chore(docs): update docs(ko, ja) & i18n ko translation data (#1744)

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docs/jp/Changelog_JA.md

@@ -0,0 +1,123 @@
+### 2023 年 10 月 6 日更新
+
+リアルタイム声変換のためのインターフェース go-realtime-gui.bat/gui_v1.py を作成しました（実際には既に存在していました）。今回のアップデートでは、リアルタイム声変換のパフォーマンスを重点的に最適化しました。0813 版との比較：
+
+- 1.  インターフェース操作の最適化：パラメータのホット更新（パラメータ調整時に中断して再起動する必要がない）、レイジーロードモデル（既にロードされたモデルは再ロードする必要がない）、音量因子パラメータ追加（音量を入力オーディオに近づける）
+- 2.  内蔵ノイズリダクション効果と速度の最適化
+- 3.  推論速度の大幅な最適化
+
+入出力デバイスは同じタイプを選択する必要があります。例えば、両方とも MME タイプを選択します。
+
+1006 バージョンの全体的な更新は：
+
+- 1.  rmvpe 音声ピッチ抽出アルゴリズムの効果をさらに向上、特に男性の低音部分で大きな改善
+- 2.  推論インターフェースレイアウトの最適化
+
+### 2023 年 8 月 13 日更新
+
+1-通常のバグ修正
+
+- 保存頻度と総ラウンド数の最小値を 1 に変更。総ラウンド数の最小値を 2 に変更
+- pretrain モデルなしでのトレーニングエラーを修正
+- 伴奏とボーカルの分離完了後の VRAM クリア
+- faiss 保存パスを絶対パスから相対パスに変更
+- パスに空白が含まれる場合のサポート（トレーニングセットのパス+実験名がサポートされ、エラーにならない）
+- filelist の強制的な utf8 エンコーディングをキャンセル
+- リアルタイム声変換中にインデックスを有効にすることによる CPU の大幅な使用問題を解決
+
+2-重要なアップデート
+
+- 現在最も強力なオープンソースの人間の声のピッチ抽出モデル RMVPE をトレーニングし、RVC のトレーニング、オフライン/リアルタイム推論に使用。pytorch/onnx/DirectML をサポート
+- pytorch-dml を通じて A カードと I カードのサポート
+  （1）リアルタイム声変換（2）推論（3）ボーカルと伴奏の分離（4）トレーニングはまだサポートされておらず、CPU でのトレーニングに切り替わります。onnx_dml を通じて rmvpe_gpu の推論をサポート
+
+### 2023 年 6 月 18 日更新
+
+- v2 に 32k と 48k の 2 つの新しい事前トレーニングモデルを追加
+- 非 f0 モデルの推論エラーを修正
+- 1 時間を超えるトレーニングセットのインデックス構築フェーズでは、自動的に kmeans で特徴を縮小し、インデックスのトレーニングを加速し、検索に追加
+- 人間の声をギターに変換するおもちゃのリポジトリを添付
+- データ処理で異常値スライスを除外
+- onnx エクスポートオプションタブ
+
+失敗した実験：
+
+- ~~特徴検索に時間次元を追加：ダメ、効果がない~~
+- ~~特徴検索に PCAR 次元削減オプションを追加：ダメ、大きなデータは kmeans でデータ量を減らし、小さいデータは次元削減の時間が節約するマッチングの時間よりも長い~~
+- ~~onnx 推論のサポート（推論のみの小さな圧縮パッケージ付き）：ダメ、nsf の生成には pytorch が必要~~
+- ~~トレーニング中に音声、ジェンダー、eq、ノイズなどで入力をランダムに増強：ダメ、効果がない~~
+- ~~小型声码器の接続調査：ダメ、効果が悪化~~
+
+todolist：
+
+- ~~トレーニングセットの音声ピッチ認識に crepe をサポート：既に RMVPE に置き換えられているため不要~~
+- ~~多プロセス harvest 推論：既に RMVPE に置き換えられているため不要~~
+- ~~crepe の精度サポートと RVC-config の同期：既に RMVPE に置き換えられているため不要。これをサポートするには torchcrepe ライブラリも同期する必要があり、面倒~~
+- F0 エディタとの連携
+
+### 2023 年 5 月 28 日更新
+
+- v2 の jupyter notebook を追加、韓国語の changelog を追加、いくつかの環境依存関係を追加
+- 呼吸、清辅音、歯音の保護モードを追加
+- crepe-full 推論をサポート
+- UVR5 人間の声と伴奏の分離に 3 つの遅延除去モデルと MDX-Net の混响除去モデルを追加、HP3 人声抽出モデルを追加
+- インデックス名にバージョンと実験名を追加
+- 人間の声と伴奏の分離、推論のバッチエクスポートにオーディオエクスポートフォーマットオプションを追加
+- 32k モデルのトレーニングを廃止
+
+### 2023 年 5 月 13 日更新
+
+- ワンクリックパッケージ内の古いバージョンの runtime 内の lib.infer_pack と uvr5_pack の残骸をクリア
+- トレーニングセットの事前処理の擬似マルチプロセスバグを修正
+- harvest による音声ピッチ認識で無声音現象を弱めるために中間値フィルターを追加、中間値フィルターの半径を調整可能
+- 音声エクスポートにポストプロセスリサンプリングを追加
+- トレーニング時の n_cpu プロセス数を「F0 抽出のみ調整」から「データ事前処理と F0 抽出の調整」に変更
+- logs フォルダ下の index パスを自動検出し、ドロップダウンリスト機能を提供
+- タブページに「よくある質問」を追加（または github-rvc-wiki を参照）
+- 同じパスの入力音声推論に音声ピッチキャッシュを追加（用途：harvest 音声ピッチ抽出を使用すると、全体のパイプラインが長く繰り返される音声ピッチ抽出プロセスを経験し、キャッシュを使用しない場合、異なる音色、インデックス、音声ピッチ中間値フィルター半径パラメーターをテストするユーザーは、最初のテスト後の待機結果が非常に苦痛になります）
+
+### 2023 年 5 月 14 日更新
+
+- 音量エンベロープのアライメント入力ミックス（「入力が無音で出力がわずかなノイズ」の問題を緩和することができます。入力音声の背景ノイズが大きい場合は、オンにしないことをお勧めします。デフォルトではオフ（1 として扱われる））
+- 指定された頻度で抽出された小型モデルを保存する機能をサポート（異なるエポックでの推論効果を試したいが、すべての大きなチェックポイントを保存して手動で小型モデルを抽出するのが面倒な場合、この機能は非常に便利です）
+- システム全体のプロキシが開かれている場合にブラウザの接続エラーが発生する問題を環境変数の設定で解決
+- v2 事前訓練モデルをサポート（現在、テストのために 40k バージョンのみが公開されており、他の 2 つのサンプリングレートはまだ完全に訓練されていません）
+- 推論前に 1 を超える過大な音量を制限
+- データ事前処理パラメーターを微調整
+
+### 2023 年 4 月 9 日更新
+
+- トレーニングパラメーターを修正し、GPU の平均利用率を向上させる。A100 は最高 25％から約 90％に、V100 は 50％から約 90％に、2060S は 60％から約 85％に、P40 は 25％から約 95％に向上し、トレーニング速度が大幅に向上
+- パラメーターを修正：全体の batch_size を各カードの batch_size に変更
+- total_epoch を修正：最大制限 100 から 1000 に解除; デフォルト 10 からデフォルト 20 に引き上げ
+- ckpt 抽出時に音声ピッチの有無を誤って認識し、推論が異常になる問題を修正
+- 分散トレーニングで各ランクが ckpt を 1 回ずつ保存する問題を修正
+- 特徴抽出で nan 特徴をフィルタリング
+- 入力が無音で出力がランダムな子音またはノイズになる問題を修正（旧バージョンのモデルはトレーニングセットを作り直して再トレーニングする必要があります）
+
+### 2023 年 4 月 16 日更新
+
+- ローカルリアルタイム音声変換ミニ GUI を新設、go-realtime-gui.bat をダブルクリックで起動
+- トレーニングと推論で 50Hz 以下の周波数帯をフィルタリング
+- トレーニングと推論の音声ピッチ抽出 pyworld の最低音声ピッチをデフォルトの 80 から 50 に下げ、50-80hz の男性低音声が無声にならないように
+- WebUI がシステムの地域に基づいて言語を変更する機能をサポート（現在サポートされているのは en_US、ja_JP、zh_CN、zh_HK、zh_SG、zh_TW、サポートされていない場合はデフォルトで en_US になります）
+- 一部のグラフィックカードの認識を修正（例えば V100-16G の認識失敗、P4 の認識失敗）
+
+### 2023 年 4 月 28 日更新
+
+- faiss インデックス設定をアップグレードし、速度が速く、品質が高くなりました
+- total_npy 依存をキャンセルし、今後のモデル共有では total_npy の記入は不要
+- 16 シリーズの制限を解除。4G メモリ GPU に 4G の推論設定を提供
+- 一部のオーディオ形式で UVR5 の人声伴奏分離のバグを修正
+- リアルタイム音声変換ミニ gui に 40k 以外のモデルと妥協のない音声ピッチモデルのサポートを追加
+
+### 今後の計画：
+
+機能：
+
+- 複数人のトレーニングタブのサポート（最大 4 人）
+
+底層モデル：
+
+- 呼吸 wav をトレーニングセットに追加し、呼吸が音声変換の電子音の問題を修正
+- 歌声トレーニングセットを追加した底層モデルをトレーニングしており、将来的には公開する予定です

docs/jp/README.ja.md

@@ -3,107 +3,255 @@
 <h1>Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI</h1>
 VITSに基づく使いやすい音声変換（voice changer）framework<br><br>
 
-[![madewithlove](https://img.shields.io/badge/made_with-%E2%9D%A4-red?style=for-the-badge&labelColor=orange
-)](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI)
+[![madewithlove](https://img.shields.io/badge/made_with-%E2%9D%A4-red?style=for-the-badge&labelColor=orange)](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI)
 
 <img src="https://counter.seku.su/cmoe?name=rvc&theme=r34" /><br>
 
 [![Open In Colab](https://img.shields.io/badge/Colab-F9AB00?style=for-the-badge&logo=googlecolab&color=525252)](https://colab.research.google.com/github/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/Retrieval_based_Voice_Conversion_WebUI.ipynb)
-[![Licence](https://img.shields.io/github/license/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI?style=for-the-badge)](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/LICENSE)
+[![Licence](https://img.shields.io/badge/LICENSE-MIT-green.svg?style=for-the-badge)](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/LICENSE)
 [![Huggingface](https://img.shields.io/badge/🤗%20-Spaces-yellow.svg?style=for-the-badge)](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/)
 
 [![Discord](https://img.shields.io/badge/RVC%20Developers-Discord-7289DA?style=for-the-badge&logo=discord&logoColor=white)](https://discord.gg/HcsmBBGyVk)
 
-</div>
-
-------
-
-[**更新日誌**](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/docs/Changelog_CN.md)
+[**更新日誌**](./Changelog_JA.md) | [**よくある質問**](./faq_ja.md) | [**AutoDL·5 円で AI 歌手をトレーニング**](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/wiki/Autodl%E8%AE%AD%E7%BB%83RVC%C2%B7AI%E6%AD%8C%E6%89%8B%E6%95%99%E7%A8%8B) | [**対照実験記録**](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/wiki/%E5%AF%B9%E7%85%A7%E5%AE%9E%E9%AA%8C%C2%B7%E5%AE%9E%E9%AA%8C%E8%AE%B0%E5%BD%95) | [**オンラインデモ**](https://modelscope.cn/studios/FlowerCry/RVCv2demo)
 
 [**English**](../en/README.en.md) | [**中文简体**](../../README.md) | [**日本語**](../jp/README.ja.md) | [**한국어**](../kr/README.ko.md) ([**韓國語**](../kr/README.ko.han.md)) | [**Français**](../fr/README.fr.md) | [**Türkçe**](../tr/README.tr.md) | [**Português**](../pt/README.pt.md)
 
+</div>
+
 > デモ動画は[こちら](https://www.bilibili.com/video/BV1pm4y1z7Gm/)でご覧ください。
 
-> RVCによるリアルタイム音声変換: [w-okada/voice-changer](https://github.com/w-okada/voice-changer)
+> RVC によるリアルタイム音声変換: [w-okada/voice-changer](https://github.com/w-okada/voice-changer)
 
-> 著作権侵害を心配することなく使用できるように、基底モデルは約50時間の高品質なオープンソースデータセットで訓練されています。
+> 著作権侵害を心配することなく使用できるように、基底モデルは約 50 時間の高品質なオープンソースデータセットで訓練されています。
 
-> 今後も、次々と使用許可のある高品質な歌声の資料集を追加し、基底モデルを訓練する予定です。
+> RVCv3 の基底モデルルをご期待ください。より大きなパラメータ、より大きなデータ、より良い効果を提供し、基本的に同様の推論速度を維持しながら、トレーニングに必要なデータ量はより少なくなります。
+
+<table>
+   <tr>
+		<td align="center">トレーニングと推論インターフェース</td>
+		<td align="center">リアルタイム音声変換インターフェース</td>
+	</tr>
+  <tr>
+		<td align="center"><img src="https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/assets/129054828/092e5c12-0d49-4168-a590-0b0ef6a4f630"></td>
+    <td align="center"><img src="https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/assets/129054828/730b4114-8805-44a1-ab1a-04668f3c30a6"></td>
+	</tr>
+	<tr>
+		<td align="center">go-web.bat</td>
+		<td align="center">go-realtime-gui.bat</td>
+	</tr>
+  <tr>
+    <td align="center">実行したい操作を自由に選択できます。</td>
+		<td align="center">既に端から端までの170msの遅延を実現しました。ASIO入出力デバイスを使用すれば、端から端までの90msの遅延を達成できますが、ハードウェアドライバーのサポートに非常に依存しています。</td>
+	</tr>
+</table>
 
 ## はじめに
+
 本リポジトリには下記の特徴があります。
 
-+ Top1検索を用いることで、生の特徴量を訓練用データセット特徴量に変換し、トーンリーケージを削減します。
-+ 比較的貧弱なGPUでも、高速かつ簡単に訓練できます。
-+ 少量のデータセットからでも、比較的良い結果を得ることができます。（10分以上のノイズの少ない音声を推奨します。）
-+ モデルを融合することで、音声を混ぜることができます。（ckpt processingタブの、ckpt mergeを使用します。）
-+ 使いやすいWebUI。
-+ UVR5 Modelも含んでいるため、人の声とBGMを素早く分離できます。
+- Top1 検索を用いることで、生の特徴量を訓練用データセット特徴量に変換し、トーンリーケージを削減します。
+- 比較的貧弱な GPU でも、高速かつ簡単に訓練できます。
+- 少量のデータセットからでも、比較的良い結果を得ることができます。（10 分以上のノイズの少ない音声を推奨します。）
+- モデルを融合することで、音声を混ぜることができます。（ckpt processing タブの、ckpt merge を使用します。）
+- 使いやすい WebUI。
+- UVR5 Model も含んでいるため、人の声と BGM を素早く分離できます。
+- 最先端の[人間の声のピッチ抽出アルゴリズム InterSpeech2023-RMVPE](#参照プロジェクト)を使用して無声音問題を解決します。効果は最高（著しく）で、crepe_full よりも速く、リソース使用が少ないです。
+- A カードと I カードの加速サポート
+
+私たちの[デモビデオ](https://www.bilibili.com/video/BV1pm4y1z7Gm/)をチェックしてください！
 
 ## 環境構築
-Poetryで依存関係をインストールすることをお勧めします。
 
-下記のコマンドは、Python3.8以上の環境で実行する必要があります:
+下記のコマンドは、Python3.8 以上の環境で実行する必要があります:
+
+### Windows/Linux/MacOS などのプラットフォーム共通方法
+
+以下の方法のいずれかを選択してください。
+
+#### 1. pip を通じた依存関係のインストール
+
+1. Pytorch 及びその主要な依存関係のインストール、すでにインストールされている場合はスキップ。参照：https://pytorch.org/get-started/locally/
+
 ```bash
-# PyTorch関連の依存関係をインストール。インストール済の場合は省略。
-# 参照先: https://pytorch.org/get-started/locally/
 pip install torch torchvision torchaudio
-
-#Windows＋ Nvidia Ampere Architecture(RTX30xx)の場合、 #21 に従い、pytorchに対応するcuda versionを指定する必要があります。
-#pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
-
-# PyTorch関連の依存関係をインストール。インストール済の場合は省略。
-# 参照先: https://python-poetry.org/docs/#installation
-curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
-
-# Poetry経由で依存関係をインストール
-poetry install
 ```
 
-pipでも依存関係のインストールが可能です:
+2. win システム + Nvidia Ampere アーキテクチャ（RTX30xx）の場合、#21 の経験に基づいて pytorch に対応する cuda バージョンを指定
+
+```bash
+pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
+```
+
+3. 自分のグラフィックカードに合わせた依存関係のインストール
+
+- N カード
 
 ```bash
 pip install -r requirements.txt
 ```
 
-## 基底modelsを準備
-RVCは推論/訓練のために、様々な事前訓練を行った基底モデルを必要とします。
+- A カード/I カード
 
-modelsは[Hugging Face space](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/)からダウンロードできます。
-
-以下は、RVCに必要な基底モデルやその他のファイルの一覧です。
 ```bash
-./assets/hubert/hubert_base.pt
-
-./assets/pretrained 
-
-./assets/uvr5_weights
-
-V2のモデルを使用するには、追加でファイルをダウンロードする必要があります
-
-./assets/pretrained_v2
-
-# ffmpegがすでにinstallされている場合は省略
-./ffmpeg
+pip install -r requirements-dml.txt
 ```
-その後、下記のコマンドでWebUIを起動します。
+
+- A カード ROCM(Linux)
+
 ```bash
+pip install -r requirements-amd.txt
+```
+
+- I カード IPEX(Linux)
+
+```bash
+pip install -r requirements-ipex.txt
+```
+
+#### 2. poetry を通じた依存関係のインストール
+
+Poetry 依存関係管理ツールのインストール、すでにインストールされている場合はスキップ。参照：https://python-poetry.org/docs/#installation
+
+```bash
+curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
+```
+
+poetry を使って依存関係をインストール
+
+```bash
+poetry install
+```
+
+### MacOS
+
+`run.sh`を使って依存関係をインストールできます
+
+```bash
+sh ./run.sh
+```
+
+## その他の事前訓練されたモデルの準備
+
+RVC は推論とトレーニングのために他のいくつかの事前訓練されたモデルが必要です。
+
+これらのモデルは私たちの[Hugging Face space](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/)でダウンロードできます。
+
+### 1. assets のダウンロード
+
+以下は、RVC に必要なすべての事前学習モデルとその他のファイルのリストです。`tools`フォルダーにこれらをダウンロードするスクリプトがあります。
+
+- ./assets/hubert/hubert_base.pt
+
+- ./assets/pretrained
+
+- ./assets/uvr5_weights
+
+v2 バージョンのモデルを使用する場合、追加で以下をダウンロードする必要があります。
+
+- ./assets/pretrained_v2
+
+### 2. ffmpeg のインストール
+
+ffmpeg と ffprobe が既にインストールされている場合はスキップします。
+
+#### Ubuntu/Debian ユーザー
+
+```bash
+sudo apt install ffmpeg
+```
+
+#### MacOS ユーザー
+
+```bash
+brew install ffmpeg
+```
+
+#### Windows ユーザー
+
+ダウンロード後、ルートディレクトリに配置してください。
+
+- [ffmpeg.exe をダウンロード](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffmpeg.exe)
+
+- [ffprobe.exe をダウンロード](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffprobe.exe)
+
+### 3. RMVPE 人間の声のピッチ抽出アルゴリズムに必要なファイルのダウンロード
+
+最新の RMVPE 人間の声のピッチ抽出アルゴリズムを使用する場合、ピッチ抽出モデルのパラメータをダウンロードして RVC のルートディレクトリに配置する必要があります。
+
+- [rmvpe.pt をダウンロード](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/rmvpe.pt)
+
+#### dml 環境の RMVPE をダウンロード(オプション、A カード/I カードユーザー)
+
+- [rmvpe.onnx をダウンロード](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/rmvpe.onnx)
+
+### 4. AMD グラフィックカード Rocm(オプション、Linux のみ)
+
+Linux システムで AMD の Rocm 技術をベースに RVC を実行したい場合、[こちら](https://rocm.docs.amd.com/en/latest/deploy/linux/os-native/install.html)で必要なドライバーを先にインストールしてください。
+
+Arch Linux を使用している場合、pacman を使用して必要なドライバーをインストールできます。
+
+```
+pacman -S rocm-hip-sdk rocm-opencl-sdk
+```
+
+一部のモデルのグラフィックカード（例：RX6700XT）の場合、以下のような環境変数を追加で設定する必要があるかもしれません。
+
+```
+export ROCM_PATH=/opt/rocm
+export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0
+```
+
+同時に、現在のユーザーが`render`および`video`ユーザーグループに属していることを確認してください。
+
+```
+sudo usermod -aG render $USERNAME
+sudo usermod -aG video $USERNAME
+```
+
+## 使用開始
+
+### 直接起動
+
+以下のコマンドで WebUI を起動します
+'''bash
 python infer-web.py
-```
-Windowsをお使いの方は、直接`RVC-beta.7z`をダウンロード後に展開し、`go-web.bat`をクリックすることで、WebUIを起動することができます。(7zipが必要です。)
+'''
 
-また、リポジトリに[小白简易教程.doc](./小白简易教程.doc)がありますので、参考にしてください（中国語版のみ）。
+### 統合パッケージの使用
+
+`RVC-beta.7z`をダウンロードして解凍
+
+#### Windows ユーザー
+
+`go-web.bat`をダブルクリック
+
+#### MacOS ユーザー
+
+'''bash
+sh ./run.sh
+'''
+
+### IPEX 技術が必要な I カードユーザー向け(Linux のみ)
+
+'''bash
+source /opt/intel/oneapi/setvars.sh
+'''
 
 ## 参考プロジェクト
-+ [ContentVec](https://github.com/auspicious3000/contentvec/)
-+ [VITS](https://github.com/jaywalnut310/vits)
-+ [HIFIGAN](https://github.com/jik876/hifi-gan)
-+ [Gradio](https://github.com/gradio-app/gradio)
-+ [FFmpeg](https://github.com/FFmpeg/FFmpeg)
-+ [Ultimate Vocal Remover](https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui)
-+ [audio-slicer](https://github.com/openvpi/audio-slicer)
 
-## 貢献者(contributor)の皆様の尽力に感謝します
+- [ContentVec](https://github.com/auspicious3000/contentvec/)
+- [VITS](https://github.com/jaywalnut310/vits)
+- [HIFIGAN](https://github.com/jik876/hifi-gan)
+- [Gradio](https://github.com/gradio-app/gradio)
+- [FFmpeg](https://github.com/FFmpeg/FFmpeg)
+- [Ultimate Vocal Remover](https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui)
+- [audio-slicer](https://github.com/openvpi/audio-slicer)
+- [Vocal pitch extraction:RMVPE](https://github.com/Dream-High/RMVPE)
+  - 事前訓練されたモデルは[yxlllc](https://github.com/yxlllc/RMVPE)と[RVC-Boss](https://github.com/RVC-Boss)によって訓練され、テストされました。
+
+## すべての貢献者の努力に感謝します
+
 <a href="https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/graphs/contributors" target="_blank">
   <img src="https://contrib.rocks/image?repo=RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI" />
 </a>

docs/jp/faq_ja.md

@@ -0,0 +1,122 @@
+## Q1: ffmpeg error/utf8 error
+
+大体の場合、ffmpeg の問題ではなく、音声パスの問題です。<br>
+ffmpeg は空白や()などの特殊文字を含むパスを読み込む際に ffmpeg error が発生する可能性があります。トレーニングセットの音声が中国語のパスを含む場合、filelist.txt に書き込む際に utf8 error が発生する可能性があります。<br>
+
+## Q2: ワンクリックトレーニングが終わってもインデックスがない
+
+"Training is done. The program is closed."と表示された場合、モデルトレーニングは成功しています。その直後のエラーは誤りです。<br>
+
+ワンクリックトレーニングが終了しても added で始まるインデックスファイルがない場合、トレーニングセットが大きすぎてインデックス追加のステップが停止している可能性があります。バッチ処理 add インデックスでメモリの要求が高すぎる問題を解決しました。一時的に「トレーニングインデックス」ボタンをもう一度クリックしてみてください。<br>
+
+## Q3: トレーニングが終了してもトレーニングセットの音色が見えない
+
+音色をリフレッシュしてもう一度確認してください。それでも見えない場合は、トレーニングにエラーがなかったか、コンソールと WebUI のスクリーンショット、logs/実験名の下のログを開発者に送って確認してみてください。<br>
+
+## Q4: モデルをどのように共有するか
+
+rvc_root/logs/実験名の下に保存されている pth は、推論に使用するために共有するためのものではなく、実験の状態を保存して再現およびトレーニングを続けるためのものです。共有するためのモデルは、weights フォルダの下にある 60MB 以上の pth ファイルです。<br>
+   今後、weights/exp_name.pth と logs/exp_name/added_xxx.index を組み合わせて weights/exp_name.zip にパッケージ化し、インデックスの記入ステップを省略します。その場合、zip ファイルを共有し、pth ファイルは共有しないでください。別のマシンでトレーニングを続ける場合を除きます。<br>
+  logs フォルダの数百 MB の pth ファイルを weights フォルダにコピー/共有して推論に強制的に使用すると、f0、tgt_sr などのさまざまなキーが存在しないというエラーが発生する可能性があります。ckpt タブの一番下で、音高、目標オーディオサンプリングレートを手動または自動（ローカルの logs に関連情報が見つかる場合は自動的に）で選択してから、ckpt の小型モデルを抽出する必要があります（入力パスに G で始まるものを記入）。抽出が完了すると、weights フォルダに 60MB 以上の pth ファイルが表示され、音色をリフレッシュした後に使用できます。<br>
+
+## Q5: Connection Error
+
+コンソール（黒いウィンドウ）を閉じた可能性があります。<br>
+
+## Q6: WebUI が Expecting value: line 1 column 1 (char 0)と表示する
+
+システムのローカルネットワークプロキシ/グローバルプロキシを閉じてください。<br>
+
+これはクライアントのプロキシだけでなく、サーバー側のプロキシも含まれます（例えば autodl で http_proxy と https_proxy を設定して学術的な加速を行っている場合、使用する際には unset でオフにする必要があります）。<br>
+
+## Q7: WebUI を使わずにコマンドでトレーニングや推論を行うには
+
+トレーニングスクリプト：<br>
+まず WebUI を実行し、メッセージウィンドウにデータセット処理とトレーニング用のコマンドラインが表示されます。<br>
+
+推論スクリプト：<br>
+https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/myinfer.py<br>
+
+例：<br>
+
+runtime\python.exe myinfer.py 0 "E:\codes\py39\RVC-beta\todo-songs\1111.wav" "E:\codes\py39\logs\mi-test\added_IVF677_Flat_nprobe_7.index" harvest "test.wav" "weights/mi-test.pth" 0.6 cuda:0 True<br>
+
+f0up_key=sys.argv[1]<br>
+input_path=sys.argv[2]<br>
+index_path=sys.argv[3]<br>
+f0method=sys.argv[4]#harvest or pm<br>
+opt_path=sys.argv[5]<br>
+model_path=sys.argv[6]<br>
+index_rate=float(sys.argv[7])<br>
+device=sys.argv[8]<br>
+is_half=bool(sys.argv[9])<br>
+
+## Q8: Cuda error/Cuda out of memory
+
+まれに cuda の設定問題やデバイスがサポートされていない可能性がありますが、大半はメモリ不足（out of memory）が原因です。<br>
+
+トレーニングの場合は batch size を小さくします（1 にしても足りない場合はグラフィックカードを変更するしかありません）。推論の場合は、config.py の末尾にある x_pad、x_query、x_center、x_max を適宜小さくします。4GB 以下のメモリ（例えば 1060（3G）や各種 2GB のグラフィックカード）は諦めることをお勧めしますが、4GB のメモリのグラフィックカードはまだ救いがあります。<br>
+
+## Q9: total_epoch はどのくらいに設定するのが良いですか
+
+トレーニングセットの音質が悪く、ノイズが多い場合は、20〜30 で十分です。高すぎると、ベースモデルの音質が低音質のトレーニングセットを高めることができません。<br>
+トレーニングセットの音質が高く、ノイズが少なく、長い場合は、高く設定できます。200 は問題ありません（トレーニング速度が速いので、高音質のトレーニングセットを準備できる条件がある場合、グラフィックカードも条件が良いはずなので、少しトレーニング時間が長くなることを気にすることはありません）。<br>
+
+## Q10: トレーニングセットはどれくらいの長さが必要ですか
+
+10 分から 50 分を推奨します。
+   音質が良く、バックグラウンドノイズが低い場合、個人的な特徴のある音色であれば、多ければ多いほど良いです。
+   高品質のトレーニングセット（精巧に準備された + 特徴的な音色）であれば、5 分から 10 分でも大丈夫です。リポジトリの作者もよくこの方法で遊びます。
+  1 分から 2 分のデータでトレーニングに成功した人もいますが、その成功体験は他人には再現できないため、あまり参考になりません。トレーニングセットの音色が非常に特徴的である必要があります（例：高い周波数の透明な声や少女の声など）、そして音質が良い必要があります。
+  1 分未満のデータでトレーニングを試みた（成功した）ケースはまだ見たことがありません。このような試みはお勧めしません。
+
+## Q11: index rate は何に使うもので、どのように調整するのか（啓蒙）
+
+もしベースモデルや推論ソースの音質がトレーニングセットよりも高い場合、推論結果の音質を向上させることができますが、音色がベースモデル/推論ソースの音色に近づくことがあります。これを「音色漏れ」と言います。
+  index rate は音色漏れの問題を減少させたり解決するために使用されます。1 に設定すると、理論的には推論ソースの音色漏れの問題は存在しませんが、音質はトレーニングセットに近づきます。トレーニングセットの音質が推論ソースよりも低い場合、index rate を高くすると音質が低下する可能性があります。0 に設定すると、検索ミックスを利用してトレーニングセットの音色を保護する効果はありません。
+   トレーニングセットが高品質で長い場合、total_epoch を高く設定することができ、この場合、モデル自体は推論ソースやベースモデルの音色をあまり参照しないため、「音色漏れ」の問題はほとんど発生しません。この時、index rate は重要ではなく、インデックスファイルを作成したり共有したりする必要もありません。
+
+## Q11: 推論時に GPU をどのように選択するか
+
+config.py ファイルの device cuda:の後にカード番号を選択します。
+カード番号とグラフィックカードのマッピング関係は、トレーニングタブのグラフィックカード情報欄で確認できます。
+
+## Q12: トレーニング中に保存された pth ファイルをどのように推論するか
+
+ckpt タブの一番下で小型モデルを抽出します。
+
+## Q13: トレーニングをどのように中断し、続行するか
+
+現在の段階では、WebUI コンソールを閉じて go-web.bat をダブルクリックしてプログラムを再起動するしかありません。ウェブページのパラメータもリフレッシュして再度入力する必要があります。
+トレーニングを続けるには：同じウェブページのパラメータでトレーニングモデルをクリックすると、前回のチェックポイントからトレーニングを続けます。
+
+## Q14: トレーニング中にファイルページ/メモリエラーが発生した場合の対処法
+
+プロセスが多すぎてメモリがオーバーフローしました。以下の方法で解決できるかもしれません。
+
+1. 「音高抽出とデータ処理に使用する CPU プロセス数」を適宜下げます。
+2. トレーニングセットのオーディオを手動でカットして、あまり長くならないようにします。
+
+## Q15: 途中でデータを追加してトレーニングする方法
+
+1. 全データに新しい実験名を作成します。
+2. 前回の最新の G と D ファイル（あるいはどの中間 ckpt を基にトレーニングしたい場合は、その中間のものをコピーすることもできます）を新しい実験名にコピーします。
+3. 新しい実験名でワンクリックトレーニングを開始すると、前回の最新の進捗からトレーニングを続けます。
+
+## Q16: llvmlite.dll に関するエラー
+
+```bash
+OSError: Could not load shared object file: llvmlite.dll
+
+FileNotFoundError: Could not find module lib\site-packages\llvmlite\binding\llvmlite.dll (or one of its dependencies). Try using the full path with constructor syntax.
+```
+
+Windows プラットフォームではこのエラーが発生しますが、https://aka.ms/vs/17/release/vc_redist.x64.exeをインストールしてWebUIを再起動すれば解決します。
+
+## Q17: RuntimeError: テンソルの拡張サイズ（17280）は、非シングルトン次元 1 での既存サイズ（0）と一致する必要があります。 ターゲットサイズ：[1, 17280]。 テンソルサイズ：[0]
+
+wavs16k フォルダーの下で、他のファイルよりも明らかに小さいいくつかのオーディオファイルを見つけて削除し、トレーニングモデルをクリックすればエラーは発生しませんが、ワンクリックプロセスが中断されたため、モデルのトレーニングが完了したらインデックスのトレーニングをクリックする必要があります。
+
+## Q18: RuntimeError: テンソル a のサイズ（24）は、非シングルトン次元 2 でテンソル b（16）のサイズと一致する必要があります
+
+トレーニング中にサンプリングレートを変更してはいけません。変更する必要がある場合は、実験名を変更して最初からトレーニングする必要があります。もちろん、前回抽出した音高と特徴（0/1/2/2b フォルダ）をコピーしてトレーニングプロセスを加速することもできます。

docs/kr/Changelog_KO.md

@@ -1,5 +1,22 @@
-### 2023-08-13
+### 2023년 10월 6일 업데이트
+
+실시간 음성 변환을 위한 인터페이스인 go-realtime-gui.bat/gui_v1.py를 제작했습니다(사실 이는 이미 존재했었습니다). 이번 업데이트는 주로 실시간 음성 변환 성능을 최적화하는 데 중점을 두었습니다. 0813 버전과 비교하여:
+
+- 1.  인터페이스 조작 최적화: 매개변수 핫 업데이트(매개변수 조정 시 중단 후 재시작 필요 없음), 모델 지연 로딩(이미 로드된 모델은 재로드 필요 없음), 음량 인자 매개변수 추가(음량을 입력 오디오에 가깝게 조정)
+- 2.  내장된 노이즈 감소 효과 및 속도 최적화
+- 3.  추론 속도 크게 향상
+
+입력 및 출력 장치는 동일한 유형을 선택해야 합니다. 예를 들어, 모두 MME 유형을 선택해야 합니다.
+
+1006 버전의 전체 업데이트는 다음과 같습니다:
+
+- 1.  rmvpe 음성 피치 추출 알고리즘의 효과를 계속해서 향상, 특히 남성 저음역에 대한 개선이 큼
+- 2.  추론 인터페이스 레이아웃 최적화
+
+### 2023년 08월 13일 업데이트
+
 1-정기적인 버그 수정
+
 - 최소 총 에포크 수를 1로 변경하고, 최소 총 에포크 수를 2로 변경합니다.
 - 사전 훈련(pre-train) 모델을 사용하지 않는 훈련 오류 수정
 - 반주 보컬 분리 후 그래픽 메모리 지우기
@@ -9,9 +26,10 @@
 - 실시간 음성 변경 중 faiss 검색으로 인한 CPU 소모 문제 해결
 
 2-키 업데이트
+
 - 현재 가장 강력한 오픈 소스 보컬 피치 추출 모델 RMVPE를 훈련하고, 이를 RVC 훈련, 오프라인/실시간 추론에 사용하며, PyTorch/Onx/DirectML을 지원합니다.
-- 파이토치_DML을 통한 AMD 및 인텔 그래픽 카드 지원
-(1) 실시간 음성 변화 (2) 추론 (3) 보컬 반주 분리 (4) 현재 지원되지 않는 훈련은 CPU 훈련으로 전환, Onnx_Dml을 통한 gpu의 RMVPE 추론 지원
+- 파이토치\_DML을 통한 AMD 및 인텔 그래픽 카드 지원
+  (1) 실시간 음성 변화 (2) 추론 (3) 보컬 반주 분리 (4) 현재 지원되지 않는 훈련은 CPU 훈련으로 전환, Onnx_Dml을 통한 gpu의 RMVPE 추론 지원
 
 ### 2023년 6월 18일 업데이트
 

docs/kr/README.ko.md

@@ -3,104 +3,243 @@
 <h1>Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI</h1>
 VITS 기반의 간단하고 사용하기 쉬운 음성 변환 프레임워크.<br><br>
 
-[![madewithlove](https://img.shields.io/badge/made_with-%E2%9D%A4-red?style=for-the-badge&labelColor=orange
-)](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI)
+[![madewithlove](https://img.shields.io/badge/made_with-%E2%9D%A4-red?style=for-the-badge&labelColor=orange)](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI)
 
 <img src="https://counter.seku.su/cmoe?name=rvc&theme=r34" /><br>
 
 [![Open In Colab](https://img.shields.io/badge/Colab-F9AB00?style=for-the-badge&logo=googlecolab&color=525252)](https://colab.research.google.com/github/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/Retrieval_based_Voice_Conversion_WebUI.ipynb)
-[![Licence](https://img.shields.io/github/license/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI?style=for-the-badge)](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/LICENSE)
+[![Licence](https://img.shields.io/badge/LICENSE-MIT-green.svg?style=for-the-badge)](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/LICENSE)
 [![Huggingface](https://img.shields.io/badge/🤗%20-Spaces-yellow.svg?style=for-the-badge)](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/)
 
 [![Discord](https://img.shields.io/badge/RVC%20Developers-Discord-7289DA?style=for-the-badge&logo=discord&logoColor=white)](https://discord.gg/HcsmBBGyVk)
 
-</div>
-
----
-
-[**업데이트 로그**](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/docs/Changelog_KO.md)
+[**업데이트 로그**](./Changelog_KO.md) | [**자주 묻는 질문**](./faq_ko.md) | [**AutoDL·5원으로 AI 가수 훈련**](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/wiki/Autodl%E8%AE%AD%E7%BB%83RVC%C2%B7AI%E6%AD%8C%E6%89%8B%E6%95%99%E7%A8%8B) | [**대조 실험 기록**](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/wiki/%E5%AF%B9%E7%85%A7%E5%AE%9E%E9%AA%8C%C2%B7%E5%AE%9E%E9%AA%8C%E8%AE%B0%E5%BD%95) | [**온라인 데모**](https://modelscope.cn/studios/FlowerCry/RVCv2demo)
 
 [**English**](../en/README.en.md) | [**中文简体**](../../README.md) | [**日本語**](../jp/README.ja.md) | [**한국어**](../kr/README.ko.md) ([**韓國語**](../kr/README.ko.han.md)) | [**Français**](../fr/README.fr.md) | [**Türkçe**](../tr/README.tr.md) | [**Português**](../pt/README.pt.md)
 
+</div>
+
 > [데모 영상](https://www.bilibili.com/video/BV1pm4y1z7Gm/)을 확인해 보세요!
 
 > RVC를 활용한 실시간 음성변환: [w-okada/voice-changer](https://github.com/w-okada/voice-changer)
 
 > 기본 모델은 50시간 가량의 고퀄리티 오픈 소스 VCTK 데이터셋을 사용하였으므로, 저작권상의 염려가 없으니 안심하고 사용하시기 바랍니다.
 
-> 저작권 문제가 없는 고퀄리티의 노래를 이후에도 계속해서 훈련할 예정입니다.
+> 더 큰 매개변수, 더 큰 데이터, 더 나은 효과, 기본적으로 동일한 추론 속도, 더 적은 양의 훈련 데이터가 필요한 RVCv3의 기본 모델을 기대해 주십시오.
+
+<table>
+   <tr>
+		<td align="center">훈련 및 추론 인터페이스</td>
+		<td align="center">실시간 음성 변환 인터페이스</td>
+	</tr>
+  <tr>
+		<td align="center"><img src="https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/assets/129054828/092e5c12-0d49-4168-a590-0b0ef6a4f630"></td>
+    <td align="center"><img src="https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/assets/129054828/730b4114-8805-44a1-ab1a-04668f3c30a6"></td>
+	</tr>
+	<tr>
+		<td align="center">go-web.bat</td>
+		<td align="center">go-realtime-gui.bat</td>
+	</tr>
+  <tr>
+    <td align="center">원하는 작업을 자유롭게 선택할 수 있습니다.</td>
+		<td align="center">우리는 이미 끝에서 끝까지 170ms의 지연을 실현했습니다. ASIO 입력 및 출력 장치를 사용하면 끝에서 끝까지 90ms의 지연을 달성할 수 있지만, 이는 하드웨어 드라이버 지원에 매우 의존적입니다.</td>
+	</tr>
+</table>
 
 ## 소개
 
 본 Repo는 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다:
 
-- top1 검색을 이용하여 입력 음색 특징을 훈련 세트 음색 특징으로 대체하여 음색의 누출을 방지;
-- 상대적으로 낮은 성능의 GPU에서도 빠른 훈련 가능;
-- 적은 양의 데이터로 훈련해도 좋은 결과를 얻을 수 있음 (최소 10분 이상의 저잡음 음성 데이터를 사용하는 것을 권장);
-- 모델 융합을 통한 음색의 변조 가능 (ckpt 처리 탭->ckpt 병합 선택);
-- 사용하기 쉬운 WebUI (웹 인터페이스);
+- top1 검색을 이용하여 입력 음색 특징을 훈련 세트 음색 특징으로 대체하여 음색의 누출을 방지
+- 상대적으로 낮은 성능의 GPU에서도 빠른 훈련 가능
+- 적은 양의 데이터로 훈련해도 좋은 결과를 얻을 수 있음 (최소 10분 이상의 저잡음 음성 데이터를 사용하는 것을 권장)
+- 모델 융합을 통한 음색의 변조 가능 (ckpt 처리 탭->ckpt 병합 선택)
+- 사용하기 쉬운 WebUI (웹 인터페이스)
 - UVR5 모델을 이용하여 목소리와 배경음악의 빠른 분리;
+- 최첨단 [음성 피치 추출 알고리즘 InterSpeech2023-RMVPE](#参考项目)을 사용하여 무성음 문제를 해결합니다. 효과는 최고(압도적)이며 crepe_full보다 더 빠르고 리소스 사용이 적음
+- A카드와 I카드 가속을 지원
 
-## 환경의 준비
+해당 프로젝트의 [데모 비디오](https://www.bilibili.com/video/BV1pm4y1z7Gm/)를 확인해보세요!
 
-poetry를 통해 dependecies를 설치하는 것을 권장합니다.
+## 환경 설정
 
-다음 명령은 Python 버전 3.8 이상의 환경에서 실행되어야 합니다:
+다음 명령은 Python 버전이 3.8 이상인 환경에서 실행해야 합니다.
+
+### Windows/Linux/MacOS 등 플랫폼 공통 방법
+
+아래 방법 중 하나를 선택하세요.
+
+#### 1. pip를 통한 의존성 설치
+
+1. Pytorch 및 의존성 모듈 설치, 이미 설치되어 있으면 생략. 참조: https://pytorch.org/get-started/locally/
 
 ```bash
-# PyTorch 관련 주요 dependencies 설치, 이미 설치되어 있는 경우 건너뛰기 가능
-# 참조: https://pytorch.org/get-started/locally/
 pip install torch torchvision torchaudio
-
-# Windows + Nvidia Ampere Architecture(RTX30xx)를 사용하고 있다면, https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/issues/21 에서 명시된 것과 같이 PyTorch에 맞는 CUDA 버전을 지정해야 합니다.
-#pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
-
-# Poetry 설치, 이미 설치되어 있는 경우 건너뛰기 가능
-# Reference: https://python-poetry.org/docs/#installation
-curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
-
-# Dependecies 설치
-poetry install
 ```
 
-pip를 활용하여 dependencies를 설치하여도 무방합니다.
+2. win 시스템 + Nvidia Ampere 아키텍처(RTX30xx) 사용 시, #21의 사례에 따라 pytorch에 해당하는 cuda 버전을 지정
+
+```bash
+pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
+```
+
+3. 자신의 그래픽 카드에 맞는 의존성 설치
+
+- N카드
 
 ```bash
 pip install -r requirements.txt
 ```
 
-## 기타 사전 모델 준비
-
-RVC 모델은 추론과 훈련을 위하여 다른 사전 모델이 필요합니다.
-
-[Huggingface space](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/)를 통해서 다운로드 할 수 있습니다.
-
-다음은 RVC에 필요한 사전 모델 및 기타 파일 목록입니다:
+- A카드/I카드
 
 ```bash
-./assets/hubert/hubert_base.pt
-
-./assets/pretrained 
-
-./assets/uvr5_weights
-
-V2 버전 모델을 테스트하려면 추가 다운로드가 필요합니다.
-
-./assets/pretrained_v2
-
-# Windows를 사용하는 경우 이 사전도 필요할 수 있습니다. FFmpeg가 설치되어 있으면 건너뛰어도 됩니다.
-ffmpeg.exe
+pip install -r requirements-dml.txt
 ```
 
-그 후 이하의 명령을 사용하여 WebUI를 시작할 수 있습니다:
+- A카드ROCM(Linux)
+
+```bash
+pip install -r requirements-amd.txt
+```
+
+- I카드IPEX(Linux)
+
+```bash
+pip install -r requirements-ipex.txt
+```
+
+#### 2. poetry를 통한 의존성 설치
+
+Poetry 의존성 관리 도구 설치, 이미 설치된 경우 생략. 참조: https://python-poetry.org/docs/#installation
+
+```bash
+curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
+```
+
+poetry를 통한 의존성 설치
+
+```bash
+poetry install
+```
+
+### MacOS
+
+`run.sh`를 통해 의존성 설치 가능
+
+```bash
+sh ./run.sh
+```
+
+## 기타 사전 훈련된 모델 준비
+
+RVC는 추론과 훈련을 위해 다른 일부 사전 훈련된 모델이 필요합니다.
+
+이러한 모델은 저희의 [Hugging Face space](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/)에서 다운로드할 수 있습니다.
+
+### 1. assets 다운로드
+
+다음은 RVC에 필요한 모든 사전 훈련된 모델과 기타 파일의 목록입니다. `tools` 폴더에서 이들을 다운로드하는 스크립트를 찾을 수 있습니다.
+
+- ./assets/hubert/hubert_base.pt
+
+- ./assets/pretrained
+
+- ./assets/uvr5_weights
+
+v2 버전 모델을 사용하려면 추가로 다음을 다운로드해야 합니다.
+
+- ./assets/pretrained_v2
+
+### 2. ffmpeg 설치
+
+ffmpeg와 ffprobe가 이미 설치되어 있다면 건너뜁니다.
+
+#### Ubuntu/Debian 사용자
+
+```bash
+sudo apt install ffmpeg
+```
+
+#### MacOS 사용자
+
+```bash
+brew install ffmpeg
+```
+
+#### Windows 사용자
+
+다운로드 후 루트 디렉토리에 배치.
+
+- [ffmpeg.exe 다운로드](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffmpeg.exe)
+
+- [ffprobe.exe 다운로드](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffprobe.exe)
+
+### 3. RMVPE 인간 음성 피치 추출 알고리즘에 필요한 파일 다운로드
+
+최신 RMVPE 인간 음성 피치 추출 알고리즘을 사용하려면 음피치 추출 모델 매개변수를 다운로드하고 RVC 루트 디렉토리에 배치해야 합니다.
+
+- [rmvpe.pt 다운로드](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/rmvpe.pt)
+
+#### dml 환경의 RMVPE 다운로드(선택사항, A카드/I카드 사용자)
+
+- [rmvpe.onnx 다운로드](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/rmvpe.onnx)
+
+### 4. AMD 그래픽 카드 Rocm(선택사항, Linux만 해당)
+
+Linux 시스템에서 AMD의 Rocm 기술을 기반으로 RVC를 실행하려면 [여기](https://rocm.docs.amd.com/en/latest/deploy/linux/os-native/install.html)에서 필요한 드라이버를 먼저 설치하세요.
+
+Arch Linux를 사용하는 경우 pacman을 사용하여 필요한 드라이버를 설치할 수 있습니다.
+
+```
+pacman -S rocm-hip-sdk rocm-opencl-sdk
+```
+
+일부 모델의 그래픽 카드(예: RX6700XT)의 경우, 다음과 같은 환경 변수를 추가로 설정해야 할 수 있습니다.
+
+```
+export ROCM_PATH=/opt/rocm
+export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0
+```
+
+동시에 현재 사용자가 `render` 및 `video` 사용자 그룹에 속해 있는지 확인하세요.
+
+```
+sudo usermod -aG render $USERNAME
+sudo usermod -aG video $USERNAME
+```
+
+## 시작하기
+
+### 직접 시작
+
+다음 명령어로 WebUI를 시작하세요
 
 ```bash
 python infer-web.py
 ```
 
-Windows를 사용하는 경우 `RVC-beta.7z`를 다운로드 및 압축 해제하여 RVC를 직접 사용하거나 `go-web.bat`을 사용하여 WebUi를 시작할 수 있습니다.
+### 통합 패키지 사용
 
-## 참고
+`RVC-beta.7z`를 다운로드하고 압축 해제
+
+#### Windows 사용자
+
+`go-web.bat` 더블 클릭
+
+#### MacOS 사용자
+
+```bash
+sh ./run.sh
+```
+
+### IPEX 기술이 필요한 I카드 사용자를 위한 지침(Linux만 해당)
+
+```bash
+source /opt/intel/oneapi/setvars.sh
+```
+
+## 참조 프로젝트
 
 - [ContentVec](https://github.com/auspicious3000/contentvec/)
 - [VITS](https://github.com/jaywalnut310/vits)
@@ -109,8 +248,10 @@ Windows를 사용하는 경우 `RVC-beta.7z`를 다운로드 및 압축 해제
 - [FFmpeg](https://github.com/FFmpeg/FFmpeg)
 - [Ultimate Vocal Remover](https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui)
 - [audio-slicer](https://github.com/openvpi/audio-slicer)
+- [Vocal pitch extraction:RMVPE](https://github.com/Dream-High/RMVPE)
+  - 사전 훈련된 모델은 [yxlllc](https://github.com/yxlllc/RMVPE)와 [RVC-Boss](https://github.com/RVC-Boss)에 의해 훈련되고 테스트되었습니다.
 
-## 모든 기여자 분들의 노력에 감사드립니다.
+## 모든 기여자들의 노력에 감사드립니다
 
 <a href="https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/graphs/contributors" target="_blank">
   <img src="https://contrib.rocks/image?repo=RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI" />

docs/kr/faq_ko.md

@@ -0,0 +1,130 @@
+## Q1:ffmpeg 오류/utf8 오류
+
+대부분의 경우 ffmpeg 문제가 아니라 오디오 경로 문제입니다. <br>
+ffmpeg가 공백, () 등의 특수 문자가 포함된 경로를 읽을 때 ffmpeg 오류가 발생할 수 있습니다. 트레이닝 세트 오디오가 중문 경로일 때 filelist.txt에 쓸 때 utf8 오류가 발생할 수 있습니다. <br>
+
+## Q2:일괄 트레이닝이 끝나고 인덱스가 없음
+
+"Training is done. The program is closed."라고 표시되면 모델 트레이닝이 성공한 것이며, 이어지는 오류는 가짜입니다. <br>
+
+일괄 트레이닝이 끝나고 'added'로 시작하는 인덱스 파일이 없으면 트레이닝 세트가 너무 커서 인덱스 추가 단계에서 멈췄을 수 있습니다. 메모리에 대한 인덱스 추가 요구 사항이 너무 큰 문제를 배치 처리 add 인덱스로 해결했습니다. 임시로 "트레이닝 인덱스" 버튼을 다시 클릭해 보세요. <br>
+
+## Q3:트레이닝이 끝나고 트레이닝 세트의 음색을 추론에서 보지 못함
+
+'음색 새로고침'을 클릭해 보세요. 여전히 없다면 트레이닝에 오류가 있는지, 콘솔 및 webui의 스크린샷, logs/실험명 아래의 로그를 개발자에게 보내 확인해 보세요. <br>
+
+## Q4:모델 공유 방법
+
+rvc_root/logs/실험명 아래에 저장된 pth는 추론에 사용하기 위한 것이 아니라 실험 상태를 저장하고 복원하며, 트레이닝을 계속하기 위한 것입니다. 공유에 사용되는 모델은 weights 폴더 아래 60MB 이상인 pth 파일입니다. <br>
+<br/>
+향후에는 weights/exp_name.pth와 logs/exp_name/added_xxx.index를 결합하여 weights/exp_name.zip으로 만들어 index 입력 단계를 생략할 예정입니다. 그러면 zip 파일을 공유하고 pth 파일은 공유하지 마세요. 단지 다른 기계에서 트레이닝을 계속하려는 경우에만 공유하세요. <br>
+<br/>
+logs 폴더 아래 수백 MB의 pth 파일을 weights 폴더에 복사/공유하여 강제로 추론에 사용하면 f0, tgt_sr 등의 키가 없다는 오류가 발생할 수 있습니다. ckpt 탭 아래에서 수동 또는 자동(로컬 logs에서 관련 정보를 찾을 수 있는 경우 자동)으로 음성, 대상 오디오 샘플링률 옵션을 선택한 후 ckpt 소형 모델을 추출해야 합니다(입력 경로에 G로 시작하는 경로를 입력). 추출 후 weights 폴더에 60MB 이상의 pth 파일이 생성되며, 음색 새로고침 후 사용할 수 있습니다. <br>
+
+## Q5:연결 오류
+
+아마도 컨트롤 콘솔(검은 창)을 닫았을 것입니다. <br>
+
+## Q6:WebUI에서 "Expecting value: line 1 column 1 (char 0)" 오류가 발생함
+
+시스템 로컬 네트워크 프록시/글로벌 프록시를 닫으세요. <br>
+
+이는 클라이언트의 프록시뿐만 아니라 서버 측의 프록시도 포함합니다(예: autodl로 http_proxy 및 https_proxy를 설정한 경우 사용 시 unset으로 끄세요). <br>
+
+## Q7:WebUI 없이 명령으로 트레이닝 및 추론하는 방법
+
+트레이닝 스크립트: <br>
+먼저 WebUI를 실행하여 데이터 세트 처리 및 트레이닝에 사용되는 명령줄을 메시지 창에서 확인할 수 있습니다. <br>
+
+추론 스크립트: <br>
+https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/myinfer.py <br>
+
+예제: <br>
+
+runtime\python.exe myinfer.py 0 "E:\codes\py39\RVC-beta\todo-songs\1111.wav" "E:\codes\py39\logs\mi-test\added_IVF677_Flat_nprobe_7.index" harvest "test.wav" "weights/mi-test.pth" 0.6 cuda:0 True <br>
+
+f0up_key=sys.argv[1] <br>
+input_path=sys.argv[2] <br>
+index_path=sys.argv[3] <br>
+f0method=sys.argv[4]#harvest 또는 pm <br>
+opt_path=sys.argv[5] <br>
+model_path=sys.argv[6] <br>
+index_rate=float(sys.argv[7]) <br>
+device=sys.argv[8] <br>
+is_half=bool(sys.argv[9]) <br>
+
+## Q8:Cuda 오류/Cuda 메모리 부족
+
+아마도 cuda 설정 문제이거나 장치가 지원되지 않을 수 있습니다. 대부분의 경우 메모리가 부족합니다(out of memory). <br>
+
+트레이닝의 경우 batch size를 줄이세요(1로 줄여도 부족하다면 다른 그래픽 카드로 트레이닝을 해야 합니다). 추론의 경우 config.py 파일 끝에 있는 x_pad, x_query, x_center, x_max를 적절히 줄이세요. 4GB 미만의 메모리(예: 1060(3GB) 및 여러 2GB 그래픽 카드)를 가진 경우는 포기하세요. 4GB 메모리 그래픽 카드는 아직 구할 수 있습니다. <br>
+
+## Q9:total_epoch를 몇으로 설정하는 것이 좋을까요
+
+트레이닝 세트의 오디오 품질이 낮고 배경 소음이 많으면 20~30이면 충분합니다. 너무 높게 설정하면 바닥 모델의 오디오 품질이 낮은 트레이닝 세트를 높일 수 없습니다. <br>
+트레이닝 세트의 오디오 품질이 높고 배경 소음이 적고 길이가 길 경우 높게 설정할 수 있습니다. 200도 괜찮습니다(트레이닝 속도가 빠르므로, 고품질 트레이닝 세트를 준비할 수 있는 조건이 있다면, 그래픽 카드도 좋을 것이므로, 조금 더 긴 트레이닝 시간에 대해 걱정하지 않을 것입니다). <br>
+
+## Q10: 트레이닝 세트는 얼마나 길어야 하나요
+
+10분에서 50분을 추천합니다.
+<br/>
+음질이 좋고 백그라운드 노이즈가 낮은 상태에서, 개인적인 특색 있는 음색이라면 더 많으면 더 좋습니다.
+<br/>
+고품질의 트레이닝 세트(정교하게 준비된 + 특색 있는 음색)라면, 5분에서 10분도 괜찮습니다. 저장소의 저자도 종종 이렇게 합니다.
+<br/>
+1분에서 2분의 데이터로 트레이닝에 성공한 사람도 있지만, 그러한 성공 사례는 다른 사람이 재현하기 어려우며 참고 가치가 크지 않습니다. 이는 트레이닝 세트의 음색이 매우 뚜렷해야 하며(예: 높은 주파수의 명확한 목소리나 소녀음) 음질이 좋아야 합니다.
+<br/>
+1분 미만의 데이터로 트레이닝을 시도(성공)한 사례는 아직 보지 못했습니다. 이런 시도는 권장하지 않습니다.
+
+## Q11: index rate는 무엇이며, 어떻게 조정하나요? (과학적 설명)
+
+만약 베이스 모델과 추론 소스의 음질이 트레이닝 세트보다 높다면, 그들은 추론 결과의 음질을 높일 수 있지만, 음색이 베이스 모델/추론 소스의 음색으로 기울어질 수 있습니다. 이 현상을 "음색 유출"이라고 합니다.
+<br/>
+index rate는 음색 유출 문제를 줄이거나 해결하는 데 사용됩니다. 1로 조정하면 이론적으로 추론 소스의 음색 유출 문제가 없지만, 음질은 트레이닝 세트에 더 가깝게 됩니다. 만약 트레이닝 세트의 음질이 추론 소스보다 낮다면, index rate를 높이면 음질이 낮아질 수 있습니다. 0으로 조정하면 검색 혼합을 이용하여 트레이닝 세트의 음색을 보호하는 효과가 없습니다.
+<br/>
+트레이닝 세트가 고품질이고 길이가 길 경우, total_epoch를 높일 수 있으며, 이 경우 모델 자체가 추론 소스와 베이스 모델의 음색을 거의 참조하지 않아 "음색 유출" 문제가 거의 발생하지 않습니다. 이때 index rate는 중요하지 않으며, 심지어 index 색인 파일을 생성하거나 공유하지 않아도 됩니다.
+
+## Q11: 추론시 GPU를 어떻게 선택하나요?
+
+config.py 파일에서 device cuda: 다음에 카드 번호를 선택합니다.
+카드 번호와 그래픽 카드의 매핑 관계는 트레이닝 탭의 그래픽 카드 정보란에서 볼 수 있습니다.
+
+## Q12: 트레이닝 중간에 저장된 pth를 어떻게 추론하나요?
+
+ckpt 탭 하단에서 소형 모델을 추출합니다.
+
+## Q13: 트레이닝을 어떻게 중단하고 계속할 수 있나요?
+
+현재 단계에서는 WebUI 콘솔을 닫고 go-web.bat을 더블 클릭하여 프로그램을 다시 시작해야 합니다. 웹 페이지 매개변수도 새로 고쳐서 다시 입력해야 합니다.
+트레이닝을 계속하려면: 같은 웹 페이지 매개변수로 트레이닝 모델을 클릭하면 이전 체크포인트에서 트레이닝을 계속합니다.
+
+## Q14: 트레이닝 중 파일 페이지/메모리 오류가 발생하면 어떻게 해야 하나요?
+
+프로세스가 너무 많이 열려 메모리가 폭발했습니다. 다음과 같은 방법으로 해결할 수 있습니다.
+
+1. "음높이 추출 및 데이터 처리에 사용되는 CPU 프로세스 수"를 적당히 낮춥니다.
+2. 트레이닝 세트 오디오를 수동으로 잘라 너무 길지 않게 합니다.
+
+## Q15: 트레이닝 도중 데이터를 어떻게 추가하나요?
+
+1. 모든 데이터에 새로운 실험 이름을 만듭니다.
+2. 이전에 가장 최신의 G와 D 파일(또는 어떤 중간 ckpt를 기반으로 트레이닝하고 싶다면 중간 것을 복사할 수도 있음)을 새 실험 이름으로 복사합니다.
+3. 새 실험 이름으로 원클릭 트레이닝을 시작하면 이전의 최신 진행 상황에서 계속 트레이닝합니다.
+
+## Q16: llvmlite.dll에 관한 오류
+
+```bash
+OSError: Could not load shared object file: llvmlite.dll
+
+FileNotFoundError: Could not find module lib\site-packages\llvmlite\binding\llvmlite.dll (or one of its dependencies). Try using the full path with constructor syntax.
+```
+
+Windows 플랫폼에서 이 오류가 발생하면 https://aka.ms/vs/17/release/vc_redist.x64.exe를 설치하고 WebUI를 다시 시작하면 해결됩니다.
+
+## Q17: RuntimeError: 텐서의 확장된 크기(17280)는 비 단일 항목 차원 1에서 기존 크기(0)와 일치해야 합니다. 대상 크기: [1, 17280]. 텐서 크기: [0]
+
+wavs16k 폴더 아래에서 다른 파일들보다 크기가 현저히 작은 일부 오디오 파일을 찾아 삭제하고, 트레이닝 모델을 클릭하면 오류가 발생하지 않습니다. 하지만 원클릭 프로세스가 중단되었기 때문에 모델 트레이닝이 완료된 후에는 인덱스 트레이닝을 클릭해야 합니다.
+
+## Q18: RuntimeError: 텐서 a의 크기(24)가 비 단일 항목 차원 2에서 텐서 b(16)의 크기와 일치해야 합니다.
+
+트레이닝 도중에 샘플링 레이트를 변경해서는 안 됩니다. 변경해야 한다면 실험 이름을 변경하고 처음부터 트레이닝해야 합니다. 물론, 이전에 추출한 음높이와 특징(0/1/2/2b 폴더)을 복사하여 트레이닝 프로세스를 가속화할 수도 있습니다.

i18n/locale/ko_KR.json

@@ -0,0 +1,135 @@
+{
+  ">=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": ">=3인 경우 harvest 피치 인식 결과에 중간값 필터 적용, 필터 반경은 값으로 지정, 사용 시 무성음 감소 가능",
+  "A模型权重": "A 모델 가중치",
+  "A模型路径": "A 모델 경로",
+  "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",
+  "Index Rate": "인덱스 비율",
+  "Onnx导出": "Onnx 내보내기",
+  "Onnx输出路径": "Onnx 출력 경로",
+  "RVC模型路径": "RVC 모델 경로",
+  "ckpt处理": "ckpt 처리",
+  "harvest进程数": "harvest 프로세스 수",
+  "index文件路径不可包含中文": "index 파일 경로는 중국어를 포함할 수 없음",
+  "pth文件路径不可包含中文": "pth 파일 경로는 중국어를 포함할 수 없음",
+  "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": "rmvpe 카드 번호 설정: -로 구분된 입력 사용 카드 번호, 예: 0-0-1은 카드 0에서 2개 프로세스, 카드 1에서 1개 프로세스 실행",
+  "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. ": "step1: 실험 구성 작성. 실험 데이터는 logs에 저장, 각 실험은 하나의 폴더, 수동으로 실험 이름 경로 입력 필요, 실험 구성, 로그, 훈련된 모델 파일 포함.",
+  "step1:正在处理数据": "step1: 데이터 처리 중",
+  "step2:正在提取音高&正在提取特征": "step2: 음높이 추출 & 특징 추출 중",
+  "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. ": "step2a: 훈련 폴더 아래 모든 오디오로 디코딩 가능한 파일을 자동 순회하며 슬라이스 정규화 진행, 실험 디렉토리 아래 2개의 wav 폴더 생성; 현재 단일 사용자 훈련만 지원.",
+  "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)": "step2b: CPU를 사용하여 음높이 추출(모델이 음높이 포함 시), GPU를 사용하여 특징 추출(카드 번호 선택)",
+  "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",
+  "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。 <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。": "인간 목소리와 반주 분리 배치 처리, UVR5 모델 사용. <br>적절한 폴더 경로 예시: E:\\codes\\py39\\vits_vc_gpu\\白鹭霜华测试样例(파일 관리자 주소 표시줄에서 복사하면 됨). <br>모델은 세 가지 유형으로 나뉨: <br>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; <br>2. 주된 인간 목소리만 보존: 화음이 있는 오디오에 이것을 선택, 주된 인간 목소리에 약간의 약화 가능성 있음. 내장된 HP5 모델 하나; <br>3. 혼효음 제거, 지연 제거 모델(by FoxJoy):<br>  (1)MDX-Net(onnx_dereverb): 이중 채널 혼효음에는 최선의 선택, 단일 채널 혼효음은 제거할 수 없음;<br>&emsp;(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.<br>혼효음/지연 제거, 부록: <br>1. DeEcho-DeReverb 모델의 처리 시간은 다른 두 개의 DeEcho 모델의 거의 2배임;<br>2. MDX-Net-Dereverb 모델은 상당히 느림;<br>3. 개인적으로 추천하는 가장 깨끗한 구성은 MDX-Net 다음에 DeEcho-Aggressive 사용.",
+  "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",
+  "使用设备采样率": "장치 샘플링 레이트 사용",
+  "保存名": "저장 이름",
+  "保存的文件名, 默认空为和源文件同名": "저장될 파일명, 기본적으로 빈 공간은 원본 파일과 동일한 이름으로",
+  "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",
+  "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",
+  "全流程结束！": "전체 과정 완료!",
+  "刷新音色列表和索引路径": "음색 목록 및 인덱스 경로 새로고침",
+  "加载模型": "모델 로드",
+  "加载预训练底模D路径": "미리 훈련된 베이스 모델 D 경로 로드",
+  "加载预训练底模G路径": "미리 훈련된 베이스 모델 G 경로 로드",
+  "单次推理": "단일 추론",
+  "卸载音色省显存": "음색 언로드로 디스플레이 메모리 절약",
+  "变调(整数, 半音数量, 升八度12降八度-12)": "키 변경(정수, 반음 수, 옥타브 상승 12, 옥타브 하강 -12)",
+  "后处理重采样至最终采样率，0为不进行重采样": "후처리 재샘플링을 최종 샘플링 레이트로, 0은 재샘플링하지 않음",
+  "否": "아니오",
+  "启用相位声码器": "위상 보코더 활성화",
+  "响应阈值": "응답 임계값",
+  "响度因子": "음량 인자",
+  "处理数据": "데이터 처리",
+  "导出Onnx模型": "Onnx 모델 내보내기",
+  "导出文件格式": "내보낼 파일 형식",
+  "常见问题解答": "자주 묻는 질문",
+  "常规设置": "일반 설정",
+  "开始音频转换": "오디오 변환 시작",
+  "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",
+  "批量推理": "일괄 추론",
+  "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. ": "일괄 변환, 변환할 오디오 파일 폴더 입력 또는 여러 오디오 파일 업로드, 지정된 폴더(기본값 opt)에 변환된 오디오 출력.",
+  "指定输出主人声文件夹": "주된 목소리 출력 폴더 지정",
+  "指定输出文件夹": "출력 파일 폴더 지정",
+  "指定输出非主人声文件夹": "주된 목소리가 아닌 출력 폴더 지정",
+  "推理时间(ms):": "추론 시간(ms):",
+  "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",
+  "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",
+  "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>.": "이 소프트웨어는 MIT 라이선스로 공개되며, 저자는 소프트웨어에 대해 어떠한 통제권도 가지지 않습니다. 모든 귀책사유는 소프트웨어 사용자 및 소프트웨어에서 생성된 결과물을 사용하는 당사자에게 있습니다. <br>해당 조항을 인정하지 않는 경우, 소프트웨어 패키지의 어떠한 코드나 파일도 사용하거나 인용할 수 없습니다. 자세한 내용은 루트 디렉토리의 <b>LICENSE</b>를 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",
+  "模型是否带音高指导(唱歌一定要, 语音可以不要)": "모델이 음높이 지도를 포함하는지 여부(노래에는 반드시 필요, 음성에는 필요 없음)",
+  "模型是否带音高指导,1是0否": "모델이 음높이 지도를 포함하는지 여부, 1은 예, 0은 아니오",
+  "模型版本型号": "모델 버전 및 모델",
+  "模型融合, 可用于测试音色融合": "모델 융합, 음색 융합 테스트에 사용 가능",
+  "模型路径": "모델 경로",
+  "每张显卡的batch_size": "각 그래픽 카드의 batch_size",
+  "淡入淡出长度": "페이드 인/아웃 길이",
+  "版本": "버전",
+  "特征提取": "특징 추출",
+  "特征检索库文件路径,为空则使用下拉的选择结果": "특징 검색 라이브러리 파일 경로, 비어 있으면 드롭다운 선택 결과 사용",
+  "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. ": "남성에서 여성으로 변경 시 +12 키 권장, 여성에서 남성으로 변경 시 -12 키 권장, 음역대 폭발로 음색이 왜곡되면 적절한 음역대로 조정 가능.",
+  "目标采样率": "목표 샘플링률",
+  "算法延迟(ms):": "알고리즘 지연(ms):",
+  "自动检测index路径,下拉式选择(dropdown)": "자동으로 index 경로 감지, 드롭다운 선택(dropdown)",
+  "融合": "융합",
+  "要改的模型信息": "변경할 모델 정보",
+  "要置入的模型信息": "삽입할 모델 정보",
+  "训练": "훈련",
+  "训练模型": "모델 훈련",
+  "训练特征索引": "특징 인덱스 훈련",
+  "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": "훈련 완료, 콘솔 훈련 로그 또는 실험 폴더 내의 train.log 확인 가능",
+  "请指定说话人id": "화자 ID 지정 필요",
+  "请选择index文件": "index 파일 선택",
+  "请选择pth文件": "pth 파일 선택",
+  "请选择说话人id": "화자 ID 선택",
+  "转换": "변환",
+  "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",
+  "输入设备": "입력 장치",
+  "输入降噪": "입력 노이즈 감소",
+  "输出信息": "출력 정보",
+  "输出变声": "출력 음성 변조",
+  "输出设备": "출력 장치",
+  "输出降噪": "출력 노이즈 감소",
+  "输出音频(右下角三个点,点了可以下载)": "출력 오디오(오른쪽 하단 세 개의 점, 클릭하면 다운로드 가능)",
+  "选择.index文件": ".index 파일 선택",
+  "选择.pth文件": ".pth 파일 선택",
+  "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:": "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(请使用同种类驱动)": "오디오 장치(동일한 유형의 드라이버 사용 권장)",
+  "音高算法": "음높이 알고리즘",
+  "额外推理时长": "추가 추론 시간"
+}