From 9d97ae81a957887a84041b93459f84b19dc6824c Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: "github-actions[bot]" Date: Sun, 2 Jun 2024 13:50:10 +0000 Subject: [PATCH] chore(i18n): sync locale on dev --- i18n/locale/en_US.json | 15 ++++++++++++++- i18n/locale/es_ES.json | 15 ++++++++++++++- i18n/locale/fr_FR.json | 15 ++++++++++++++- i18n/locale/it_IT.json | 15 ++++++++++++++- i18n/locale/ja_JP.json | 15 ++++++++++++++- i18n/locale/ko_KR.json | 15 ++++++++++++++- i18n/locale/pt_BR.json | 15 ++++++++++++++- i18n/locale/ru_RU.json | 15 ++++++++++++++- i18n/locale/tr_TR.json | 15 ++++++++++++++- i18n/locale/zh_CN.json | 15 ++++++++++++++- i18n/locale/zh_HK.json | 15 ++++++++++++++- i18n/locale/zh_SG.json | 15 ++++++++++++++- i18n/locale/zh_TW.json | 15 ++++++++++++++- 13 files changed, 182 insertions(+), 13 deletions(-) diff --git a/i18n/locale/en_US.json b/i18n/locale/en_US.json index be09af7..13d2111 100644 --- a/i18n/locale/en_US.json +++ b/i18n/locale/en_US.json @@ -5,6 +5,8 @@ "B模型路径": "Path to Model B:", "E:\\语音音频+标注\\米津玄师\\src": "C:\\Users\\Desktop\\src", "F0曲线文件, 可选, 一行一个音高, 代替默认F0及升降调": "F0 curve file (optional). One pitch per line. Replaces the default F0 and pitch modulation:", + "ID(短)": "ID(短)", + "ID(长)": "ID(长)", "Index Rate": "Index Rate", "Onnx导出": "Export Onnx", "Onnx输出路径": "Onnx Export Path:", @@ -22,8 +24,10 @@ "step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "Step 3: Fill in the training settings and start training the model and index", "step3a:正在训练模型": "Step 3a: Model training started", "一键训练": "One-click training", + "不显示": "不显示", "也可批量输入音频文件, 二选一, 优先读文件夹": "Multiple audio files can also be imported. If a folder path exists, this input is ignored.", "人声伴奏分离批量处理， 使用UVR5模型。
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)。
模型分为三类：
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；
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；
3、去混响、去延迟模型（by FoxJoy）：
  (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；
 (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。
去混响/去延迟，附：
1、DeEcho-DeReverb模型的耗时是另外2个DeEcho模型的接近2倍；
2、MDX-Net-Dereverb模型挺慢的；
3、个人推荐的最干净的配置是先MDX-Net再DeEcho-Aggressive。": "Batch processing for vocal accompaniment separation using the UVR5 model.
Example of a valid folder path format: D:\\path\\to\\input\\folder (copy it from the file manager address bar).
The model is divided into three categories:
1. Preserve vocals: Choose this option for audio without harmonies. It preserves vocals better than HP5. It includes two built-in models: HP2 and HP3. HP3 may slightly leak accompaniment but preserves vocals slightly better than HP2.
2. Preserve main vocals only: Choose this option for audio with harmonies. It may weaken the main vocals. It includes one built-in model: HP5.
3. De-reverb and de-delay models (by FoxJoy):
  (1) MDX-Net: The best choice for stereo reverb removal but cannot remove mono reverb;
 (234) DeEcho: Removes delay effects. Aggressive mode removes more thoroughly than Normal mode. DeReverb additionally removes reverb and can remove mono reverb, but not very effectively for heavily reverberated high-frequency content.
De-reverb/de-delay notes:
1. The processing time for the DeEcho-DeReverb model is approximately twice as long as the other two DeEcho models.
2. The MDX-Net-Dereverb model is quite slow.
3. The recommended cleanest configuration is to apply MDX-Net first and then DeEcho-Aggressive.", + "从模型中读取": "从模型中读取", "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": "Enter the GPU index(es) separated by '-', e.g., 0-1-2 to use GPU 0, 1, and 2:", "伴奏人声分离&去混响&去回声": "Vocals/Accompaniment Separation & Reverberation Removal", "使用模型采样率": "使用模型采样率", @@ -33,6 +37,7 @@ "保存的模型名不带后缀": "Saved model name (without extension):", "保存频率save_every_epoch": "Save frequency (save_every_epoch):", "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": "Protect voiceless consonants and breath sounds to prevent artifacts such as tearing in electronic music. Set to 0.5 to disable. Decrease the value to increase protection, but it may reduce indexing accuracy:", + "信息": "信息", "修改": "Modify", "修改模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "Modify model information (only supported for small model files extracted from the 'weights' folder)", "停止音频转换": "Stop audio conversion", @@ -51,11 +56,14 @@ "响应阈值": "Response threshold", "响度因子": "loudness factor", "处理数据": "Process data", + "实际计算": "实际计算", "导出Onnx模型": "Export Onnx Model", "导出文件格式": "Export file format", + "封装时间": "封装时间", "常见问题解答": "FAQ (Frequently Asked Questions)", "常规设置": "General settings", "开始音频转换": "Start audio conversion", + "待处理音频文件": "待处理音频文件", "很遗憾您这没有能用的显卡来支持您训练": "Unfortunately, there is no compatible GPU available to support your training.", "性能设置": "Performance settings", "总训练轮数total_epoch": "Total training epochs (total_epoch):", @@ -68,16 +76,20 @@ "推理音色": "Inferencing voice:", "提取": "Extract", "提取音高和处理数据使用的CPU进程数": "Number of CPU processes used for pitch extraction and data processing:", + "无": "无", "是": "Yes", "是否仅保存最新的ckpt文件以节省硬盘空间": "Save only the latest '.ckpt' file to save disk space:", "是否在每次保存时间点将最终小模型保存至weights文件夹": "Save a small final model to the 'weights' folder at each save point:", "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": "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:", "显卡信息": "GPU Information", + "有": "有", "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.
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LICENSE.": "This software is open source under the MIT license. The author does not have any control over the software. Users who use the software and distribute the sounds exported by the software are solely responsible.
If you do not agree with this clause, you cannot use or reference any codes and files within the software package. See the root directory Agreement-LICENSE.txt for details.", "查看": "View", "查看模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "View model information (only supported for small model files extracted from the 'weights' folder)", "检索特征占比": "Search feature ratio (controls accent strength, too high has artifacting):", "模型": "Model", + "模型信息": "模型信息", + "模型名": "模型名", "模型推理": "Model Inference", "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": "Model extraction (enter the path of the large file model under the 'logs' folder). This is useful if you want to stop training halfway and manually extract and save a small model file, or if you want to test an intermediate model:", "模型是否带音高指导": "Whether the model has pitch guidance:", @@ -112,7 +124,6 @@ "输入实验名": "Enter the experiment name:", "输入待处理音频文件夹路径": "Enter the path of the audio folder to be processed:", "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)": "Enter the path of the audio folder to be processed (copy it from the address bar of the file manager):", - "输入待处理音频文件路径(默认是正确格式示例)": "Enter the path of the audio file to be processed (default is the correct format example):", "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": "Adjust the volume envelope scaling. Closer to 0, the more it mimicks the volume of the original vocals. Can help mask noise and make volume sound more natural when set relatively low. Closer to 1 will be more of a consistently loud volume:", "输入监听": "Input voice monitor", "输入训练文件夹路径": "Enter the path of the training folder:", @@ -128,11 +139,13 @@ "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": "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", "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": "Select the pitch extraction algorithm ('pm': faster extraction but lower-quality speech; 'harvest': better bass but extremely slow; 'crepe': better quality but GPU intensive), 'rmvpe': best quality, and little GPU requirement", "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": "Select the pitch extraction algorithm: when extracting singing, you can use 'pm' to speed up. For high-quality speech with fast performance, but worse CPU usage, you can use 'dio'. 'harvest' results in better quality but is slower. 'rmvpe' has the best results and consumes less CPU/GPU", + "采样率": "采样率", "采样率:": "采样率:", "采样长度": "Sample length", "重载设备列表": "Reload device list", "音调设置": "Pitch settings", "音频设备": "Audio device", + "音高引导(f0)": "音高引导(f0)", "音高算法": "pitch detection algorithm", "额外推理时长": "Extra inference time" } diff --git a/i18n/locale/es_ES.json b/i18n/locale/es_ES.json index 99961ec..30b5360 100644 --- a/i18n/locale/es_ES.json +++ b/i18n/locale/es_ES.json @@ -5,6 +5,8 @@ "B模型路径": "Modelo B ruta.", "E:\\语音音频+标注\\米津玄师\\src": "E:\\语音音频+标注\\米津玄师\\src", "F0曲线文件, 可选, 一行一个音高, 代替默认F0及升降调": "Archivo de curva F0, opcional, un tono por línea, en lugar de F0 predeterminado y cambio de tono", + "ID(短)": "ID(短)", + "ID(长)": "ID(长)", "Index Rate": "Tasa de índice", "Onnx导出": "Exportar Onnx", "Onnx输出路径": "Ruta de salida Onnx", @@ -22,8 +24,10 @@ "step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "Paso 3: Complete la configuración de entrenamiento y comience a entrenar el modelo y el índice.", "step3a:正在训练模型": "Paso 3a: Entrenando el modelo", "一键训练": "Entrenamiento con un clic", + "不显示": "不显示", "也可批量输入音频文件, 二选一, 优先读文件夹": "También se pueden importar varios archivos de audio. Si existe una ruta de carpeta, esta entrada se ignora.", "人声伴奏分离批量处理， 使用UVR5模型。
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)。
模型分为三类：
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；
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；
3、去混响、去延迟模型（by FoxJoy）：
  (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；
 (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。
去混响/去延迟，附：
1、DeEcho-DeReverb模型的耗时是另外2个DeEcho模型的接近2倍；
2、MDX-Net-Dereverb模型挺慢的；
3、个人推荐的最干净的配置是先MDX-Net再DeEcho-Aggressive。": "Procesamiento por lotes para la separación de acompañamiento vocal utilizando el modelo UVR5.
Ejemplo de formato de ruta de carpeta válido: D:\\ruta\\a\\la\\carpeta\\de\\entrada (copiar desde la barra de direcciones del administrador de archivos).
El modelo se divide en tres categorías:
1. Preservar voces: Elija esta opción para audio sin armonías. Preserva las voces mejor que HP5. Incluye dos modelos incorporados: HP2 y HP3. HP3 puede filtrar ligeramente el acompañamiento pero conserva las voces un poco mejor que HP2.
2. Preservar solo voces principales: Elija esta opción para audio con armonías. Puede debilitar las voces principales. Incluye un modelo incorporado: HP5.
3. Modelos de des-reverberación y des-retardo (por FoxJoy):
  (1) MDX-Net: La mejor opción para la eliminación de reverberación estéreo pero no puede eliminar la reverberación mono;
 (234) DeEcho: Elimina efectos de retardo. El modo Agresivo elimina más a fondo que el modo Normal. DeReverb adicionalmente elimina la reverberación y puede eliminar la reverberación mono, pero no muy efectivamente para contenido de alta frecuencia fuertemente reverberado.
Notas de des-reverberación/des-retardo:
1. El tiempo de procesamiento para el modelo DeEcho-DeReverb es aproximadamente el doble que los otros dos modelos DeEcho.
2. El modelo MDX-Net-Dereverb es bastante lento.
3. La configuración más limpia recomendada es aplicar primero MDX-Net y luego DeEcho-Agresivo.", + "从模型中读取": "从模型中读取", "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": "Separe los números de identificación de la GPU con '-' al ingresarlos. Por ejemplo, '0-1-2' significa usar GPU 0, GPU 1 y GPU 2.", "伴奏人声分离&去混响&去回声": "Separación de voz acompañante & eliminación de reverberación & eco", "使用模型采样率": "使用模型采样率", @@ -33,6 +37,7 @@ "保存的模型名不带后缀": "Nombre del modelo guardado sin extensión.", "保存频率save_every_epoch": "Frecuencia de guardado (save_every_epoch)", "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": "Proteger las consonantes claras y la respiración, prevenir artefactos como la distorsión de sonido electrónico, 0.5 no está activado, reducir aumentará la protección pero puede reducir el efecto del índice", + "信息": "信息", "修改": "Modificar", "修改模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "Modificar la información del modelo (solo admite archivos de modelos pequeños extraídos en la carpeta weights)", "停止音频转换": "Detener la conversión de audio", @@ -51,11 +56,14 @@ "响应阈值": "Umbral de respuesta", "响度因子": "factor de sonoridad", "处理数据": "Procesar datos", + "实际计算": "实际计算", "导出Onnx模型": "Exportar modelo Onnx", "导出文件格式": "Formato de archivo de exportación", + "封装时间": "封装时间", "常见问题解答": "Preguntas frecuentes", "常规设置": "Configuración general", "开始音频转换": "Iniciar conversión de audio", + "待处理音频文件": "待处理音频文件", "很遗憾您这没有能用的显卡来支持您训练": "Lamentablemente, no tiene una tarjeta gráfica adecuada para soportar su entrenamiento", "性能设置": "Configuración de rendimiento", "总训练轮数total_epoch": "Total de épocas de entrenamiento (total_epoch)", @@ -68,16 +76,20 @@ "推理音色": "inferencia de voz", "提取": "Extraer", "提取音高和处理数据使用的CPU进程数": "Número de procesos de CPU utilizados para extraer el tono y procesar los datos", + "无": "无", "是": "Sí", "是否仅保存最新的ckpt文件以节省硬盘空间": "Guardar solo el archivo ckpt más reciente para ahorrar espacio en disco", "是否在每次保存时间点将最终小模型保存至weights文件夹": "Guardar pequeño modelo final en la carpeta 'weights' en cada punto de guardado", "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": "Si almacenar en caché todos los conjuntos de entrenamiento en la memoria de la GPU. Los conjuntos de datos pequeños (menos de 10 minutos) se pueden almacenar en caché para acelerar el entrenamiento, pero el almacenamiento en caché de conjuntos de datos grandes puede causar errores de memoria en la GPU y no aumenta la velocidad de manera significativa.", "显卡信息": "información de la GPU", + "有": "有", "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.
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LICENSE.": "Este software es de código abierto bajo la licencia MIT, el autor no tiene ningún control sobre el software, y aquellos que usan el software y difunden los sonidos exportados por el software son los únicos responsables.
Si no está de acuerdo con esta cláusula , no puede utilizar ni citar ningún código ni archivo del paquete de software Consulte el directorio raíz Agreement-LICENSE.txt para obtener más información.", "查看": "Ver", "查看模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "Ver información del modelo (solo aplicable a archivos de modelos pequeños extraídos de la carpeta 'pesos')", "检索特征占比": "Proporción de función de búsqueda", "模型": "Modelo", + "模型信息": "模型信息", + "模型名": "模型名", "模型推理": "inferencia del modelo", "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": "Extracción de modelo (ingrese la ruta de un archivo de modelo grande en la carpeta 'logs'), aplicable cuando desea extraer un archivo de modelo pequeño después de entrenar a mitad de camino y no se guardó automáticamente, o cuando desea probar un modelo intermedio", "模型是否带音高指导": "Si el modelo tiene guía de tono.", @@ -112,7 +124,6 @@ "输入实验名": "Ingrese el nombre del modelo", "输入待处理音频文件夹路径": "Ingrese la ruta a la carpeta de audio que se procesará", "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)": "Ingrese la ruta a la carpeta de audio que se procesará (simplemente cópiela desde la barra de direcciones del administrador de archivos)", - "输入待处理音频文件路径(默认是正确格式示例)": "Ingrese la ruta del archivo del audio que se procesará (el formato predeterminado es el ejemplo correcto)", "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": "Proporción de fusión para reemplazar el sobre de volumen de entrada con el sobre de volumen de salida, cuanto más cerca de 1, más se utiliza el sobre de salida", "输入监听": "输入监听", "输入训练文件夹路径": "Introduzca la ruta de la carpeta de entrenamiento", @@ -128,11 +139,13 @@ "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": "Seleccione el algoritmo de extracción de tono, las voces de entrada se pueden acelerar con pm, harvest tiene buenos graves pero es muy lento, crepe es bueno pero se come las GPUs", "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": "Seleccione el algoritmo de extracción de tono, use 'pm' para acelerar la entrada de canto, 'harvest' es bueno para los graves pero extremadamente lento, 'crepe' tiene buenos resultados pero consume 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,rmvpe效果最好且微吃CPU/GPU": "Seleccione el algoritmo de extracción de tono: la canción de entrada se puede acelerar con pm, la voz de alta calidad pero CPU pobre se puede acelerar con dio, harvest es mejor pero más lento, rmvpe es el mejor y se come ligeramente la CPU/GPU", + "采样率": "采样率", "采样率:": "采样率:", "采样长度": "Longitud de muestreo", "重载设备列表": "Actualizar lista de dispositivos", "音调设置": "Ajuste de tono", "音频设备": "Dispositivo de audio", + "音高引导(f0)": "音高引导(f0)", "音高算法": "Algoritmo de tono", "额外推理时长": "Tiempo de inferencia adicional" } diff --git a/i18n/locale/fr_FR.json b/i18n/locale/fr_FR.json index 7fb7710..5725bea 100644 --- a/i18n/locale/fr_FR.json +++ b/i18n/locale/fr_FR.json @@ -5,6 +5,8 @@ "B模型路径": "Chemin d'accès au modèle B :", "E:\\语音音频+标注\\米津玄师\\src": "E:\\语音音频+标注\\米津玄师\\src", "F0曲线文件, 可选, 一行一个音高, 代替默认F0及升降调": "Fichier de courbe F0 (facultatif). Une hauteur par ligne. Remplace la fréquence fondamentale par défaut et la modulation de la hauteur :", + "ID(短)": "ID(短)", + "ID(长)": "ID(长)", "Index Rate": "Taux d'indexation", "Onnx导出": "Exporter en ONNX", "Onnx输出路径": "Chemin d'exportation ONNX :", @@ -22,8 +24,10 @@ "step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "Étape 3 : Remplissez les paramètres d'entraînement et démarrez l'entraînement du modèle ainsi que l'indexation.", "step3a:正在训练模型": "Étape 3a : L'entraînement du modèle a commencé.", "一键训练": "Entraînement en un clic", + "不显示": "不显示", "也可批量输入音频文件, 二选一, 优先读文件夹": "Il est également possible d'importer plusieurs fichiers audio. Si un chemin de dossier existe, cette entrée est ignorée.", "人声伴奏分离批量处理， 使用UVR5模型。
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)。
模型分为三类：
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；
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；
3、去混响、去延迟模型（by FoxJoy）：
  (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；
 (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。
去混响/去延迟，附：
1、DeEcho-DeReverb模型的耗时是另外2个DeEcho模型的接近2倍；
2、MDX-Net-Dereverb模型挺慢的；
3、个人推荐的最干净的配置是先MDX-Net再DeEcho-Aggressive。": "Traitement en lot pour la séparation de la voix et de l'accompagnement vocal à l'aide du modèle UVR5.
Exemple d'un format de chemin de dossier valide : D:\\chemin\\vers\\dossier\\d'entrée (copiez-le depuis la barre d'adresse du gestionnaire de fichiers).
Le modèle est divisé en trois catégories :
1. Préserver la voix : Choisissez cette option pour l'audio sans harmonies. Elle préserve la voix mieux que HP5. Il comprend deux modèles intégrés : HP2 et HP3. HP3 peut légèrement laisser passer l'accompagnement mais préserve légèrement mieux la voix que HP2.
2. Préserver uniquement la voix principale : Choisissez cette option pour l'audio avec harmonies. Cela peut affaiblir la voix principale. Il comprend un modèle intégré : HP5.
3. Modèles de suppression de la réverbération et du délai (par FoxJoy) :
  (1) MDX-Net : Le meilleur choix pour la suppression de la réverbération stéréo, mais ne peut pas supprimer la réverbération mono.
  (234) DeEcho : Supprime les effets de délai. Le mode Aggressive supprime plus efficacement que le mode Normal. DeReverb supprime également la réverbération et peut supprimer la réverbération mono, mais pas très efficacement pour les contenus à haute fréquence fortement réverbérés.
Notes sur la suppression de la réverbération et du délai :
1. Le temps de traitement pour le modèle DeEcho-DeReverb est environ deux fois plus long que pour les autres deux modèles DeEcho.
2. Le modèle MDX-Net-Dereverb est assez lent.
3. La configuration la plus propre recommandée est d'appliquer d'abord MDX-Net, puis DeEcho-Aggressive.", + "从模型中读取": "从模型中读取", "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": "Entrez le(s) index GPU séparé(s) par '-', par exemple, 0-1-2 pour utiliser les GPU 0, 1 et 2 :", "伴奏人声分离&去混响&去回声": "Séparation des voix/accompagnement et suppression de la réverbération", "使用模型采样率": "使用模型采样率", @@ -33,6 +37,7 @@ "保存的模型名不带后缀": "Nom du modèle enregistré (sans extension) :", "保存频率save_every_epoch": "Fréquence de sauvegarde (save_every_epoch) :", "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": "Protéger les consonnes sourdes et les bruits de respiration pour éviter les artefacts tels que le déchirement dans la musique électronique. Réglez à 0,5 pour désactiver. Diminuez la valeur pour renforcer la protection, mais cela peut réduire la précision de l'indexation :", + "信息": "信息", "修改": "Modifier", "修改模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "Modifier les informations du modèle (uniquement pris en charge pour les petits fichiers de modèle extraits du dossier 'weights')", "停止音频转换": "Arrêter la conversion audio", @@ -51,11 +56,14 @@ "响应阈值": "Seuil de réponse", "响度因子": "Facteur de volume sonore", "处理数据": "Traitement des données", + "实际计算": "实际计算", "导出Onnx模型": "Exporter le modèle au format ONNX.", "导出文件格式": "Format de fichier d'exportation", + "封装时间": "封装时间", "常见问题解答": "FAQ (Foire Aux Questions)", "常规设置": "Paramètres généraux", "开始音频转换": "Démarrer la conversion audio.", + "待处理音频文件": "待处理音频文件", "很遗憾您这没有能用的显卡来支持您训练": "Malheureusement, il n'y a pas de GPU compatible disponible pour prendre en charge votre entrainement.", "性能设置": "Paramètres de performance", "总训练轮数total_epoch": "Nombre total d'époques d'entraînement (total_epoch) :", @@ -68,16 +76,20 @@ "推理音色": "Voix pour l'inférence", "提取": "Extraire", "提取音高和处理数据使用的CPU进程数": "Nombre de processus CPU utilisés pour l'extraction de la hauteur et le traitement des données :", + "无": "无", "是": "Oui", "是否仅保存最新的ckpt文件以节省硬盘空间": "Enregistrer uniquement le dernier fichier '.ckpt' pour économiser de l'espace disque :", "是否在每次保存时间点将最终小模型保存至weights文件夹": "Enregistrer un petit modèle final dans le dossier 'weights' à chaque point de sauvegarde :", "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": "Mettre en cache tous les ensembles d'entrainement dans la mémoire GPU. Mettre en cache de petits ensembles de données (moins de 10 minutes) peut accélérer l'entrainement, mais mettre en cache de grands ensembles de données consommera beaucoup de mémoire GPU et peut ne pas apporter beaucoup d'amélioration de vitesse :", "显卡信息": "Informations sur la carte graphique (GPU)", + "有": "有", "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.
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LICENSE.": "Ce logiciel est open source sous la licence MIT. L'auteur n'a aucun contrôle sur le logiciel. Les utilisateurs qui utilisent le logiciel et distribuent les sons exportés par le logiciel en sont entièrement responsables.
Si vous n'acceptez pas cette clause, vous ne pouvez pas utiliser ou faire référence à aucun code ni fichier contenu dans le package logiciel. Consultez le fichier Agreement-LICENSE.txt dans le répertoire racine pour plus de détails.", "查看": "Voir", "查看模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "Afficher les informations sur le modèle (uniquement pour les petits fichiers de modèle extraits du dossier \"weights\")", "检索特征占比": "Rapport de recherche de caractéristiques (contrôle l'intensité de l'accent, un rapport trop élevé provoque des artefacts) :", "模型": "Modèle", + "模型信息": "模型信息", + "模型名": "模型名", "模型推理": "Inférence du modèle", "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": "Extraction du modèle (saisissez le chemin d'accès au modèle du grand fichier dans le dossier \"logs\"). Cette fonction est utile si vous souhaitez arrêter l'entrainement à mi-chemin et extraire et enregistrer manuellement un petit fichier de modèle, ou si vous souhaitez tester un modèle intermédiaire :", "模型是否带音高指导": "Indique si le modèle dispose d'un guidage en hauteur :", @@ -112,7 +124,6 @@ "输入实验名": "Saisissez le nom de l'expérience :", "输入待处理音频文件夹路径": "Entrez le chemin du dossier audio à traiter :", "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)": "Entrez le chemin du dossier audio à traiter (copiez-le depuis la barre d'adresse du gestionnaire de fichiers) :", - "输入待处理音频文件路径(默认是正确格式示例)": "Entrez le chemin d'accès du fichier audio à traiter (par défaut, l'exemple de format correct) :", "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": "Ajustez l'échelle de l'enveloppe de volume. Plus il est proche de 0, plus il imite le volume des voix originales. Cela peut aider à masquer les bruits et à rendre le volume plus naturel lorsqu'il est réglé relativement bas. Plus le volume est proche de 1, plus le volume sera fort et constant :", "输入监听": "Moniteur vocal d'entrée", "输入训练文件夹路径": "Indiquez le chemin d'accès au dossier d'entraînement :", @@ -128,11 +139,13 @@ "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": "Sélection de l'algorithme d'extraction de la hauteur, les voix d'entrée peuvent être accélérées avec pm, harvest a de bonnes basses mais est très lent, crepe est bon mais consomme beaucoup de ressources GPU.", "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": "Sélectionnez l'algorithme d'extraction de la hauteur de ton (\"pm\" : extraction plus rapide mais parole de moindre qualité ; \"harvest\" : meilleure basse mais extrêmement lente ; \"crepe\" : meilleure qualité mais utilisation intensive du GPU), \"rmvpe\" : meilleure qualité et peu d'utilisation du 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,rmvpe效果最好且微吃CPU/GPU": "Sélection de l'algorithme d'extraction de la hauteur : la chanson d'entrée peut être traitée plus rapidement par pm, avec une voix de haute qualité mais un CPU médiocre, par dio, harvest est meilleur mais plus lent, rmvpe est le meilleur, mais consomme légèrement le CPU/GPU.", + "采样率": "采样率", "采样率:": "采样率:", "采样长度": "Longueur de l'échantillon", "重载设备列表": "Recharger la liste des dispositifs", "音调设置": "Réglages de la hauteur", "音频设备": "Périphérique audio", + "音高引导(f0)": "音高引导(f0)", "音高算法": "algorithme de détection de la hauteur", "额外推理时长": "Temps d'inférence supplémentaire" } diff --git a/i18n/locale/it_IT.json b/i18n/locale/it_IT.json index deb3ff4..6cb08a6 100644 --- a/i18n/locale/it_IT.json +++ b/i18n/locale/it_IT.json @@ -5,6 +5,8 @@ "B模型路径": "Percorso per il modello B:", "E:\\语音音频+标注\\米津玄师\\src": "E:\\语音音频+标注\\米津玄师\\src", "F0曲线文件, 可选, 一行一个音高, 代替默认F0及升降调": "File curva F0 (opzionale). ", + "ID(短)": "ID(短)", + "ID(长)": "ID(长)", "Index Rate": "Tasso di indice", "Onnx导出": "Esporta Onnx", "Onnx输出路径": "Percorso di esportazione Onnx:", @@ -22,8 +24,10 @@ "step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "Passaggio 3: compilare le impostazioni di addestramento e avviare l'addestramento del modello e dell'indice", "step3a:正在训练模型": "Passaggio 3a: è iniziato l'addestramento del modello", "一键训练": "Addestramento con un clic", + "不显示": "不显示", "也可批量输入音频文件, 二选一, 优先读文件夹": "也可批量输入音频文件, 二选一, 优先读文件夹", "人声伴奏分离批量处理， 使用UVR5模型。
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)。
模型分为三类：
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；
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；
3、去混响、去延迟模型（by FoxJoy）：
  (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；
 (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。
去混响/去延迟，附：
1、DeEcho-DeReverb模型的耗时是另外2个DeEcho模型的接近2倍；
2、MDX-Net-Dereverb模型挺慢的；
3、个人推荐的最干净的配置是先MDX-Net再DeEcho-Aggressive。": "Elaborazione batch per la separazione dell'accompagnamento vocale utilizzando il modello UVR5.
Esempio di un formato di percorso di cartella valido: D:\\path\\to\\input\\folder (copialo dalla barra degli indirizzi del file manager).
Il modello è suddiviso in tre categorie:
1. Conserva la voce: scegli questa opzione per l'audio senza armonie.
2. Mantieni solo la voce principale: scegli questa opzione per l'audio con armonie.
3. Modelli di de-riverbero e de-delay (di FoxJoy):
  (1) MDX-Net: la scelta migliore per la rimozione del riverbero stereo ma non può rimuovere il riverbero mono;

Note di de-riverbero/de-delay:
1. Il tempo di elaborazione per il modello DeEcho-DeReverb è circa il doppio rispetto agli altri due modelli DeEcho.
2. Il modello MDX-Net-Dereverb è piuttosto lento.
3. La configurazione più pulita consigliata consiste nell'applicare prima MDX-Net e poi DeEcho-Aggressive.", + "从模型中读取": "从模型中读取", "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": "Inserisci gli indici GPU separati da '-', ad esempio 0-1-2 per utilizzare GPU 0, 1 e 2:", "伴奏人声分离&去混响&去回声": "Separazione voce/accompagnamento", "使用模型采样率": "使用模型采样率", @@ -33,6 +37,7 @@ "保存的模型名不带后缀": "Nome del modello salvato (senza estensione):", "保存频率save_every_epoch": "Frequenza di salvataggio (save_every_epoch):", "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": "Proteggi le consonanti senza voce e i suoni del respiro per evitare artefatti come il tearing nella musica elettronica. ", + "信息": "信息", "修改": "Modificare", "修改模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "Modifica le informazioni sul modello (supportato solo per i file di modello di piccole dimensioni estratti dalla cartella 'weights')", "停止音频转换": "Arresta la conversione audio", @@ -51,11 +56,14 @@ "响应阈值": "Soglia di risposta", "响度因子": "fattore di sonorità", "处理数据": "Processa dati", + "实际计算": "实际计算", "导出Onnx模型": "Esporta modello Onnx", "导出文件格式": "Formato file di esportazione", + "封装时间": "封装时间", "常见问题解答": "FAQ (Domande frequenti)", "常规设置": "Impostazioni generali", "开始音频转换": "Avvia la conversione audio", + "待处理音频文件": "待处理音频文件", "很遗憾您这没有能用的显卡来支持您训练": "Sfortunatamente, non è disponibile alcuna GPU compatibile per supportare l'addestramento.", "性能设置": "Impostazioni delle prestazioni", "总训练轮数total_epoch": "Epoch totali di addestramento (total_epoch):", @@ -68,16 +76,20 @@ "推理音色": "Voce di inferenza:", "提取": "Estrai", "提取音高和处理数据使用的CPU进程数": "Numero di processi CPU utilizzati per l'estrazione del tono e l'elaborazione dei dati:", + "无": "无", "是": "SÌ", "是否仅保存最新的ckpt文件以节省硬盘空间": "Salva solo l'ultimo file '.ckpt' per risparmiare spazio su disco:", "是否在每次保存时间点将最终小模型保存至weights文件夹": "Salva un piccolo modello finale nella cartella \"weights\" in ogni punto di salvataggio:", "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": "Memorizza nella cache tutti i set di addestramento nella memoria della GPU. ", "显卡信息": "Informazioni GPU", + "有": "有", "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.
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LICENSE.": "Questo software è open source con licenza MIT.
Se non si accetta questa clausola, non è possibile utilizzare o fare riferimento a codici e file all'interno del pacchetto software. Contratto-LICENZA.txt per dettagli.", "查看": "Visualizzazione", "查看模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "Visualizza le informazioni sul modello (supportato solo per file di modello piccoli estratti dalla cartella 'weights')", "检索特征占比": "Rapporto funzionalità di ricerca (controlla la forza dell'accento, troppo alto ha artefatti):", "模型": "Modello", + "模型信息": "模型信息", + "模型名": "模型名", "模型推理": "Inferenza del modello", "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": "Estrazione del modello (inserire il percorso del modello di file di grandi dimensioni nella cartella \"logs\"). ", "模型是否带音高指导": "Se il modello ha una guida del tono:", @@ -112,7 +124,6 @@ "输入实验名": "Inserisci il nome dell'esperimento:", "输入待处理音频文件夹路径": "Immettere il percorso della cartella audio da elaborare:", "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)": "Immettere il percorso della cartella audio da elaborare (copiarlo dalla barra degli indirizzi del file manager):", - "输入待处理音频文件路径(默认是正确格式示例)": "Immettere il percorso del file audio da elaborare (l'impostazione predefinita è l'esempio di formato corretto):", "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": "Regola il ridimensionamento dell'inviluppo del volume. ", "输入监听": "输入监听", "输入训练文件夹路径": "Inserisci il percorso della cartella di addestramento:", @@ -128,11 +139,13 @@ "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": "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", "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": "Seleziona l'algoritmo di estrazione del tono (\"pm\": estrazione più veloce ma risultato di qualità inferiore; \"harvest\": bassi migliori ma estremamente lenti; \"crepe\": qualità migliore ma utilizzo intensivo della 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,rmvpe效果最好且微吃CPU/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,rmvpe效果最好且微吃CPU/GPU", + "采样率": "采样率", "采样率:": "采样率:", "采样长度": "Lunghezza del campione", "重载设备列表": "Ricaricare l'elenco dei dispositivi", "音调设置": "Impostazioni del tono", "音频设备": "Dispositivo audio", + "音高引导(f0)": "音高引导(f0)", "音高算法": "音高算法", "额外推理时长": "Tempo di inferenza extra" } diff --git a/i18n/locale/ja_JP.json b/i18n/locale/ja_JP.json index a5d03aa..9b85a22 100644 --- a/i18n/locale/ja_JP.json +++ b/i18n/locale/ja_JP.json @@ -5,6 +5,8 @@ "B模型路径": "Bモデルのパス", "E:\\语音音频+标注\\米津玄师\\src": "E:\\语音音频+标注\\米津玄师\\src", "F0曲线文件, 可选, 一行一个音高, 代替默认F0及升降调": "F0(最低共振周波数)カーブファイル(オプション、1行に1ピッチ、デフォルトのF0(最低共振周波数)とエレベーションを置き換えます。)", + "ID(短)": "ID(短)", + "ID(长)": "ID(长)", "Index Rate": "Index Rate", "Onnx导出": "Onnxエクスポート", "Onnx输出路径": "Onnx出力パス", @@ -22,8 +24,10 @@ "step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "ステップ3: トレーニング設定を入力して、モデルとインデックスのトレーニングを開始します", "step3a:正在训练模型": "step3a:トレーニング中のモデル", "一键训练": "ワンクリックトレーニング", + "不显示": "不显示", "也可批量输入音频文件, 二选一, 优先读文件夹": "複数のオーディオファイルをインポートすることもできます。フォルダパスが存在する場合、この入力は無視されます。", "人声伴奏分离批量处理， 使用UVR5模型。
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)。
模型分为三类：
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；
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；
3、去混响、去延迟模型（by FoxJoy）：
  (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；
 (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。
去混响/去延迟，附：
1、DeEcho-DeReverb模型的耗时是另外2个DeEcho模型的接近2倍；
2、MDX-Net-Dereverb模型挺慢的；
3、个人推荐的最干净的配置是先MDX-Net再DeEcho-Aggressive。": "UVR5モデルを使用したボーカル伴奏の分離バッチ処理。
有効なフォルダーパスフォーマットの例: D:\\path\\to\\input\\folder (エクスプローラーのアドレスバーからコピーします)。
モデルは三つのカテゴリに分かれています:
1. ボーカルを保持: ハーモニーのないオーディオに対してこれを選択します。HP5よりもボーカルをより良く保持します。HP2とHP3の二つの内蔵モデルが含まれています。HP3は伴奏をわずかに漏らす可能性がありますが、HP2よりもわずかにボーカルをより良く保持します。
2. 主なボーカルのみを保持: ハーモニーのあるオーディオに対してこれを選択します。主なボーカルを弱める可能性があります。HP5の一つの内蔵モデルが含まれています。
3. ディリバーブとディレイモデル (by FoxJoy):
  (1) MDX-Net: ステレオリバーブの除去に最適な選択肢ですが、モノリバーブは除去できません；
 (234) DeEcho: ディレイ効果を除去します。AggressiveモードはNormalモードよりも徹底的に除去します。DeReverbはさらにリバーブを除去し、モノリバーブを除去することができますが、高周波のリバーブが強い内容に対しては非常に効果的ではありません。
ディリバーブ/ディレイに関する注意点:
1. DeEcho-DeReverbモデルの処理時間は、他の二つのDeEchoモデルの約二倍です。
2. MDX-Net-Dereverbモデルは非常に遅いです。
3. 推奨される最もクリーンな設定は、最初にMDX-Netを適用し、その後にDeEcho-Aggressiveを適用することです。", + "从模型中读取": "从模型中读取", "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": "ハイフンで区切って使用するGPUの番号を入力します。例えば0-1-2はGPU0、GPU1、GPU2を使用します", "伴奏人声分离&去混响&去回声": "伴奏ボーカル分離＆残響除去＆エコー除去", "使用模型采样率": "使用模型采样率", @@ -33,6 +37,7 @@ "保存的模型名不带后缀": "拡張子のない保存するモデル名", "保存频率save_every_epoch": "エポックごとの保存頻度", "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": "明確な子音と呼吸音を保護し、電子音の途切れやその他のアーティファクトを防止します。0.5でオフになります。下げると保護が強化されますが、indexの効果が低下する可能性があります。", + "信息": "信息", "修改": "変更", "修改模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "モデル情報の修正(weightsフォルダから抽出された小さなモデルファイルのみ対応)", "停止音频转换": "音声変換を停止", @@ -51,11 +56,14 @@ "响应阈值": "反応閾値", "响度因子": "ラウドネス係数", "处理数据": "データ処理", + "实际计算": "实际计算", "导出Onnx模型": "Onnxに変換", "导出文件格式": "エクスポート形式", + "封装时间": "封装时间", "常见问题解答": "よくある質問", "常规设置": "一般設定", "开始音频转换": "音声変換を開始", + "待处理音频文件": "待处理音频文件", "很遗憾您这没有能用的显卡来支持您训练": "トレーニングに対応したGPUが動作しないのは残念です。", "性能设置": "パフォーマンス設定", "总训练轮数total_epoch": "総エポック数", @@ -68,16 +76,20 @@ "推理音色": "音源推論", "提取": "抽出", "提取音高和处理数据使用的CPU进程数": "ピッチの抽出やデータ処理に使用するCPUスレッド数", + "无": "无", "是": "はい", "是否仅保存最新的ckpt文件以节省硬盘空间": "ハードディスク容量を節約するため、最新のckptファイルのみを保存しますか？", "是否在每次保存时间点将最终小模型保存至weights文件夹": "各保存時点の小モデルを全部weightsフォルダに保存するかどうか", "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": "すべてのトレーニングデータをメモリにキャッシュするかどうか。10分以下の小さなデータはキャッシュしてトレーニングを高速化できますが、大きなデータをキャッシュするとメモリが破裂し、あまり速度が上がりません。", "显卡信息": "GPU情報", + "有": "有", "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.
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LICENSE.": "本ソフトウェアはMITライセンスに基づくオープンソースであり、製作者は本ソフトウェアに対していかなる責任を持ちません。本ソフトウェアの利用者および本ソフトウェアから派生した音源(成果物)を配布する者は、本ソフトウェアに対して自身で責任を負うものとします。
この条項に同意しない場合、パッケージ内のコードやファイルを使用や参照を禁じます。詳しくはLICENSEをご覧ください。", "查看": "表示", "查看模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "モデル情報を表示する(小さいモデルファイルはweightsフォルダーからのみサポートされています)", "检索特征占比": "検索特徴率", "模型": "モデル", + "模型信息": "模型信息", + "模型名": "模型名", "模型推理": "モデル推論", "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": "モデル抽出(ログフォルダー内の大きなファイルのモデルパスを入力)、モデルを半分までトレーニングし、自動的に小さいファイルモデルを保存しなかったり、中間モデルをテストしたい場合に適用されます。", "模型是否带音高指导": "モデルに音高ガイドを付けるかどうか", @@ -112,7 +124,6 @@ "输入实验名": "モデル名", "输入待处理音频文件夹路径": "処理するオーディオファイルのフォルダパスを入力してください", "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)": "処理対象音声フォルダーのパスを入力してください(エクスプローラーのアドレスバーからコピーしてください)", - "输入待处理音频文件路径(默认是正确格式示例)": "処理対象音声ファイルのパスを入力してください(デフォルトは正しいフォーマットの例です)", "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": "入力ソースの音量エンベロープと出力音量エンベロープの融合率 1に近づくほど、出力音量エンベロープの割合が高くなる", "输入监听": "输入监听", "输入训练文件夹路径": "トレーニング用フォルダのパスを入力してください", @@ -128,11 +139,13 @@ "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": "ピッチ抽出アルゴリズムの選択、歌声はpmで高速化でき、harvestは低音が良いが信じられないほど遅く、crepeは良く動くがGPUを食います。", "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": "ピッチ抽出アルゴリズムの選択、歌声はpmで高速化でき、harvestは低音が良いが信じられないほど遅く、crepeは良く動くがGPUを喰います", "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": "ピッチ抽出アルゴリズムの選択：歌声はpmで高速化でき、入力した音声が高音質でCPUが貧弱な場合はdioで高速化でき、harvestの方が良いが遅く、rmvpeがベストだがCPU/GPUを若干食います。", + "采样率": "采样率", "采样率:": "采样率:", "采样长度": "サンプル長", "重载设备列表": "デバイスリストをリロードする", "音调设置": "音程設定", "音频设备": "オーディオデバイス", + "音高引导(f0)": "音高引导(f0)", "音高算法": "ピッチアルゴリズム", "额外推理时长": "追加推論時間" } diff --git a/i18n/locale/ko_KR.json b/i18n/locale/ko_KR.json index dfc9140..fd35c84 100644 --- a/i18n/locale/ko_KR.json +++ b/i18n/locale/ko_KR.json @@ -5,6 +5,8 @@ "B模型路径": "B 모델 경로", "E:\\语音音频+标注\\米津玄师\\src": "E:\\음성 오디오+표시\\米津玄师\\src", "F0曲线文件, 可选, 一行一个音高, 代替默认F0及升降调": "F0 곡선 파일, 선택적, 한 줄에 하나의 피치, 기본 F0 및 음높이 조절 대체", + "ID(短)": "ID(短)", + "ID(长)": "ID(长)", "Index Rate": "인덱스 비율", "Onnx导出": "Onnx 내보내기", "Onnx输出路径": "Onnx 출력 경로", @@ -22,8 +24,10 @@ "step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "step3: 훈련 설정 작성, 모델 및 인덱스 훈련 시작", "step3a:正在训练模型": "step3a: 모델 훈련 중", "一键训练": "원클릭 훈련", + "不显示": "不显示", "也可批量输入音频文件, 二选一, 优先读文件夹": "여러 오디오 파일을 일괄 입력할 수도 있음, 둘 중 하나 선택, 폴더 우선 읽기", "人声伴奏分离批量处理， 使用UVR5模型。
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)。
模型分为三类：
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；
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；
3、去混响、去延迟模型（by FoxJoy）：
  (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；
 (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。
去混响/去延迟，附：
1、DeEcho-DeReverb模型的耗时是另外2个DeEcho模型的接近2倍；
2、MDX-Net-Dereverb模型挺慢的；
3、个人推荐的最干净的配置是先MDX-Net再DeEcho-Aggressive。": "인간 목소리와 반주 분리 배치 처리, UVR5 모델 사용.
적절한 폴더 경로 예시: E:\\codes\\py39\\vits_vc_gpu\\白鹭霜华测试样例(파일 관리자 주소 표시줄에서 복사하면 됨).
모델은 세 가지 유형으로 나뉨:
1. 인간 목소리 보존: 화음이 없는 오디오에 이것을 선택, HP5보다 주된 인간 목소리 보존에 더 좋음. 내장된 HP2와 HP3 두 모델, HP3는 약간의 반주 누락 가능성이 있지만 HP2보다 주된 인간 목소리 보존이 약간 더 좋음;
2. 주된 인간 목소리만 보존: 화음이 있는 오디오에 이것을 선택, 주된 인간 목소리에 약간의 약화 가능성 있음. 내장된 HP5 모델 하나;
3. 혼효음 제거, 지연 제거 모델(by FoxJoy):
  (1)MDX-Net(onnx_dereverb): 이중 채널 혼효음에는 최선의 선택, 단일 채널 혼효음은 제거할 수 없음;
 (234)DeEcho: 지연 제거 효과. Aggressive는 Normal보다 더 철저하게 제거, DeReverb는 추가로 혼효음을 제거, 단일 채널 혼효음은 제거 가능하지만 고주파 중심의 판 혼효음은 완전히 제거하기 어려움.
혼효음/지연 제거, 부록:
1. DeEcho-DeReverb 모델의 처리 시간은 다른 두 개의 DeEcho 모델의 거의 2배임;
2. MDX-Net-Dereverb 모델은 상당히 느림;
3. 개인적으로 추천하는 가장 깨끗한 구성은 MDX-Net 다음에 DeEcho-Aggressive 사용.", + "从模型中读取": "从模型中读取", "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": "-로 구분하여 입력하는 카드 번호, 예: 0-1-2는 카드 0, 카드 1, 카드 2 사용", "伴奏人声分离&去混响&去回声": "반주 인간 목소리 분리 & 혼효음 제거 & 에코 제거", "使用模型采样率": "모델 샘플링 레이트 사용", @@ -33,6 +37,7 @@ "保存的模型名不带后缀": "저장된 모델명은 접미사 없음", "保存频率save_every_epoch": "저장 빈도 save_every_epoch", "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": "청자음과 호흡 소리를 보호, 전자음 찢김 등의 아티팩트 방지, 0.5까지 올려서 비활성화, 낮추면 보호 강도 증가하지만 인덱스 효과 감소 가능성 있음", + "信息": "信息", "修改": "수정", "修改模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "모델 정보 수정(오직 weights 폴더 아래에서 추출된 작은 모델 파일만 지원)", "停止音频转换": "오디오 변환 중지", @@ -51,11 +56,14 @@ "响应阈值": "응답 임계값", "响度因子": "음량 인자", "处理数据": "데이터 처리", + "实际计算": "实际计算", "导出Onnx模型": "Onnx 모델 내보내기", "导出文件格式": "내보낼 파일 형식", + "封装时间": "封装时间", "常见问题解答": "자주 묻는 질문", "常规设置": "일반 설정", "开始音频转换": "오디오 변환 시작", + "待处理音频文件": "待处理音频文件", "很遗憾您这没有能用的显卡来支持您训练": "사용 가능한 그래픽 카드가 없어 훈련을 지원할 수 없습니다", "性能设置": "성능 설정", "总训练轮数total_epoch": "총 훈련 라운드 수 total_epoch", @@ -68,16 +76,20 @@ "推理音色": "추론 음색", "提取": "추출", "提取音高和处理数据使用的CPU进程数": "음높이 추출 및 데이터 처리에 사용되는 CPU 프로세스 수", + "无": "无", "是": "예", "是否仅保存最新的ckpt文件以节省硬盘空间": "디스크 공간을 절약하기 위해 최신 ckpt 파일만 저장할지 여부", "是否在每次保存时间点将最终小模型保存至weights文件夹": "저장 시마다 최종 소형 모델을 weights 폴더에 저장할지 여부", "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": "모든 훈련 세트를 VRAM에 캐시할지 여부. 10분 미만의 소량 데이터는 캐시하여 훈련 속도를 높일 수 있지만, 대량 데이터 캐시는 VRAM을 과부하시키고 속도를 크게 향상시키지 못함", "显卡信息": "그래픽 카드 정보", + "有": "有", "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.
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LICENSE.": "이 소프트웨어는 MIT 라이선스로 공개되며, 저자는 소프트웨어에 대해 어떠한 통제권도 가지지 않습니다. 모든 귀책사유는 소프트웨어 사용자 및 소프트웨어에서 생성된 결과물을 사용하는 당사자에게 있습니다.
해당 조항을 인정하지 않는 경우, 소프트웨어 패키지의 어떠한 코드나 파일도 사용하거나 인용할 수 없습니다. 자세한 내용은 루트 디렉토리의 LICENSE를 참조하세요.", "查看": "보기", "查看模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "모델 정보 보기(오직 weights 폴더에서 추출된 소형 모델 파일만 지원)", "检索特征占比": "검색 특징 비율", "模型": "모델", + "模型信息": "模型信息", + "模型名": "模型名", "模型推理": "모델 추론", "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": "모델 추출(logs 폴더 아래의 큰 파일 모델 경로 입력), 훈련 중간에 중단한 모델의 자동 추출 및 소형 파일 모델 저장이 안 되거나 중간 모델을 테스트하고 싶은 경우에 적합", "模型是否带音高指导": "모델이 음높이 지도를 포함하는지 여부", @@ -112,7 +124,6 @@ "输入实验名": "실험명 입력", "输入待处理音频文件夹路径": "처리할 오디오 파일 폴더 경로 입력", "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)": "처리할 오디오 파일 폴더 경로 입력(파일 탐색기 주소 표시줄에서 복사)", - "输入待处理音频文件路径(默认是正确格式示例)": "처리할 오디오 파일 경로 입력(기본적으로 올바른 형식 예시)", "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": "입력 소스 볼륨 엔벨로프와 출력 볼륨 엔벨로프의 결합 비율 입력, 1에 가까울수록 출력 엔벨로프 사용", "输入监听": "입력 모니터링", "输入训练文件夹路径": "훈련 파일 폴더 경로 입력", @@ -128,11 +139,13 @@ "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": "음높이 추출 알고리즘 선택, 노래 입력 시 pm으로 속도 향상, harvest는 저음이 좋지만 매우 느림, crepe는 효과가 좋지만 GPU 사용", "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": "음높이 추출 알고리즘 선택, 노래 입력 시 pm으로 속도 향상, harvest는 저음이 좋지만 매우 느림, crepe는 효과가 좋지만 GPU 사용, rmvpe는 효과가 가장 좋으며 GPU를 적게 사용", "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": "음높이 추출 알고리즘 선택: 노래 입력 시 pm으로 속도 향상, 고품질 음성에는 CPU가 부족할 때 dio 사용, harvest는 품질이 더 좋지만 느림, rmvpe는 효과가 가장 좋으며 CPU/GPU를 적게 사용", + "采样率": "采样率", "采样率:": "샘플링률:", "采样长度": "샘플링 길이", "重载设备列表": "장치 목록 재로드", "音调设置": "음조 설정", "音频设备": "音频设备", + "音高引导(f0)": "音高引导(f0)", "音高算法": "음높이 알고리즘", "额外推理时长": "추가 추론 시간" } diff --git a/i18n/locale/pt_BR.json b/i18n/locale/pt_BR.json index 74b5a3b..3e08ea1 100644 --- a/i18n/locale/pt_BR.json +++ b/i18n/locale/pt_BR.json @@ -5,6 +5,8 @@ "B模型路径": "Caminho para o Modelo B:", "E:\\语音音频+标注\\米津玄师\\src": "E:\\meu-dataset", "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:", + "ID(短)": "ID(短)", + "ID(长)": "ID(长)", "Index Rate": "Taxa do Index", "Onnx导出": "Exportar Onnx", "Onnx输出路径": "Caminho de exportação ONNX:", @@ -22,8 +24,10 @@ "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", "step3a:正在训练模型": "Etapa 3a: Treinamento do modelo iniciado", "一键训练": "Treinamento com um clique", + "不显示": "不显示", "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.", "人声伴奏分离批量处理， 使用UVR5模型。
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)。
模型分为三类：
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；
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；
3、去混响、去延迟模型（by FoxJoy）：
  (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；
 (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。
去混响/去延迟，附：
1、DeEcho-DeReverb模型的耗时是另外2个DeEcho模型的接近2倍；
2、MDX-Net-Dereverb模型挺慢的；
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.
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).
O modelo é dividido em três categorias:
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.
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.
3. Modelos de de-reverb e de-delay (por FoxJoy):
  (1) MDX-Net: A melhor escolha para remoção de reverb estéreo, mas não pode remover reverb mono;
 (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.
Notas de de-reverb/de-delay:
1. O tempo de processamento para o modelo DeEcho-DeReverb é aproximadamente duas vezes maior que os outros dois modelos DeEcho.
2 O modelo MDX-Net-Dereverb é bastante lento.
3. A configuração mais limpa recomendada é aplicar MDX-Net primeiro e depois DeEcho-Aggressive.", + "从模型中读取": "从模型中读取", "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:", "伴奏人声分离&去混响&去回声": "UVR5", "使用模型采样率": "使用模型采样率", @@ -33,6 +37,7 @@ "保存的模型名不带后缀": "Nome do modelo salvo (sem extensão):", "保存频率save_every_epoch": "Faça backup a cada # de Epoch:", "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:", + "信息": "信息", "修改": "Editar", "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')", "停止音频转换": "Conversão de áudio", @@ -51,11 +56,14 @@ "响应阈值": "Limiar de resposta", "响度因子": "Fator de volume", "处理数据": "Processar o Conjunto de Dados", + "实际计算": "实际计算", "导出Onnx模型": "Exportar Modelo Onnx", "导出文件格式": "Qual formato de arquivo você prefere?", + "封装时间": "封装时间", "常见问题解答": "FAQ (Perguntas frequentes)", "常规设置": "Configurações gerais", "开始音频转换": "Iniciar conversão de áudio", + "待处理音频文件": "待处理音频文件", "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.", "性能设置": "Configurações de desempenho.", "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):", @@ -68,16 +76,20 @@ "推理音色": "Escolha o seu Modelo:", "提取": "Extrato", "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:", + "无": "无", "是": "Sim", "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:", "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:", "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:", "显卡信息": "Informações da GPU", + "有": "有", "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.
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LICENSE.": "
The Mangio-RVC 💻 | Tradução por Krisp e Rafael Godoy Ebert | AI HUB BRASIL
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", "查看": "Visualizar", "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')", "检索特征占比": "Taxa de recurso de recuperação:", "模型": "Modelo", + "模型信息": "模型信息", + "模型名": "模型名", "模型推理": "Inference", "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:", "模型是否带音高指导": "Se o modelo tem orientação de tom:", @@ -112,7 +124,6 @@ "输入实验名": "Nome da voz:", "输入待处理音频文件夹路径": "Caminho da pasta de áudio a ser processada:", "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):", - "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):", "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:", "输入监听": "Monitoramento de entrada", "输入训练文件夹路径": "Caminho da pasta de treinamento:", @@ -128,11 +139,13 @@ "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": "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", "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;", "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.", + "采样率": "采样率", "采样率:": "采样率:", "采样长度": "Comprimento da Amostra", "重载设备列表": "Recarregar lista de dispositivos", "音调设置": "Configurações de tom", "音频设备": "音频设备", + "音高引导(f0)": "音高引导(f0)", "音高算法": "Algoritmo de detecção de pitch", "额外推理时长": "Tempo extra de inferência" } diff --git a/i18n/locale/ru_RU.json b/i18n/locale/ru_RU.json index f75ebd1..1bd22f6 100644 --- a/i18n/locale/ru_RU.json +++ b/i18n/locale/ru_RU.json @@ -5,6 +5,8 @@ "B模型路径": "Путь к модели Б:", "E:\\语音音频+标注\\米津玄师\\src": "E:\\语音音频+标注\\米津玄师\\src", "F0曲线文件, 可选, 一行一个音高, 代替默认F0及升降调": "Файл дуги F0 (не обязательно). Одна тональность на каждую строчку. Заменяет обычный F0 и модуляцию тональности:", + "ID(短)": "ID(短)", + "ID(长)": "ID(长)", "Index Rate": "Темп индекса", "Onnx导出": "Экспорт ONNX", "Onnx输出路径": "Путь для сохранения модели в формате ONNX:", @@ -22,8 +24,10 @@ "step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "Шаг 3. Заполнение дополнительных настроек обучения и запуск обучения модели и индекса", "step3a:正在训练模型": "Шаг 3. Запуск обучения модели", "一键训练": "Обучение в одно нажатие", + "不显示": "不显示", "也可批量输入音频文件, 二选一, 优先读文件夹": "Можно также импортировать несколько аудиофайлов. Если путь к папке существует, то этот ввод игнорируется.", "人声伴奏分离批量处理， 使用UVR5模型。
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)。
模型分为三类：
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；
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；
3、去混响、去延迟模型（by FoxJoy）：
  (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；
 (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。
去混响/去延迟，附：
1、DeEcho-DeReverb模型的耗时是另外2个DeEcho模型的接近2倍；
2、MDX-Net-Dereverb模型挺慢的；
3、个人推荐的最干净的配置是先MDX-Net再DeEcho-Aggressive。": "Пакетная обработка для разделения вокального сопровождения с использованием модели UVR5.
Пример допустимого формата пути к папке: D:\\path\\to\\input\\folder
Модель разделена на три категории:
1. Сохранить вокал: выберите этот вариант для звука без гармоний. Он сохраняет вокал лучше, чем HP5. Он включает в себя две встроенные модели: HP2 и HP3. HP3 может немного пропускать инструментал, но сохраняет вокал немного лучше, чем HP2.
2. Сохранить только основной вокал: выберите этот вариант для звука с гармониями. Это может ослабить основной вокал. Он включает одну встроенную модель: HP5.
3. Модели удаления реверберации и задержки (от FoxJoy):
  (1) MDX-Net: лучший выбор для удаления стереореверберации, но он не может удалить монореверберацию;
 (234) DeEcho: удаляет эффекты задержки. Агрессивный режим удаляет более тщательно, чем Нормальный режим. DeReverb дополнительно удаляет реверберацию и может удалять монореверберацию, но не очень эффективно для сильно реверберированного высокочастотного контента.
Примечания по удалению реверберации/задержки:
1. Время обработки для модели DeEcho-DeReverb примерно в два раза больше, чем для двух других моделей DeEcho.
2. Модель MDX-Net-Dereverb довольно медленная.
3. Рекомендуемая самая чистая конфигурация — сначала применить MDX-Net, а затем DeEcho-Aggressive.", + "从模型中读取": "从模型中读取", "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": "Введите, какие(-ую) GPU(-у) хотите использовать через '-', например 0-1-2, чтобы использовать GPU с номерами 0, 1 и 2:", "伴奏人声分离&去混响&去回声": "Разделение вокала/аккомпанемента и удаление эхо", "使用模型采样率": "使用模型采样率", @@ -33,6 +37,7 @@ "保存的模型名不带后缀": "Имя файла модели для сохранения (без расширения):", "保存频率save_every_epoch": "Частота сохранения (save_every_epoch):", "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": "Защитить глухие согласные и звуки дыхания для предотвращения артефактов, например, разрывания в электронной музыке. Поставьте на 0.5, чтобы выключить. Уменьшите значение для повышения защиты, но учтите, что при этом может ухудшиться точность индексирования:", + "信息": "信息", "修改": "Изменить", "修改模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "Изменить информацию о модели (работает только с маленькими моделями, взятыми из папки 'weights')", "停止音频转换": "Закончить конвертацию аудио", @@ -51,11 +56,14 @@ "响应阈值": "Порог ответа", "响度因子": "коэффициент громкости", "处理数据": "Обработать данные", + "实际计算": "实际计算", "导出Onnx模型": "Экспортировать модель", "导出文件格式": "Формат выходных файлов", + "封装时间": "封装时间", "常见问题解答": "ЧаВо (часто задаваемые вопросы)", "常规设置": "Основные настройки", "开始音频转换": "Начать конвертацию аудио", + "待处理音频文件": "待处理音频文件", "很遗憾您这没有能用的显卡来支持您训练": "К сожалению, у вас нету графического процессора, который поддерживает обучение моделей.", "性能设置": "Настройки быстроты", "总训练轮数total_epoch": "Полное количество эпох (total_epoch):", @@ -68,16 +76,20 @@ "推理音色": "Желаемый голос:", "提取": "Создать модель", "提取音高和处理数据使用的CPU进程数": "Число процессов ЦП, используемое для оценки высоты голоса и обработки данных:", + "无": "无", "是": "Да", "是否仅保存最新的ckpt文件以节省硬盘空间": "Сохранять только последний файл '.ckpt', чтобы сохранить место на диске:", "是否在每次保存时间点将最终小模型保存至weights文件夹": "Сохранять маленькую финальную модель в папку 'weights' на каждой точке сохранения:", "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": "Кэшировать все тренировочные сеты в видеопамять. Кэширование маленький датасетов (меньше 10 минут) может ускорить тренировку, но кэширование больших, наоборот, займёт много видеопамяти и не сильно ускорит тренировку:", "显卡信息": "Информация о графических процессорах (GPUs):", + "有": "有", "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.
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LICENSE.": "Это программное обеспечение с открытым исходным кодом распространяется по лицензии MIT. Автор никак не контролирует это программное обеспечение. Пользователи, которые используют эту программу и распространяют аудиозаписи, полученные с помощью этой программы, несут полную ответственность за это. Если вы не согласны с этим, вы не можете использовать какие-либо коды и файлы в рамках этой программы или ссылаться на них. Подробнее в файле Agreement-LICENSE.txt в корневом каталоге программы.", "查看": "Просмотреть информацию", "查看模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "Просмотреть информацию о модели (работает только с маленькими моделями, взятыми из папки 'weights')", "检索特征占比": "Соотношение поиска черт:", "模型": "Модели", + "模型信息": "模型信息", + "模型名": "模型名", "模型推理": "Изменение голоса", "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": "Создание модели из данных, полученных в процессе обучения (введите путь к большому файлу модели в папке 'logs'). Может пригодиться, если вам нужно завершить обучение и получить маленький файл готовой модели, или если вам нужно проверить недообученную модель:", "模型是否带音高指导": "Поддерживает ли модель изменение высоты голоса (1: да, 0: нет):", @@ -112,7 +124,6 @@ "输入实验名": "Название модели:", "输入待处理音频文件夹路径": "Путь к папке с аудиофайлами для обработки:", "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)": "Путь к папке с аудиофайлами для переработки (можно скопировать путь из адресной строки файлового менеджера):", - "输入待处理音频文件路径(默认是正确格式示例)": "Путь к аудиофайлу, который хотите обработать (ниже указан пример пути к файлу):", "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": "Использовать громкость входного файла для замены или перемешивания с громкостью выходного файла. Чем ближе соотношение к 1, тем больше используется звука из выходного файла:", "输入监听": "输入监听", "输入训练文件夹路径": "Путь к папке с аудиозаписями, на которых будет обучаться модель:", @@ -128,11 +139,13 @@ "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": "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", "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": "Выберите алгоритм оценки высоты голоса ('pm': работает быстро, но даёт низкое качество речи; 'harvest': басы лучше, но работает очень медленно; 'crepe': лучшее качество, но сильно нагружает GPU; 'rmvpe': лучшее качество и минимальная нагрузка на 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,rmvpe效果最好且微吃CPU/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,rmvpe效果最好且微吃CPU/GPU", + "采样率": "采样率", "采样率:": "采样率:", "采样长度": "Длина сэмпла", "重载设备列表": "Обновить список устройств", "音调设置": "Настройка высоты звука", "音频设备": "Аудиоустройство", + "音高引导(f0)": "音高引导(f0)", "音高算法": "Алгоритм оценки высоты звука", "额外推理时长": "Доп. время переработки" } diff --git a/i18n/locale/tr_TR.json b/i18n/locale/tr_TR.json index e81eca4..8d527a4 100644 --- a/i18n/locale/tr_TR.json +++ b/i18n/locale/tr_TR.json @@ -5,6 +5,8 @@ "B模型路径": "B Modeli Yolu:", "E:\\语音音频+标注\\米津玄师\\src": "E:\\语音音频+标注\\米津玄师\\src", "F0曲线文件, 可选, 一行一个音高, 代替默认F0及升降调": "F0 eğrisi dosyası (isteğe bağlı). Her satırda bir pitch değeri bulunur. Varsayılan F0 ve pitch modülasyonunu değiştirir:", + "ID(短)": "ID(短)", + "ID(长)": "ID(长)", "Index Rate": "Index Oranı", "Onnx导出": "Onnx Dışa Aktar", "Onnx输出路径": "Onnx Dışa Aktarım Yolu:", @@ -22,8 +24,10 @@ "step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "Adım 3: Eğitim ayarlarını doldurun ve modeli ve dizini eğitmeye başlayın", "step3a:正在训练模型": "Adım 3a: Model eğitimi başladı", "一键训练": "Tek Tuşla Eğit", + "不显示": "不显示", "也可批量输入音频文件, 二选一, 优先读文件夹": "Ses dosyaları ayrıca toplu olarak, iki seçimle, öncelikli okuma klasörüyle içe aktarılabilir", "人声伴奏分离批量处理， 使用UVR5模型。
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)。
模型分为三类：
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；
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；
3、去混响、去延迟模型（by FoxJoy）：
  (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；
 (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。
去混响/去延迟，附：
1、DeEcho-DeReverb模型的耗时是另外2个DeEcho模型的接近2倍；
2、MDX-Net-Dereverb模型挺慢的；
3、个人推荐的最干净的配置是先MDX-Net再DeEcho-Aggressive。": "Batch işleme kullanarak vokal eşlik ayrımı için UVR5 modeli kullanılır.
Geçerli bir klasör yol formatı örneği: D:\\path\\to\\input\\folder (dosya yöneticisi adres çubuğundan kopyalanır).
Model üç kategoriye ayrılır:
1. Vokalleri koru: Bu seçeneği, harmoni içermeyen sesler için kullanın. HP5'ten daha iyi bir şekilde vokalleri korur. İki dahili model içerir: HP2 ve HP3. HP3, eşlik sesini hafifçe sızdırabilir, ancak vokalleri HP2'den biraz daha iyi korur.
2. Sadece ana vokalleri koru: Bu seçeneği, harmoni içeren sesler için kullanın. Ana vokalleri zayıflatabilir. Bir dahili model içerir: HP5.
3. Reverb ve gecikme modelleri (FoxJoy tarafından):
  (1) MDX-Net: Stereo reverb'i kaldırmak için en iyi seçenek, ancak mono reverb'i kaldıramaz;
 (234) DeEcho: Gecikme efektlerini kaldırır. Agresif mod, Normal moda göre daha kapsamlı bir şekilde kaldırma yapar. DeReverb ayrıca reverb'i kaldırır ve mono reverb'i kaldırabilir, ancak yoğun yankılı yüksek frekanslı içerikler için çok etkili değildir.
Reverb/gecikme notları:
1. DeEcho-DeReverb modelinin işleme süresi diğer iki DeEcho modeline göre yaklaşık olarak iki kat daha uzundur.
2. MDX-Net-Dereverb modeli oldukça yavaştır.
3. Tavsiye edilen en temiz yapılandırma önce MDX-Net'i uygulamak ve ardından DeEcho-Aggressive uygulamaktır.", + "从模型中读取": "从模型中读取", "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": "GPU indekslerini '-' ile ayırarak girin, örneğin 0-1-2, GPU 0, 1 ve 2'yi kullanmak için:", "伴奏人声分离&去混响&去回声": "Vokal/Müzik Ayrıştırma ve Yankı Giderme", "使用模型采样率": "使用模型采样率", @@ -33,6 +37,7 @@ "保存的模型名不带后缀": "Kaydedilecek model adı (uzantı olmadan):", "保存频率save_every_epoch": "Kaydetme sıklığı (save_every_epoch):", "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": "Sessiz ünsüzleri ve nefes seslerini koruyarak elektronik müzikte yırtılma gibi sanal hataların oluşmasını engeller. 0.5 olarak ayarlandığında devre dışı kalır. Değerin azaltılması korumayı artırabilir, ancak indeksleme doğruluğunu azaltabilir:", + "信息": "信息", "修改": "Düzenle", "修改模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "Model bilgilerini düzenle (sadece 'weights' klasöründen çıkarılan küçük model dosyaları desteklenir)", "停止音频转换": "Ses dönüştürmeyi durdur", @@ -51,11 +56,14 @@ "响应阈值": "Tepki eşiği", "响度因子": "ses yüksekliği faktörü", "处理数据": "Verileri işle", + "实际计算": "实际计算", "导出Onnx模型": "Onnx Modeli Dışa Aktar", "导出文件格式": "Dışa aktarma dosya formatı", + "封装时间": "封装时间", "常见问题解答": "Sıkça Sorulan Sorular (SSS)", "常规设置": "Genel ayarlar", "开始音频转换": "Ses dönüştürmeyi başlat", + "待处理音频文件": "待处理音频文件", "很遗憾您这没有能用的显卡来支持您训练": "Maalesef, eğitiminizi desteklemek için uyumlu bir GPU bulunmamaktadır.", "性能设置": "Performans ayarları", "总训练轮数total_epoch": "Toplam eğitim turu (total_epoch):", @@ -68,16 +76,20 @@ "推理音色": "Ses çıkartma (Inference):", "提取": "Çıkart", "提取音高和处理数据使用的CPU进程数": "Ses yüksekliği çıkartmak (Pitch) ve verileri işlemek için kullanılacak CPU işlemci sayısı:", + "无": "无", "是": "Evet", "是否仅保存最新的ckpt文件以节省硬盘空间": "Sadece en son '.ckpt' dosyasını kaydet:", "是否在每次保存时间点将最终小模型保存至weights文件夹": "Her kaydetme noktasında son küçük bir modeli 'weights' klasörüne kaydetmek için:", "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": "Tüm eğitim verilerini GPU belleğine önbelleğe alıp almayacağınızı belirtin. Küçük veri setlerini (10 dakikadan az) önbelleğe almak eğitimi hızlandırabilir, ancak büyük veri setlerini önbelleğe almak çok fazla GPU belleği tüketir ve çok fazla hız artışı sağlamaz:", "显卡信息": "GPU Bilgisi", + "有": "有", "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.
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LICENSE.": "Bu yazılım, MIT lisansı altında açık kaynaklıdır. Yazarın yazılım üzerinde herhangi bir kontrolü yoktur. Yazılımı kullanan ve yazılım tarafından dışa aktarılan sesleri dağıtan kullanıcılar sorumludur.
Eğer bu maddeyle aynı fikirde değilseniz, yazılım paketi içindeki herhangi bir kod veya dosyayı kullanamaz veya referans göremezsiniz. Detaylar için kök dizindeki Agreement-LICENSE.txt dosyasına bakınız.", "查看": "Görüntüle", "查看模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "Model bilgilerini görüntüle (sadece 'weights' klasöründen çıkarılan küçük model dosyaları desteklenir)", "检索特征占比": "Arama özelliği oranı (vurgu gücünü kontrol eder, çok yüksek olması sanal etkilere neden olur)", "模型": "Model", + "模型信息": "模型信息", + "模型名": "模型名", "模型推理": "Model çıkartma (Inference)", "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": "Model çıkartma (büyük dosya modeli yolunu 'logs' klasöründe girin). Bu, eğitimi yarıda bırakmak istediğinizde ve manuel olarak küçük bir model dosyası çıkartmak ve kaydetmek istediğinizde veya bir ara modeli test etmek istediğinizde kullanışlıdır:", "模型是否带音高指导": "Modelin ses yüksekliği rehberi içerip içermediği:", @@ -112,7 +124,6 @@ "输入实验名": "Deneysel adı girin:", "输入待处理音频文件夹路径": "İşlenecek ses klasörünün yolunu girin:", "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)": "İşlenecek ses klasörünün yolunu girin (dosya yöneticisinin adres çubuğundan kopyalayın):", - "输入待处理音频文件路径(默认是正确格式示例)": "İşlenecek ses dosyasının yolunu girin (varsayılan doğru format örneğidir):", "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": "Sesin hacim zarfını ayarlayın. 0'a yakın değerler, sesin orijinal vokallerin hacmine benzer olmasını sağlar. Düşük bir değerle ses gürültüsünü maskeleyebilir ve hacmi daha doğal bir şekilde duyulabilir hale getirebilirsiniz. 1'e yaklaştıkça sürekli bir yüksek ses seviyesi elde edilir:", "输入监听": "输入监听", "输入训练文件夹路径": "Eğitim klasörünün yolunu girin:", @@ -128,11 +139,13 @@ "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": "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", "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": "Pitch algoritmasını seçin ('pm': daha hızlı çıkarır ancak daha düşük kaliteli konuşma; 'harvest': daha iyi konuşma sesi ancak son derece yavaş; 'crepe': daha da iyi kalite ancak GPU yoğunluğu gerektirir):", "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": "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", + "采样率": "采样率", "采样率:": "采样率:", "采样长度": "Örnekleme uzunluğu", "重载设备列表": "Cihaz listesini yeniden yükle", "音调设置": "Pitch ayarları", "音频设备": "Ses cihazı", + "音高引导(f0)": "音高引导(f0)", "音高算法": "音高算法", "额外推理时长": "Ekstra çıkartma süresi" } diff --git a/i18n/locale/zh_CN.json b/i18n/locale/zh_CN.json index 8d84760..5ee603a 100644 --- a/i18n/locale/zh_CN.json +++ b/i18n/locale/zh_CN.json @@ -5,6 +5,8 @@ "B模型路径": "B模型路径", "E:\\语音音频+标注\\米津玄师\\src": "E:\\语音音频+标注\\米津玄师\\src", "F0曲线文件, 可选, 一行一个音高, 代替默认F0及升降调": "F0曲线文件, 可选, 一行一个音高, 代替默认F0及升降调", + "ID(短)": "ID(短)", + "ID(长)": "ID(长)", "Index Rate": "Index Rate", "Onnx导出": "Onnx导出", "Onnx输出路径": "Onnx输出路径", @@ -22,8 +24,10 @@ "step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引", "step3a:正在训练模型": "step3a:正在训练模型", "一键训练": "一键训练", + "不显示": "不显示", "也可批量输入音频文件, 二选一, 优先读文件夹": "也可批量输入音频文件, 二选一, 优先读文件夹", "人声伴奏分离批量处理， 使用UVR5模型。
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)。
模型分为三类：
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；
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；
3、去混响、去延迟模型（by FoxJoy）：
  (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；
 (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。
去混响/去延迟，附：
1、DeEcho-DeReverb模型的耗时是另外2个DeEcho模型的接近2倍；
2、MDX-Net-Dereverb模型挺慢的；
3、个人推荐的最干净的配置是先MDX-Net再DeEcho-Aggressive。": "人声伴奏分离批量处理， 使用UVR5模型。
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)。
模型分为三类：
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；
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；
3、去混响、去延迟模型（by FoxJoy）：
  (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；
 (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。
去混响/去延迟，附：
1、DeEcho-DeReverb模型的耗时是另外2个DeEcho模型的接近2倍；
2、MDX-Net-Dereverb模型挺慢的；
3、个人推荐的最干净的配置是先MDX-Net再DeEcho-Aggressive。", + "从模型中读取": "从模型中读取", "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": "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", "伴奏人声分离&去混响&去回声": "伴奏人声分离&去混响&去回声", "使用模型采样率": "使用模型采样率", @@ -33,6 +37,7 @@ "保存的模型名不带后缀": "保存的模型名不带后缀", "保存频率save_every_epoch": "保存频率save_every_epoch", "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": "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", + "信息": "信息", "修改": "修改", "修改模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "修改模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)", "停止音频转换": "停止音频转换", @@ -51,11 +56,14 @@ "响应阈值": "响应阈值", "响度因子": "响度因子", "处理数据": "处理数据", + "实际计算": "实际计算", "导出Onnx模型": "导出Onnx模型", "导出文件格式": "导出文件格式", + "封装时间": "封装时间", "常见问题解答": "常见问题解答", "常规设置": "常规设置", "开始音频转换": "开始音频转换", + "待处理音频文件": "待处理音频文件", "很遗憾您这没有能用的显卡来支持您训练": "很遗憾您这没有能用的显卡来支持您训练", "性能设置": "性能设置", "总训练轮数total_epoch": "总训练轮数total_epoch", @@ -68,16 +76,20 @@ "推理音色": "推理音色", "提取": "提取", "提取音高和处理数据使用的CPU进程数": "提取音高和处理数据使用的CPU进程数", + "无": "无", "是": "是", "是否仅保存最新的ckpt文件以节省硬盘空间": "是否仅保存最新的ckpt文件以节省硬盘空间", "是否在每次保存时间点将最终小模型保存至weights文件夹": "是否在每次保存时间点将最终小模型保存至weights文件夹", "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": "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", "显卡信息": "显卡信息", + "有": "有", "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.
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LICENSE.": "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.
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LICENSE.", "查看": "查看", "查看模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "查看模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)", "检索特征占比": "检索特征占比", "模型": "模型", + "模型信息": "模型信息", + "模型名": "模型名", "模型推理": "模型推理", "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": "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", "模型是否带音高指导": "模型是否带音高指导", @@ -112,7 +124,6 @@ "输入实验名": "输入实验名", "输入待处理音频文件夹路径": "输入待处理音频文件夹路径", "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)": "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)", - "输入待处理音频文件路径(默认是正确格式示例)": "输入待处理音频文件路径(默认是正确格式示例)", "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": "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", "输入监听": "输入监听", "输入训练文件夹路径": "输入训练文件夹路径", @@ -128,11 +139,13 @@ "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": "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", "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": "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", "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": "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", + "采样率": "采样率", "采样率:": "采样率:", "采样长度": "采样长度", "重载设备列表": "重载设备列表", "音调设置": "音调设置", "音频设备": "音频设备", + "音高引导(f0)": "音高引导(f0)", "音高算法": "音高算法", "额外推理时长": "额外推理时长" } diff --git a/i18n/locale/zh_HK.json b/i18n/locale/zh_HK.json index 4b3774a..2e05091 100644 --- a/i18n/locale/zh_HK.json +++ b/i18n/locale/zh_HK.json @@ -5,6 +5,8 @@ "B模型路径": "B模型路徑", "E:\\语音音频+标注\\米津玄师\\src": "E:\\语音音频+标注\\米津玄师\\src", "F0曲线文件, 可选, 一行一个音高, 代替默认F0及升降调": "F0曲線檔案，可選，一行一個音高，代替預設的F0及升降調", + "ID(短)": "ID(短)", + "ID(长)": "ID(长)", "Index Rate": "Index Rate", "Onnx导出": "Onnx导出", "Onnx输出路径": "Onnx输出路径", @@ -22,8 +24,10 @@ "step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "步驟3: 填寫訓練設定, 開始訓練模型和索引", "step3a:正在训练模型": "step3a:正在训练模型", "一键训练": "一鍵訓練", + "不显示": "不显示", "也可批量输入音频文件, 二选一, 优先读文件夹": "也可批量输入音频文件, 二选一, 优先读文件夹", "人声伴奏分离批量处理， 使用UVR5模型。
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)。
模型分为三类：
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；
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；
3、去混响、去延迟模型（by FoxJoy）：
  (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；
 (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。
去混响/去延迟，附：
1、DeEcho-DeReverb模型的耗时是另外2个DeEcho模型的接近2倍；
2、MDX-Net-Dereverb模型挺慢的；
3、个人推荐的最干净的配置是先MDX-Net再DeEcho-Aggressive。": "使用UVR5模型進行人聲伴奏分離的批次處理。
有效資料夾路徑格式的例子：D:\\path\\to\\input\\folder（從檔案管理員地址欄複製）。
模型分為三類：
1. 保留人聲：選擇這個選項適用於沒有和聲的音訊。它比HP5更好地保留了人聲。它包括兩個內建模型：HP2和HP3。HP3可能輕微漏出伴奏，但比HP2更好地保留了人聲；
2. 僅保留主人聲：選擇這個選項適用於有和聲的音訊。它可能會削弱主人聲。它包括一個內建模型：HP5。
3. 消除混響和延遲模型（由FoxJoy提供）：
  (1) MDX-Net：對於立體聲混響的移除是最好的選擇，但不能移除單聲道混響；
 (234) DeEcho：移除延遲效果。Aggressive模式比Normal模式移除得更徹底。DeReverb另外移除混響，可以移除單聲道混響，但對於高頻重的板式混響移除不乾淨。
消除混響/延遲注意事項：
1. DeEcho-DeReverb模型的處理時間是其他兩個DeEcho模型的近兩倍；
2. MDX-Net-Dereverb模型相當慢；
3. 個人推薦的最乾淨配置是先使用MDX-Net，然後使用DeEcho-Aggressive。", + "从模型中读取": "从模型中读取", "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": "以-分隔輸入使用的卡號, 例如 0-1-2 使用卡0和卡1和卡2", "伴奏人声分离&去混响&去回声": "伴奏人聲分離&去混響&去回聲", "使用模型采样率": "使用模型采样率", @@ -33,6 +37,7 @@ "保存的模型名不带后缀": "儲存的模型名不帶副檔名", "保存频率save_every_epoch": "保存頻率save_every_epoch", "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": "保護清輔音和呼吸聲，防止電音撕裂等artifact，拉滿0.5不開啟，調低加大保護力度但可能降低索引效果", + "信息": "信息", "修改": "修改", "修改模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "修改模型資訊(僅支援weights資料夾下提取的小模型檔案)", "停止音频转换": "停止音訊轉換", @@ -51,11 +56,14 @@ "响应阈值": "響應閾值", "响度因子": "響度因子", "处理数据": "處理資料", + "实际计算": "实际计算", "导出Onnx模型": "导出Onnx模型", "导出文件格式": "導出檔格式", + "封装时间": "封装时间", "常见问题解答": "常見問題解答", "常规设置": "一般設定", "开始音频转换": "開始音訊轉換", + "待处理音频文件": "待处理音频文件", "很遗憾您这没有能用的显卡来支持您训练": "很遗憾您这没有能用的显卡来支持您训练", "性能设置": "效能設定", "总训练轮数total_epoch": "總訓練輪數total_epoch", @@ -68,16 +76,20 @@ "推理音色": "推理音色", "提取": "提取", "提取音高和处理数据使用的CPU进程数": "提取音高和處理數據使用的CPU進程數", + "无": "无", "是": "是", "是否仅保存最新的ckpt文件以节省硬盘空间": "是否僅保存最新的ckpt檔案以節省硬碟空間", "是否在每次保存时间点将最终小模型保存至weights文件夹": "是否在每次保存時間點將最終小模型保存至weights檔夾", "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": "是否緩存所有訓練集至 VRAM。小於10分鐘的小數據可緩存以加速訓練，大數據緩存會爆 VRAM 也加不了多少速度", "显卡信息": "顯示卡資訊", + "有": "有", "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.
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LICENSE.": "本軟體以MIT協議開源，作者不對軟體具備任何控制力，使用軟體者、傳播軟體導出的聲音者自負全責。
如不認可該條款，則不能使用或引用軟體包內任何程式碼和檔案。詳見根目錄使用需遵守的協議-LICENSE.txt。", "查看": "查看", "查看模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "查看模型資訊(僅支援weights資料夾下提取的小模型檔案)", "检索特征占比": "檢索特徵佔比", "模型": "模型", + "模型信息": "模型信息", + "模型名": "模型名", "模型推理": "模型推理", "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": "模型提取(輸入logs資料夾下大檔案模型路徑)，適用於訓一半不想訓了模型沒有自動提取儲存小檔案模型，或者想測試中間模型的情況", "模型是否带音高指导": "模型是否帶音高指導", @@ -112,7 +124,6 @@ "输入实验名": "輸入實驗名稱", "输入待处理音频文件夹路径": "輸入待處理音頻資料夾路徑", "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)": "輸入待處理音頻資料夾路徑(去檔案管理器地址欄拷貝即可)", - "输入待处理音频文件路径(默认是正确格式示例)": "輸入待處理音頻檔案路徑（預設是正確格式示例）", "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": "輸入源音量包絡替換輸出音量包絡融合比例，越靠近1越使用輸出包絡", "输入监听": "输入监听", "输入训练文件夹路径": "輸入訓練檔案夾路徑", @@ -128,11 +139,13 @@ "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": "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", "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": "選擇音高提取演算法,輸入歌聲可用pm提速,harvest低音好但巨慢無比,crepe效果好但吃GPU,rmvpe效果最好且微吃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,rmvpe效果最好且微吃CPU/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,rmvpe效果最好且微吃CPU/GPU", + "采样率": "采样率", "采样率:": "采样率:", "采样长度": "取樣長度", "重载设备列表": "重載設備列表", "音调设置": "音調設定", "音频设备": "音訊設備", + "音高引导(f0)": "音高引导(f0)", "音高算法": "音高演算法", "额外推理时长": "額外推理時長" } diff --git a/i18n/locale/zh_SG.json b/i18n/locale/zh_SG.json index 4b3774a..2e05091 100644 --- a/i18n/locale/zh_SG.json +++ b/i18n/locale/zh_SG.json @@ -5,6 +5,8 @@ "B模型路径": "B模型路徑", "E:\\语音音频+标注\\米津玄师\\src": "E:\\语音音频+标注\\米津玄师\\src", "F0曲线文件, 可选, 一行一个音高, 代替默认F0及升降调": "F0曲線檔案，可選，一行一個音高，代替預設的F0及升降調", + "ID(短)": "ID(短)", + "ID(长)": "ID(长)", "Index Rate": "Index Rate", "Onnx导出": "Onnx导出", "Onnx输出路径": "Onnx输出路径", @@ -22,8 +24,10 @@ "step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "步驟3: 填寫訓練設定, 開始訓練模型和索引", "step3a:正在训练模型": "step3a:正在训练模型", "一键训练": "一鍵訓練", + "不显示": "不显示", "也可批量输入音频文件, 二选一, 优先读文件夹": "也可批量输入音频文件, 二选一, 优先读文件夹", "人声伴奏分离批量处理， 使用UVR5模型。
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)。
模型分为三类：
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；
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；
3、去混响、去延迟模型（by FoxJoy）：
  (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；
 (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。
去混响/去延迟，附：
1、DeEcho-DeReverb模型的耗时是另外2个DeEcho模型的接近2倍；
2、MDX-Net-Dereverb模型挺慢的；
3、个人推荐的最干净的配置是先MDX-Net再DeEcho-Aggressive。": "使用UVR5模型進行人聲伴奏分離的批次處理。
有效資料夾路徑格式的例子：D:\\path\\to\\input\\folder（從檔案管理員地址欄複製）。
模型分為三類：
1. 保留人聲：選擇這個選項適用於沒有和聲的音訊。它比HP5更好地保留了人聲。它包括兩個內建模型：HP2和HP3。HP3可能輕微漏出伴奏，但比HP2更好地保留了人聲；
2. 僅保留主人聲：選擇這個選項適用於有和聲的音訊。它可能會削弱主人聲。它包括一個內建模型：HP5。
3. 消除混響和延遲模型（由FoxJoy提供）：
  (1) MDX-Net：對於立體聲混響的移除是最好的選擇，但不能移除單聲道混響；
 (234) DeEcho：移除延遲效果。Aggressive模式比Normal模式移除得更徹底。DeReverb另外移除混響，可以移除單聲道混響，但對於高頻重的板式混響移除不乾淨。
消除混響/延遲注意事項：
1. DeEcho-DeReverb模型的處理時間是其他兩個DeEcho模型的近兩倍；
2. MDX-Net-Dereverb模型相當慢；
3. 個人推薦的最乾淨配置是先使用MDX-Net，然後使用DeEcho-Aggressive。", + "从模型中读取": "从模型中读取", "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": "以-分隔輸入使用的卡號, 例如 0-1-2 使用卡0和卡1和卡2", "伴奏人声分离&去混响&去回声": "伴奏人聲分離&去混響&去回聲", "使用模型采样率": "使用模型采样率", @@ -33,6 +37,7 @@ "保存的模型名不带后缀": "儲存的模型名不帶副檔名", "保存频率save_every_epoch": "保存頻率save_every_epoch", "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": "保護清輔音和呼吸聲，防止電音撕裂等artifact，拉滿0.5不開啟，調低加大保護力度但可能降低索引效果", + "信息": "信息", "修改": "修改", "修改模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "修改模型資訊(僅支援weights資料夾下提取的小模型檔案)", "停止音频转换": "停止音訊轉換", @@ -51,11 +56,14 @@ "响应阈值": "響應閾值", "响度因子": "響度因子", "处理数据": "處理資料", + "实际计算": "实际计算", "导出Onnx模型": "导出Onnx模型", "导出文件格式": "導出檔格式", + "封装时间": "封装时间", "常见问题解答": "常見問題解答", "常规设置": "一般設定", "开始音频转换": "開始音訊轉換", + "待处理音频文件": "待处理音频文件", "很遗憾您这没有能用的显卡来支持您训练": "很遗憾您这没有能用的显卡来支持您训练", "性能设置": "效能設定", "总训练轮数total_epoch": "總訓練輪數total_epoch", @@ -68,16 +76,20 @@ "推理音色": "推理音色", "提取": "提取", "提取音高和处理数据使用的CPU进程数": "提取音高和處理數據使用的CPU進程數", + "无": "无", "是": "是", "是否仅保存最新的ckpt文件以节省硬盘空间": "是否僅保存最新的ckpt檔案以節省硬碟空間", "是否在每次保存时间点将最终小模型保存至weights文件夹": "是否在每次保存時間點將最終小模型保存至weights檔夾", "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": "是否緩存所有訓練集至 VRAM。小於10分鐘的小數據可緩存以加速訓練，大數據緩存會爆 VRAM 也加不了多少速度", "显卡信息": "顯示卡資訊", + "有": "有", "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.
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LICENSE.": "本軟體以MIT協議開源，作者不對軟體具備任何控制力，使用軟體者、傳播軟體導出的聲音者自負全責。
如不認可該條款，則不能使用或引用軟體包內任何程式碼和檔案。詳見根目錄使用需遵守的協議-LICENSE.txt。", "查看": "查看", "查看模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "查看模型資訊(僅支援weights資料夾下提取的小模型檔案)", "检索特征占比": "檢索特徵佔比", "模型": "模型", + "模型信息": "模型信息", + "模型名": "模型名", "模型推理": "模型推理", "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": "模型提取(輸入logs資料夾下大檔案模型路徑)，適用於訓一半不想訓了模型沒有自動提取儲存小檔案模型，或者想測試中間模型的情況", "模型是否带音高指导": "模型是否帶音高指導", @@ -112,7 +124,6 @@ "输入实验名": "輸入實驗名稱", "输入待处理音频文件夹路径": "輸入待處理音頻資料夾路徑", "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)": "輸入待處理音頻資料夾路徑(去檔案管理器地址欄拷貝即可)", - "输入待处理音频文件路径(默认是正确格式示例)": "輸入待處理音頻檔案路徑（預設是正確格式示例）", "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": "輸入源音量包絡替換輸出音量包絡融合比例，越靠近1越使用輸出包絡", "输入监听": "输入监听", "输入训练文件夹路径": "輸入訓練檔案夾路徑", @@ -128,11 +139,13 @@ "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": "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", "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": "選擇音高提取演算法,輸入歌聲可用pm提速,harvest低音好但巨慢無比,crepe效果好但吃GPU,rmvpe效果最好且微吃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,rmvpe效果最好且微吃CPU/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,rmvpe效果最好且微吃CPU/GPU", + "采样率": "采样率", "采样率:": "采样率:", "采样长度": "取樣長度", "重载设备列表": "重載設備列表", "音调设置": "音調設定", "音频设备": "音訊設備", + "音高引导(f0)": "音高引导(f0)", "音高算法": "音高演算法", "额外推理时长": "額外推理時長" } diff --git a/i18n/locale/zh_TW.json b/i18n/locale/zh_TW.json index 4b3774a..2e05091 100644 --- a/i18n/locale/zh_TW.json +++ b/i18n/locale/zh_TW.json @@ -5,6 +5,8 @@ "B模型路径": "B模型路徑", "E:\\语音音频+标注\\米津玄师\\src": "E:\\语音音频+标注\\米津玄师\\src", "F0曲线文件, 可选, 一行一个音高, 代替默认F0及升降调": "F0曲線檔案，可選，一行一個音高，代替預設的F0及升降調", + "ID(短)": "ID(短)", + "ID(长)": "ID(长)", "Index Rate": "Index Rate", "Onnx导出": "Onnx导出", "Onnx输出路径": "Onnx输出路径", @@ -22,8 +24,10 @@ "step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "步驟3: 填寫訓練設定, 開始訓練模型和索引", "step3a:正在训练模型": "step3a:正在训练模型", "一键训练": "一鍵訓練", + "不显示": "不显示", "也可批量输入音频文件, 二选一, 优先读文件夹": "也可批量输入音频文件, 二选一, 优先读文件夹", "人声伴奏分离批量处理， 使用UVR5模型。
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)。
模型分为三类：
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；
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；
3、去混响、去延迟模型（by FoxJoy）：
  (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；
 (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。
去混响/去延迟，附：
1、DeEcho-DeReverb模型的耗时是另外2个DeEcho模型的接近2倍；
2、MDX-Net-Dereverb模型挺慢的；
3、个人推荐的最干净的配置是先MDX-Net再DeEcho-Aggressive。": "使用UVR5模型進行人聲伴奏分離的批次處理。
有效資料夾路徑格式的例子：D:\\path\\to\\input\\folder（從檔案管理員地址欄複製）。
模型分為三類：
1. 保留人聲：選擇這個選項適用於沒有和聲的音訊。它比HP5更好地保留了人聲。它包括兩個內建模型：HP2和HP3。HP3可能輕微漏出伴奏，但比HP2更好地保留了人聲；
2. 僅保留主人聲：選擇這個選項適用於有和聲的音訊。它可能會削弱主人聲。它包括一個內建模型：HP5。
3. 消除混響和延遲模型（由FoxJoy提供）：
  (1) MDX-Net：對於立體聲混響的移除是最好的選擇，但不能移除單聲道混響；
 (234) DeEcho：移除延遲效果。Aggressive模式比Normal模式移除得更徹底。DeReverb另外移除混響，可以移除單聲道混響，但對於高頻重的板式混響移除不乾淨。
消除混響/延遲注意事項：
1. DeEcho-DeReverb模型的處理時間是其他兩個DeEcho模型的近兩倍；
2. MDX-Net-Dereverb模型相當慢；
3. 個人推薦的最乾淨配置是先使用MDX-Net，然後使用DeEcho-Aggressive。", + "从模型中读取": "从模型中读取", "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": "以-分隔輸入使用的卡號, 例如 0-1-2 使用卡0和卡1和卡2", "伴奏人声分离&去混响&去回声": "伴奏人聲分離&去混響&去回聲", "使用模型采样率": "使用模型采样率", @@ -33,6 +37,7 @@ "保存的模型名不带后缀": "儲存的模型名不帶副檔名", "保存频率save_every_epoch": "保存頻率save_every_epoch", "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": "保護清輔音和呼吸聲，防止電音撕裂等artifact，拉滿0.5不開啟，調低加大保護力度但可能降低索引效果", + "信息": "信息", "修改": "修改", "修改模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "修改模型資訊(僅支援weights資料夾下提取的小模型檔案)", "停止音频转换": "停止音訊轉換", @@ -51,11 +56,14 @@ "响应阈值": "響應閾值", "响度因子": "響度因子", "处理数据": "處理資料", + "实际计算": "实际计算", "导出Onnx模型": "导出Onnx模型", "导出文件格式": "導出檔格式", + "封装时间": "封装时间", "常见问题解答": "常見問題解答", "常规设置": "一般設定", "开始音频转换": "開始音訊轉換", + "待处理音频文件": "待处理音频文件", "很遗憾您这没有能用的显卡来支持您训练": "很遗憾您这没有能用的显卡来支持您训练", "性能设置": "效能設定", "总训练轮数total_epoch": "總訓練輪數total_epoch", @@ -68,16 +76,20 @@ "推理音色": "推理音色", "提取": "提取", "提取音高和处理数据使用的CPU进程数": "提取音高和處理數據使用的CPU進程數", + "无": "无", "是": "是", "是否仅保存最新的ckpt文件以节省硬盘空间": "是否僅保存最新的ckpt檔案以節省硬碟空間", "是否在每次保存时间点将最终小模型保存至weights文件夹": "是否在每次保存時間點將最終小模型保存至weights檔夾", "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": "是否緩存所有訓練集至 VRAM。小於10分鐘的小數據可緩存以加速訓練，大數據緩存會爆 VRAM 也加不了多少速度", "显卡信息": "顯示卡資訊", + "有": "有", "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.
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LICENSE.": "本軟體以MIT協議開源，作者不對軟體具備任何控制力，使用軟體者、傳播軟體導出的聲音者自負全責。
如不認可該條款，則不能使用或引用軟體包內任何程式碼和檔案。詳見根目錄使用需遵守的協議-LICENSE.txt。", "查看": "查看", "查看模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "查看模型資訊(僅支援weights資料夾下提取的小模型檔案)", "检索特征占比": "檢索特徵佔比", "模型": "模型", + "模型信息": "模型信息", + "模型名": "模型名", "模型推理": "模型推理", "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": "模型提取(輸入logs資料夾下大檔案模型路徑)，適用於訓一半不想訓了模型沒有自動提取儲存小檔案模型，或者想測試中間模型的情況", "模型是否带音高指导": "模型是否帶音高指導", @@ -112,7 +124,6 @@ "输入实验名": "輸入實驗名稱", "输入待处理音频文件夹路径": "輸入待處理音頻資料夾路徑", "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)": "輸入待處理音頻資料夾路徑(去檔案管理器地址欄拷貝即可)", - "输入待处理音频文件路径(默认是正确格式示例)": "輸入待處理音頻檔案路徑（預設是正確格式示例）", "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": "輸入源音量包絡替換輸出音量包絡融合比例，越靠近1越使用輸出包絡", "输入监听": "输入监听", "输入训练文件夹路径": "輸入訓練檔案夾路徑", @@ -128,11 +139,13 @@ "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": "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", "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": "選擇音高提取演算法,輸入歌聲可用pm提速,harvest低音好但巨慢無比,crepe效果好但吃GPU,rmvpe效果最好且微吃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,rmvpe效果最好且微吃CPU/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,rmvpe效果最好且微吃CPU/GPU", + "采样率": "采样率", "采样率:": "采样率:", "采样长度": "取樣長度", "重载设备列表": "重載設備列表", "音调设置": "音調設定", "音频设备": "音訊設備", + "音高引导(f0)": "音高引导(f0)", "音高算法": "音高演算法", "额外推理时长": "額外推理時長" }