From 196d62c5f20a150d5044a78e6ee61a7d8c12494b Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: =?UTF-8?q?=E6=BA=90=E6=96=87=E9=9B=A8?=
 <41315874+fumiama@users.noreply.github.com>
Date: Fri, 14 Apr 2023 14:59:05 +0800
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E6=B6=A6=E8=89=B2README=E5=8F=8A=E5=85=B6?=
 =?UTF-8?q?=E6=97=A5=E6=96=87=E7=BF=BB=E8=AF=91=20(#52)?=
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit

* 润色日文翻译

* 润色中文README

* kill katakana

* Update README.ja.md
---
 README.ja.md | 74 +++++++++++++++++++++++++++-------------------------
 README.md    | 45 ++++++++++++++++----------------
 2 files changed, 61 insertions(+), 58 deletions(-)

diff --git a/README.ja.md b/README.ja.md
index acdacef..62473ab 100644
--- a/README.ja.md
+++ b/README.ja.md
@@ -1,7 +1,7 @@
 <div align="center">
 
 <h1>Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI</h1>
-使いやすいVITSベースの音声変換(ボイスチェンジャー)フレームワーク<br><br>
+VITSに基づく使いやすい音声変換（voice changer）framework<br><br>
 
 [![madewithlove](https://forthebadge.com/images/badges/built-with-love.svg)](https://github.com/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI)
 
@@ -15,58 +15,62 @@
 
 ------
 
-[**ChangeLog**](https://github.com/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/Changelog_CN.md)
+[**更新日誌**](https://github.com/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/Changelog_CN.md)
 
 [**English**](./README.en.md) | [**中文简体**](./README.md) | [**日本語**](./README.ja.md)
 
-> [デモ映像](https://www.bilibili.com/video/BV1pm4y1z7Gm/)はこちらからご覧いただけます
+> demo動画は[こちら](https://www.bilibili.com/video/BV1pm4y1z7Gm/)でご覧してくでさい
 
-> RVCによるリアルタイム音声変換: [w-okada/voice-changer](https://github.com/w-okada/voice-changer)
+> RVCによる実時間音声変換: [w-okada/voice-changer](https://github.com/w-okada/voice-changer)
+
+> 基底modelを訓練（training）したのは、約50時間の高品質開源（open source）資料集（dataset）VCTK。著作権侵害を心配することなく使用できるように。
+
+> 今後は次々と使用許可のある高品質歌声資料集を追加し、基底modelを訓練する。
 
 ## はじめに
-本リポジトリには以下の特徴がある：
-+ top1検索を利用して、ソース特徴量をトレーニングセット特徴量に置き換えることで、トーンリークを低減する;
-+ 比較的貧弱なグラフィックカードでも、簡単かつ高速にトレーニングできる;
-+ 少量のデータで比較的良好な結果が得られる(10分以上の低ノイズ音声を推奨);
-+ 音色を変えるためのモデルマージをサポート(ckpt processingタブ->ckpt mergeを使用);
-+ 使いやすいWebuiインターフェース;
-+ ボーカルと楽器を素早く分割するために、UVR5モデルを使用することができます。
-+ 事前学習モデルのデータセットには、約50時間に及ぶ高品質なVCTKオープンソースデータセットが使用されており、著作権侵害を心配することなく使用できるよう、高品質なライセンス楽曲データセットが次々とトレーニングセットに追加されます。
-## 環境構築
-poetryで依存関係をインストールすることをお勧めします。
+本repoは下記の特性があります
 
-以下のコマンドは、Python3.8以上の環境下で実行する必要があります:
++ 調子（tone）の漏洩が下がれるためtop1検索で源特徴量を訓練集特徴量に置換
++ 古い又は安いGPUにでも高速に訓練できる
++ 小さい訓練集でもかなりいいmodelを得られる(10分以上の低noise音声を推奨)
++ modelを融合し音色をmergeできる(ckpt processing->ckpt mergeで使用)
++ 使いやすいWebUI
++ UVR5 Modelも含めるため人声とBGMを素早く分離できる
+
+## 環境構築
+poetryで依存関係をinstallすることをお勧めします。
+
+下記のcommandsは、Python3.8以上の環境で実行する必要があります:
 ```bash
-# PyTorch関連の依存関係をインストール。インストール済の場合はスキップ
+# PyTorch関連の依存関係をinstall。install済の場合はskip
 # 参照先: https://pytorch.org/get-started/locally/
 pip install torch torchvision torchaudio
 
-#Windows＋ Nvidia Ampere Architecture(RTX30xx)の場合、https://github.com/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/issues/21 のissueに従い、pytorchに対応するcudaバージョンを指定する必要があります。
+#Windows＋ Nvidia Ampere Architecture(RTX30xx)の場合、 #21 に従い、pytorchに対応するcuda versionを指定する必要があります。
+#pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
 
-pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
-
-# PyTorch関連の依存関係をインストール。インストール済の場合はスキップ
+# PyTorch関連の依存関係をinstall。install済の場合はskip
 # 参照先: https://python-poetry.org/docs/#installation
 curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
 
-# Poetry経由で依存関係をインストール
+# Poetry経由で依存関係をinstall
 poetry install
 ```
 
-pipでも依存関係のインストールが可能です:
+pipでも依存関係のinstallが可能です:
 
-**注意**:`faiss 1.7.2`は`macOS`で`Segmentation Fault: 11`が発生するので、`requirements.txt`の該当行を `faiss-cpu==1.7.0`に変更してください。
+**注意**:`faiss 1.7.2`は`macOS`で`Segmentation Fault: 11`を起こすので、`requirements.txt`の該当行を `faiss-cpu==1.7.0`に変更してください。
 
 ```bash
 pip install -r requirements.txt
 ```
 
-## その他モデル前の準備
-RVCは推論と訓練のために、他の多くのPre Trained Modelを必要とします。
+## 基底modelsを準備
+RVCは推理・訓練のために色んな事前訓練した基底modelsが必要。
 
-これらのモデルは[Hugging Face space](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/)から取得することが可能です。
+modelsは[Hugging Face space](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/)からdownloadできる。
 
-以下は、RVCに必要なPre Trained Modelやその他のファイルの一覧です。
+以下は、RVCに必要な基底modelsやその他のfilesの一覧です。
 ```bash
 hubert_base.pt
 
@@ -74,20 +78,18 @@ hubert_base.pt
 
 ./uvr5_weights
 
-# ffmpegがすでにインストールされている場合はスキップ。
+# ffmpegがすでにinstallされている場合はskip
 ./ffmpeg
 ```
-その後、以下のコマンドでWebuiを起動
+その後、下記のcommandでWebUIを起動
 ```bash
 python infer-web.py
 ```
-Windowsをお使いの方は、直接`RVC-beta.7z`をダウンロードして解凍してRVCを使い、`go-web.bat`を実行してWebUIを起動することができます。
+Windowsをお使いの方は、直接に`RVC-beta.7z`をdownload・解凍して、`go-web.bat`をclickでWebUIを起動できる。
 
-WebUIの英語版は2週間ほどで公開する予定です。
+また、repoに[小白简易教程.doc](./小白简易教程.doc)がありますので、参考にしてください（中国語版のみ）。
 
-また、リポジトリに[小白简易教程.doc](./小白简易教程.doc)がありますので、参考にしてください。
-
-## 参考資料等
+## 参考したprojects
 + [ContentVec](https://github.com/auspicious3000/contentvec/)
 + [VITS](https://github.com/jaywalnut310/vits)
 + [HIFIGAN](https://github.com/jik876/hifi-gan)
@@ -95,8 +97,8 @@ WebUIの英語版は2週間ほどで公開する予定です。
 + [FFmpeg](https://github.com/FFmpeg/FFmpeg)
 + [Ultimate Vocal Remover](https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui)
 + [audio-slicer](https://github.com/openvpi/audio-slicer)
-## コントリビュータの皆様の尽力に感謝します
+
+## 貢献者（contributer）皆様のご協力を感謝して致します
 <a href="https://github.com/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/graphs/contributors" target="_blank">
   <img src="https://contrib.rocks/image?repo=liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI" />
 </a>
-
diff --git a/README.md b/README.md
index 3ed6990..4e3cf61 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -23,27 +23,30 @@
 
 > 使用了RVC的实时语音转换: [w-okada/voice-changer](https://github.com/w-okada/voice-changer)
 
-## 简介
-本仓库具有以下特点:
-+ 通过使用top1检索替换输入源特征为训练集特征来杜绝音色泄漏；
-+ 即便在相对较差的显卡上也能快速训练;
-+ 使用少量数据进行训练也能得到较好结果(推荐至少收集10分钟低底噪语音数据);
-+ 可以通过模型融合来改变音色(借助ckpt处理选项卡中的ckpt-merge);
-+ 简单易用的WebUI界面;
-+ 可调用UVR5模型来快速分离人声和伴奏。
-+ 底模训练集使用接近50小时开源的高质量VCTK，后续会陆续加入高质量有授权歌声训练集训练底模供大家放心使用。
-## 环境配置
-我们推荐你使用poetry来配置环境。
+> 底模使用接近50小时的开源高质量VCTK训练集训练，无版权方面的顾虑，请大家放心使用
 
-以下指令需在Python版本大于3.8的环境当中执行:
+> 后续会陆续加入高质量有授权歌声训练集训练底模
+
+## 简介
+本仓库具有以下特点
++ 使用top1检索替换输入源特征为训练集特征来杜绝音色泄漏
++ 即便在相对较差的显卡上也能快速训练
++ 使用少量数据进行训练也能得到较好结果(推荐至少收集10分钟低底噪语音数据)
++ 可以通过模型融合来改变音色(借助ckpt处理选项卡中的ckpt-merge)
++ 简单易用的网页界面
++ 可调用UVR5模型来快速分离人声和伴奏
+
+## 环境配置
+推荐使用poetry配置环境。
+
+以下指令需在Python版本大于3.8的环境中执行:
 ```bash
 # 安装Pytorch及其核心依赖，若已安装则跳过
 # 参考自: https://pytorch.org/get-started/locally/
 pip install torch torchvision torchaudio
 
-#如果是win系统+Nvidia Ampere架构(RTX30xx)，根据https://github.com/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/issues/21的经验，需要指定pytorch对应的cuda版本
-
-pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
+#如果是win系统+Nvidia Ampere架构(RTX30xx)，根据 #21 的经验，需要指定pytorch对应的cuda版本
+#pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
 
 # 安装 Poetry 依赖管理工具, 若已安装则跳过
 # 参考自: https://python-poetry.org/docs/#installation
@@ -62,7 +65,7 @@ pip install -r requirements.txt
 ```
 
 ## 其他预模型准备
-RVC需要其他的一些预模型来推理和训练。
+RVC需要其他一些预模型来推理和训练。
 
 你可以从我们的[Hugging Face space](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/)下载到这些模型。
 
@@ -74,16 +77,14 @@ hubert_base.pt
 
 ./uvr5_weights
 
-#如果你正在使用Windows，则你可能需要这个文件夹，若FFmpeg已安装则跳过
+#如果你正在使用Windows，则你可能需要这个文件，若ffmpeg已安装则跳过
 ./ffmpeg
 ```
-之后使用以下指令来调用Webui:
+之后使用以下指令来启动WebUI:
 ```bash
 python infer-web.py
 ```
-如果你正在使用Windows，你可以直接下载并解压`RVC-beta.7z` 来使用RVC，运行`go-web.bat`来启动WebUI。
-
-我们将在两周内推出一个英文版本的WebUI.
+如果你正在使用Windows，你可以直接下载并解压`RVC-beta.7z`，运行`go-web.bat`以启动WebUI。
 
 仓库内还有一份`小白简易教程.doc`以供参考。
 
@@ -95,8 +96,8 @@ python infer-web.py
 + [FFmpeg](https://github.com/FFmpeg/FFmpeg)
 + [Ultimate Vocal Remover](https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui)
 + [audio-slicer](https://github.com/openvpi/audio-slicer)
+
 ## 感谢所有贡献者作出的努力
 <a href="https://github.com/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/graphs/contributors" target="_blank">
   <img src="https://contrib.rocks/image?repo=liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI" />
 </a>
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