 O modelo MDX-Net-Dereverb é bastante lento.<br>3. A configuração mais limpa recomendada é aplicar MDX-Net primeiro e depois DeEcho-Aggressive.",
"本软件以MIT协议开源, 作者不对软件具备任何控制力, 使用软件者、传播软件导出的声音者自负全责. <br>如不认可该条款, 则不能使用或引用软件包内任何代码和文件. 详见根目录<b>LICENSE</b>.": "<center>The Mangio-RVC 💻 | Tradução por Krisp e Rafael Godoy Ebert | AI HUB BRASIL<br> Este software é de código aberto sob a licença MIT. O autor não tem qualquer controle sobre o software. Aqueles que usam o software e divulgam os sons exportados pelo software são totalmente responsáveis. <br>Se você não concorda com este termo, você não pode usar ou citar nenhum código e arquivo no pacote de software. Para obter detalhes, consulte o diretório raiz <b>O acordo a ser seguido para uso <a href='https://raw.githubusercontent.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/main/LICENSE' target='_blank'>LICENSE</a></b></center>",
"mi-test": "Minha-Voz",
"You need to upload an audio": "Você precisa enviar um áudio",
"Using index:%s.": "Usando index:%s.",
"Index not used.": "Index não utilizado.",
"Success.\n %s\nTime:\n npy:%ss, f0:%ss, infer:%ss": "Sucesso.<br> %s<br>Tempo:<br> npy:%ss, f0:%ss, inferir:%ss",
"not exist, will not use pretrained model": "Não existe, não usará o modelo pré-treinado",
"训练结束, 您可查看控制台训练日志或实验文件夹下的train.log": "Após o término do treinamento, você pode verificar o log de treinamento do console ou train.log na pasta de experimentos",
"请先进行特征提取!": "Execute a extração de recursos primeiro!",
"Trying doing kmeans %s shape to 10k centers.": "Tentando fazer a forma kmeans %s para 10k centros.",
"成功构建索引，added_IVF%s_Flat_nprobe_%s_%s_%s.index": "Index criado com sucesso, adicionado_IVF%s_Flat_nprobe_%s_%s_%s.index",
"step2a:正在提取音高": "step2a: extraindo tom",
"training index": "treinando index",
"adding index": "adicionando index",
"成功构建索引, added_IVF%s_Flat_nprobe_%s_%s_%s.index": "Index criado com sucesso, added_IVF%s_Flat_nprobe_%s_%s_%s.index",
"E:\\codes\\py39\\test-20230416b\\todo-songs": "E:\\todos-meus-audios",
"E:\\语音音频+标注\\米津玄师\\src": "E:\\meu-dataset",
"人声提取激进程度": "Agressividade da extração vocal",
"[EXPERIMENTAL] Formant shift inference audio": "[EXPERIMENTAL] Áudio para inferência de mudança de formantes",
"Used for male to female and vice-versa conversions": "Usado para conversões de homem para mulher e vice-versa",
"browse presets for formanting": "procurar predefinições para formatação",
"Quefrency for formant shifting": "Quefrency para mudança de formante",
"Timbre for formant shifting": "Timbre para mudança de formante",
"自动检测index路径,下拉式选择(dropdown)": "Detecte automaticamente o caminho do Index e selecione no menu suspenso:",
"Stop Training": "Parar de Treinar",
"Whether the model has pitch guidance.": "Se o modelo tem orientação de inclinação.",
"Whether to save only the latest .ckpt file to save hard drive space": "Se deve salvar apenas o arquivo .ckpt mais recente para economizar espaço no disco rígido",
"Cache all training sets to GPU memory. Caching small datasets (less than 10 minutes) can speed up training, but caching large datasets will consume a lot of GPU memory and may not provide much speed improvement": "Armazene em cache todos os conjuntos de treinamento na memória da GPU. O armazenamento em cache de pequenos conjuntos de dados (menos de 10 minutos) pode acelerar o treinamento, mas o armazenamento em cache de grandes conjuntos de dados consome muita memória da GPU e pode não fornecer muita melhoria de velocidade",
"Save a small final model to the 'weights' folder at each save point": "Salve um pequeno modelo final na pasta 'pesos' em cada ponto de salvamento",
"Path to your model A.": "Caminho para o seu modelo A.",
"Path to your model B.": "Caminho para o seu modelo B.",
"Path to your Model.": "Caminho para o seu modelo.",
"Model information to be changed.": "Informações do modelo a serem alteradas.",
"Name for saving.": "Nome para salvar.",
"Either leave empty or put in the Name of the Model to be saved.": "Deixe em branco ou coloque o Nome do Modelo a ser salvo.",
"Model path here.": "Caminho do modelo aqui.",
"Your filename here.": "Seu nome de arquivo aqui.",
"Model info here.": "Informações do modelo aqui.",
"RVC model path.": "Caminho do modelo RVC.",
"Onnx model output path.": "Caminho de saída do modelo Onnx.",
"Default value is 1.0": "O valor padrão é 1,0",
"Apply": "Aplicar",
"单次推理": "Único",
"rmvpe卡号配置：以-分隔输入使用的不同进程卡号,例如0-0-1使用在卡0上跑2个进程并在卡1上跑1个进程": "Configuração do número do cartão rmvpe: Use - para separar os números dos cartões de entrada de diferentes processos. Por exemplo, 0-0-1 é usado para executar 2 processos no cartão 0 e 1 processo no cartão 1.",
"选择音高提取算法,输入歌声可用pm提速,harvest低音好但巨慢无比,crepe效果好但吃GPU,rmvpe效果最好且微吃GPU": "Selecione o algoritmo de extração de tom \n'pm': extração mais rápida, mas discurso de qualidade inferior; \n'harvest': graves melhores, mas extremamente lentos; \n'harvest': melhor qualidade, mas extração mais lenta); 'crepe': melhor qualidade, mas intensivo em GPU; 'magio-crepe': melhor opção; 'RMVPE': um modelo robusto para estimativa de afinação vocal em música polifônica;",
"输入待处理音频文件路径(默认是正确格式示例)": "Caminho para o seu conjunto de dados (áudios, não zipado):",
"批量推理": "Conversão em Lote",
"重载设备列表": "Recarregar lista de dispositivos",
"harvest进程数": "Número de processos harvest",
"输入监听": "Monitoramento de entrada",
"输出变声": "Mudança de voz de saída",
"算法延迟(ms)": "Atraso do algoritmo(ms)",
"请选择pth文件": "Selecione o arquivo pth",
"请选择index文件": "Selecione o arquivo de Index",
"pth文件路径不可包含中文": "o caminho do arquivo pth não pode conter caracteres chineses",
"index文件路径不可包含中文": "O caminho do arquivo de Index não pode conter caracteres chineses",
"接受音频输入": "Aceitar entrada de áudio",
"音频处理": "Processamento de áudio",
"获取设备列表": "Obtenha lista de dispositivos",
"设置输出设备": "Configurar dispositivo de saída",
"音高算法": "Algoritmo de detecção de pitch",
"算法延迟(ms):": "Atrasos algorítmicos (ms):",
"响度因子": "Fator de volume"
}