From d4e9badf17f2b5e468735f554ab5f147ee1ea641 Mon Sep 17 00:00:00 2001
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Date: Fri, 23 Jun 2023 21:59:37 +0800
Subject: [PATCH] fix extract locale
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infer-web.py | 13 +------------
1 file changed, 1 insertion(+), 12 deletions(-)
diff --git a/infer-web.py b/infer-web.py
index cb2dd5f..f362bb9 100644
--- a/infer-web.py
+++ b/infer-web.py
@@ -1552,18 +1552,7 @@ with gr.Blocks() as app:
with gr.Group():
gr.Markdown(
value=i18n(
- "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。"
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with gr.Row():