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{
"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模型权重": "Peso (w) para o modelo A:",
"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",
"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:",
"Index Rate": "Taxa do Index",
"Onnx导出": "Exportar Onnx",
"Onnx输出路径": "Caminho de exportação ONNX:",
"RVC模型路径": "Caminho do Modelo RVC:",
"ckpt处理": "processamento ckpt",
"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",
"pth文件路径不可包含中文": "o caminho do arquivo pth não pode conter caracteres chineses",
"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.",
"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.",
"step1:正在处理数据": "Etapa 1: Processamento de dados",
"step2:正在提取音高&正在提取特征": "step2:正在提取音高&正在提取特征",
"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.",
"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):",
"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",
"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。 <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.",
"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",
"使用设备采样率": "使用设备采样率",
"保存名": "Salvar nome",
"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):",
"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:",
"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",
"全流程结束!": "Todos os processos foram concluídos!",
"刷新音色列表和索引路径": "Atualizar lista de voz e caminho do Index",
"加载模型": "Modelo",
"加载预训练底模D路径": "Carregue o caminho D do modelo base pré-treinado:",
"加载预训练底模G路径": "Carregue o caminho G do modelo base pré-treinado:",
"单次推理": "Único",
"卸载音色省显存": "Descarregue a voz para liberar a memória da GPU:",
"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).",
"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:",
"否": "Não",
"启用相位声码器": "启用相位声码器",
"响应阈值": "Limiar de resposta",
"响度因子": "Fator de volume",
"处理数据": "Processar o Conjunto de Dados",
"导出Onnx模型": "Exportar Modelo Onnx",
"导出文件格式": "Qual formato de arquivo você prefere?",
"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",
"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):",
"批量推理": "Conversão em Lote",
"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.",
"指定输出主人声文件夹": "Especifique a pasta de saída para vocais:",
"指定输出文件夹": "Especifique a pasta de saída:",
"指定输出非主人声文件夹": "Informar a pasta de saída para acompanhamento:",
"推理时间(ms):": "Tempo de inferência (ms):",
"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:",
"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",
"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>",
"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:",
"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):",
"模型是否带音高指导,1是0否": "Se o modelo tem orientação de passo (1: sim, 0: não):",
"模型版本型号": "Versão:",
"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",
"模型路径": "Caminho para o Modelo:",
"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!):",
"淡入淡出长度": "Comprimento de desvanecimento",
"版本": "Versão",
"特征提取": "Extrair Tom",
"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:",
"独占 WASAPI 设备": "独占 WASAPI 设备",
"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.",
"目标采样率": "Taxa de amostragem:",
"算法延迟(ms):": "Atrasos algorítmicos (ms):",
"响度因子": "Fator de volume"
"自动检测index路径,下拉式选择(dropdown)": "Detecte automaticamente o caminho do Index e selecione no menu suspenso:",
"融合": "Fusão",
"要改的模型信息": "Informações do modelo a ser modificado:",
"要置入的模型信息": "Informações do modelo a ser colocado:",
"训练": "Treinar",
"训练模型": "Treinar Modelo",
"训练特征索引": "Treinar Index",
"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",
"设备类型": "设备类型",
"请指定说话人id": "Especifique o ID do locutor/cantor:",
"请选择index文件": "Selecione o arquivo de Index",
"请选择pth文件": "Selecione o arquivo pth",
"请选择说话人id": "Selecione Palestrantes/Cantores ID:",
"转换": "Converter",
"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:",
"输入设备": "Dispositivo de entrada",
"输入降噪": "Redução de ruído de entrada",
"输出信息": "Informação de saída",
"输出变声": "Mudança de voz de saída",
"输出设备": "Dispositivo de saída",
"输出降噪": "Redução de ruído 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)",
"选择.index文件": "Selecione o Index",
"选择.pth文件": "Selecione o Arquivo",
"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",
"音高算法": "Algoritmo de detecção de pitch",
"额外推理时长": "Tempo extra de inferência"
}