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Co-authored-by: 源文雨 <41315874+fumiama@users.noreply.github.com>
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唐澤 克幸
2023-04-16 15:29:01 +09:00
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99
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@@ -0,0 +1,99 @@
{
"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>.": "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>.",
"模型推理": "Model inference",
"推理音色": "Inferencing timbre",
"刷新音色列表": "Refresh timbre list",
"卸载音色省显存": "Unload timbre to save GPU memory",
"请选择说话人id": "Please select a speaker 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. ": "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. ",
"变调(整数, 半音数量, 升八度12降八度-12)": "变调(整数, 半音数量, 升八度12降八度-12)",
"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)",
"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": "Select the algorithm for pitch extraction. Use 'pm' to speed up for singing voices, or use 'harvest' for better low-pitched voices, but it is extremely slow.",
"特征检索库文件路径": "Feature search database file path",
"特征文件路径": "Feature file path",
"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",
"转换": "Conversion",
"输出信息": "Output information",
"输出音频(右下角三个点,点了可以下载)": "输出音频(右下角三个点,点了可以下载)",
"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. ": "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. ",
"指定输出文件夹": "Specify output folder",
"检索特征占比": "Search feature ratio",
"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)",
"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",
"伴奏人声分离": "Accompaniment and vocal separation",
"人声伴奏分离批量处理, 使用UVR5模型. <br>不带和声用HP2, 带和声且提取的人声不需要和声用HP5<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)": "人声伴奏分离批量处理, 使用UVR5模型. <br>不带和声用HP2, 带和声且提取的人声不需要和声用HP5<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)",
"输入待处理音频文件夹路径": "Input audio folder path",
"模型": "Model",
"指定输出人声文件夹": "Specify output vocal folder",
"指定输出乐器文件夹": "Specify output instrumental folder",
"训练": "Train",
"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: 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. ",
"输入实验名": "Input experiment name",
"目标采样率": "Target sample rate",
"模型是否带音高指导(唱歌一定要, 语音可以不要)": "模型是否带音高指导(唱歌一定要, 语音可以不要)",
"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: 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. ",
"输入训练文件夹路径": "Input training folder path",
"请指定说话人id": "Please specify speaker ID",
"处理数据": "Process data",
"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: 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)",
"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",
"显卡信息": "GPU information",
"提取音高使用的CPU进程数": "Number of CPU processes used for pitch extraction",
"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": "Select pitch extraction algorithm: Use 'pm' for faster processing of singing voice, 'dio' for high-quality speech but slower processing, and 'harvest' for the best quality but slowest processing.",
"特征提取": "Feature extraction",
"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",
"保存频率save_every_epoch": "Save frequency (save_every_epoch)",
"总训练轮数total_epoch": "Total training epochs (total_epoch)",
"是否仅保存最新的ckpt文件以节省硬盘空间": "Whether to save only the latest ckpt file to save disk space",
"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",
"加载预训练底模G路径": "Load pre-trained base model G path.",
"加载预训练底模D路径": "Load pre-trained base model D path.",
"训练模型": "Train model.",
"训练特征索引": "Train feature index.",
"一键训练": "One-click training.",
"ckpt处理": "ckpt processing.",
"模型融合, 可用于测试音色融合": "模型融合, 可用于测试音色融合",
"A模型路径": "A model path.",
"B模型路径": "B model path.",
"A模型权重": "A model weight.",
"模型是否带音高指导": "Whether the model has pitch guidance.",
"要置入的模型信息": "Model information to be placed.",
"保存的模型名不带后缀": "Saved model name without extension.",
"融合": "Fusion.",
"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)",
"模型路径": "Model path",
"要改的模型信息": "Model information to be modified",
"保存的文件名, 默认空为和源文件同名": "保存的文件名, 默认空为和源文件同名",
"修改": "Modify",
"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)",
"查看": "View",
"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",
"保存名": "Save Name",
"模型是否带音高指导,1是0否": "Whether the model comes with pitch guidance, 1 for yes, 0 for no",
"提取": "Extract",
"招募音高曲线前端编辑器": "Recruit front-end editors for pitch curves",
"加开发群联系我xxxxx": "加开发群联系我xxxxx",
"点击查看交流、问题反馈群号": "Click to view the communication and problem feedback group number",
"xxxxx": "xxxxx",
"加载模型": "加载模型",
"Hubert模型": "Hubert File",
"选择.pth文件": "选择.pth文件",
"选择.index文件": "选择.index文件",
"选择.npy文件": "选择.npy文件",
"输入设备": "输入设备",
"输出设备": "输出设备",
"音频设备(请使用同种类驱动)": "音频设备(请使用同种类驱动)",
"响应阈值": "响应阈值",
"音调设置": "音调设置",
"Index Rate": "Index Rate",
"常规设置": "常规设置",
"采样长度": "采样长度",
"淡入淡出长度": "淡入淡出长度",
"额外推理时长": "额外推理时长",
"输入降噪": "Input Noisereduce",
"输出降噪": "Output Noisereduce",
"性能设置": "性能设置",
"开始音频转换": "开始音频转换",
"停止音频转换": "停止音频转换",
"推理时间(ms):": "Infer Time(ms):"
}

99
i18n/ja_JP.json Normal file
View File

@@ -0,0 +1,99 @@
{
"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>.": "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>.",
"模型推理": "モデル推論",
"推理音色": "音源推論",
"刷新音色列表": "音源リストを更新",
"卸载音色省显存": "音源を削除してメモリを節約",
"请选择说话人id": "話者IDを選択してください",
"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. ": "男性から女性へは+12キーをお勧めします。女性から男性へは-12キーをお勧めします。音域が広すぎて音質が劣化した場合は、適切な音域に自分で調整することもできます。",
"变调(整数, 半音数量, 升八度12降八度-12)": "ピッチ変更(整数、半音数、上下オクターブ12-12)",
"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)",
"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": "ピッチ抽出アルゴリズムを選択してください。歌声の場合は、pmを使用して速度を上げることができます。低音が重要な場合は、harvestを使用できますが、非常に遅くなります。",
"特征检索库文件路径": "特徴量検索データベースのファイルパス",
"特征文件路径": "特徴量ファイルのパス",
"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",
"转换": "変換",
"输出信息": "出力情報",
"输出音频(右下角三个点,点了可以下载)": "出力音声(右下の三点をクリックしてダウンロードできます)",
"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. ": "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. ",
"指定输出文件夹": "出力フォルダを指定してください",
"检索特征占比": "検索特徴率",
"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(ファイルマネージャのアドレスバーからコピーしてください)",
"也可批量输入音频文件, 二选一, 优先读文件夹": "複数の音声ファイルを一括で入力することもできますが、フォルダーを優先して読み込みます",
"伴奏人声分离": "伴奏とボーカルの分離",
"人声伴奏分离批量处理, 使用UVR5模型. <br>不带和声用HP2, 带和声且提取的人声不需要和声用HP5<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)": "人声伴奏分离批量处理, 使用UVR5模型. <br>不带和声用HP2, 带和声且提取的人声不需要和声用HP5<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)",
"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",
"模型": "モデル",
"指定输出人声文件夹": "人の声を出力するフォルダを指定してください",
"指定输出乐器文件夹": "楽器の出力フォルダを指定してください",
"训练": "トレーニング",
"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. ": "ステップ1:実験設定を入力します。実験データはlogsに保存され、各実験にはフォルダーがあります。実験名のパスを手動で入力する必要があり、実験設定、ログ、トレーニングされたモデルファイルが含まれます。",
"输入实验名": "実験名を入力してください",
"目标采样率": "目標サンプリングレート",
"模型是否带音高指导(唱歌一定要, 语音可以不要)": "モデルに音高ガイドがあるかどうか(歌唱には必要ですが、音声には必要ありません)",
"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. ": "ステップ2a: 訓練フォルダー内のすべての音声ファイルを自動的に探索し、スライスと正規化を行い、2つのwavフォルダーを実験ディレクトリに生成します。現在は一人でのトレーニングのみをサポートしています。",
"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",
"请指定说话人id": "話者IDを指定してください",
"处理数据": "データ処理",
"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)": "ステップ2b: CPUを使用して音高を抽出する(モデルに音高がある場合)、GPUを使用して特徴を抽出する(カード番号を選択する)",
"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カード番号を入力します。例えば0-1-2はカード0、カード1、カード2を使用します",
"显卡信息": "カード情報",
"提取音高使用的CPU进程数": "抽出に使用するCPUプロセス数",
"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": "音高抽出アルゴリズムの選択:歌声を入力する場合は、pmを使用して速度を上げることができます。CPUが低い場合はdioを使用して速度を上げることができます。harvestは品質が高く、精度が高いですが、遅いです。",
"特征提取": "特徴抽出",
"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",
"保存频率save_every_epoch": "エポックごとの保存頻度",
"总训练轮数total_epoch": "総トレーニング回数",
"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。",
"加载预训练底模G路径": "事前学習済みのGモデルのパスをロードしてください",
"加载预训练底模D路径": "事前学習済みのDモデルのパスをロードしてください",
"训练模型": "モデルのトレーニング",
"训练特征索引": "特徴インデックスのトレーニング",
"一键训练": "ワンクリックトレーニング",
"ckpt处理": "ckptファイルの処理",
"模型融合, 可用于测试音色融合": "モデルのマージ、音源のマージテストに使用できます",
"A模型路径": "Aモデルのパス",
"B模型路径": "Bモデルのパス",
"A模型权重": "Aモデルの重み",
"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",
"要置入的模型信息": "挿入するモデル情報",
"保存的模型名不带后缀": "拡張子のない保存するモデル名",
"融合": "フュージョン",
"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)",
"模型路径": "モデルパス",
"要改的模型信息": "変更するモデル情報",
"保存的文件名, 默认空为和源文件同名": "保存するファイル名、デフォルトでは空欄で元のファイル名と同じ名前になります",
"修改": "変更",
"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)",
"查看": "表示",
"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。",
"保存名": "保存するファイル名",
"模型是否带音高指导,1是0否": "モデルに音高ガイドを付けるかどうか、1は付ける、0は付けない",
"提取": "抽出",
"招募音高曲线前端编辑器": "音高曲線フロントエンドエディターを募集",
"加开发群联系我xxxxx": "開発グループに参加して私に連絡してくださいxxxxx",
"点击查看交流、问题反馈群号": "クリックして交流、問題フィードバックグループ番号を表示",
"xxxxx": "xxxxx",
"加载模型": "モデルをロードする",
"Hubert模型": "Hubert模型",
"选择.pth文件": ".pthファイルを選択する",
"选择.index文件": ".indexファイルを選択する",
"选择.npy文件": ".npyファイルを選択する",
"输入设备": "入力デバイス",
"输出设备": "出力デバイス",
"音频设备(请使用同种类驱动)": "オーディオデバイス(同じ種類のドライバーを使用してください)",
"响应阈值": "反応閾値",
"音调设置": "音程設定",
"Index Rate": "Index Rate",
"常规设置": "一般設定",
"采样长度": "サンプル長",
"淡入淡出长度": "フェードイン/フェードアウト長",
"额外推理时长": "追加推論時間",
"输入降噪": "入力ノイズの低減",
"输出降噪": "出力ノイズの低減",
"性能设置": "パフォーマンス設定",
"开始音频转换": "音声変換を開始する",
"停止音频转换": "音声変換を停止する",
"推理时间(ms):": "推論時間(ms):"
}

42
i18n/locale_diff.py Normal file
View File

@@ -0,0 +1,42 @@
import json
import os
from collections import OrderedDict
# Define the standard file name
standard_file = "zh_CN.json"
# Find all JSON files in the directory
dir_path = "./"
languages = [f for f in os.listdir(dir_path) if f.endswith(".json") and f != standard_file]
# Load the standard file
with open(standard_file, "r", encoding="utf-8") as f:
standard_data = json.load(f, object_pairs_hook=OrderedDict)
# Loop through each language file
for lang_file in languages:
# Load the language file
with open(lang_file, "r", encoding="utf-8") as f:
lang_data = json.load(f, object_pairs_hook=OrderedDict)
# Find the difference between the language file and the standard file
diff = set(standard_data.keys()) - set(lang_data.keys())
miss = set(lang_data.keys()) - set(standard_data.keys())
# Add any missing keys to the language file
for key in diff:
lang_data[key] = key
# Del any extra keys to the language file
for key in miss:
del lang_data[key]
# Sort the keys of the language file to match the order of the standard file
lang_data = OrderedDict(
sorted(lang_data.items(), key=lambda x: list(standard_data.keys()).index(x[0]))
)
# Save the updated language file
with open(lang_file, "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump(lang_data, f, ensure_ascii=False, indent=4)

99
i18n/zh_CN.json Normal file
View File

@@ -0,0 +1,99 @@
{
"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>.": "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>.",
"模型推理": "模型推理",
"推理音色": "推理音色",
"刷新音色列表": "刷新音色列表",
"卸载音色省显存": "卸载音色省显存",
"请选择说话人id": "请选择说话人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. ": "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. ",
"变调(整数, 半音数量, 升八度12降八度-12)": "变调(整数, 半音数量, 升八度12降八度-12)",
"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)",
"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": "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",
"特征检索库文件路径": "特征检索库文件路径",
"特征文件路径": "特征文件路径",
"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",
"转换": "转换",
"输出信息": "输出信息",
"输出音频(右下角三个点,点了可以下载)": "输出音频(右下角三个点,点了可以下载)",
"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. ": "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. ",
"指定输出文件夹": "指定输出文件夹",
"检索特征占比": "检索特征占比",
"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)",
"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",
"伴奏人声分离": "伴奏人声分离",
"人声伴奏分离批量处理, 使用UVR5模型. <br>不带和声用HP2, 带和声且提取的人声不需要和声用HP5<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)": "人声伴奏分离批量处理, 使用UVR5模型. <br>不带和声用HP2, 带和声且提取的人声不需要和声用HP5<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)",
"输入待处理音频文件夹路径": "输入待处理音频文件夹路径",
"模型": "模型",
"指定输出人声文件夹": "指定输出人声文件夹",
"指定输出乐器文件夹": "指定输出乐器文件夹",
"训练": "训练",
"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: 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. ",
"输入实验名": "输入实验名",
"目标采样率": "目标采样率",
"模型是否带音高指导(唱歌一定要, 语音可以不要)": "模型是否带音高指导(唱歌一定要, 语音可以不要)",
"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: 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. ",
"输入训练文件夹路径": "输入训练文件夹路径",
"请指定说话人id": "请指定说话人id",
"处理数据": "处理数据",
"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: 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)",
"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",
"显卡信息": "显卡信息",
"提取音高使用的CPU进程数": "提取音高使用的CPU进程数",
"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": "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",
"特征提取": "特征提取",
"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",
"保存频率save_every_epoch": "保存频率save_every_epoch",
"总训练轮数total_epoch": "总训练轮数total_epoch",
"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",
"加载预训练底模G路径": "加载预训练底模G路径",
"加载预训练底模D路径": "加载预训练底模D路径",
"训练模型": "训练模型",
"训练特征索引": "训练特征索引",
"一键训练": "一键训练",
"ckpt处理": "ckpt处理",
"模型融合, 可用于测试音色融合": "模型融合, 可用于测试音色融合",
"A模型路径": "A模型路径",
"B模型路径": "B模型路径",
"A模型权重": "A模型权重",
"模型是否带音高指导": "模型是否带音高指导",
"要置入的模型信息": "要置入的模型信息",
"保存的模型名不带后缀": "保存的模型名不带后缀",
"融合": "融合",
"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)",
"模型路径": "模型路径",
"要改的模型信息": "要改的模型信息",
"保存的文件名, 默认空为和源文件同名": "保存的文件名, 默认空为和源文件同名",
"修改": "修改",
"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)",
"查看": "查看",
"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",
"保存名": "保存名",
"模型是否带音高指导,1是0否": "模型是否带音高指导,1是0否",
"提取": "提取",
"招募音高曲线前端编辑器": "招募音高曲线前端编辑器",
"加开发群联系我xxxxx": "加开发群联系我xxxxx",
"点击查看交流、问题反馈群号": "点击查看交流、问题反馈群号",
"xxxxx": "xxxxx",
"加载模型": "加载模型",
"Hubert模型": "Hubert模型",
"选择.pth文件": "选择.pth文件",
"选择.index文件": "选择.index文件",
"选择.npy文件": "选择.npy文件",
"输入设备": "输入设备",
"输出设备": "输出设备",
"音频设备(请使用同种类驱动)": "音频设备(请使用同种类驱动)",
"响应阈值": "响应阈值",
"音调设置": "音调设置",
"Index Rate": "Index Rate",
"常规设置": "常规设置",
"采样长度": "采样长度",
"淡入淡出长度": "淡入淡出长度",
"额外推理时长": "额外推理时长",
"输入降噪": "输入降噪",
"输出降噪": "输出降噪",
"性能设置": "性能设置",
"开始音频转换": "开始音频转换",
"停止音频转换": "停止音频转换",
"推理时间(ms):": "推理时间(ms):"
}

99
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@@ -0,0 +1,99 @@
{
"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>.": "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。<br>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<b>使用需遵守的協議-LICENSE.txt</b>。",
"模型推理": "模型推理",
"推理音色": "推理音色",
"刷新音色列表": "重新整理音色列表",
"卸载音色省显存": "卸載音色節省 VRAM",
"请选择说话人id": "請選擇說話人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. ": "男性轉女性推薦+12key，女性轉男性推薦-12key，如果音域爆炸導致音色失真也可以自己調整到合適音域。",
"变调(整数, 半音数量, 升八度12降八度-12)": "變調(整數、半音數量、升八度12降八度-12)",
"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）",
"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": "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",
"特征检索库文件路径": "特徵檢索庫檔案路徑",
"特征文件路径": "特徵檔案路徑",
"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",
"转换": "轉換",
"输出信息": "輸出訊息",
"输出音频(右下角三个点,点了可以下载)": "輸出音頻(右下角三個點，點了可以下載)",
"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. ": "批量轉換，輸入待轉換音頻資料夾，或上傳多個音頻檔案，在指定資料夾(默認opt)下輸出轉換的音頻。",
"指定输出文件夹": "指定輸出資料夾",
"检索特征占比": "檢索特徵佔比",
"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)",
"也可批量输入音频文件, 二选一, 优先读文件夹": "也可批量輸入音頻檔案，二選一，優先讀資料夾",
"伴奏人声分离": "伴奏人聲分離",
"人声伴奏分离批量处理, 使用UVR5模型. <br>不带和声用HP2, 带和声且提取的人声不需要和声用HP5<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)": "人聲伴奏分離批量處理，使用UVR5模型。<br>不帶和聲用HP2，帶和聲且提取的人聲不需要和聲用HP5<br>合格的資料夾路徑格式舉例：E:\\codes\\py39\\vits_vc_gpu\\白鷺霜華測試樣例（去檔案管理員地址欄複製就行了）",
"输入待处理音频文件夹路径": "輸入待處理音頻資料夾路徑",
"模型": "模型",
"指定输出人声文件夹": "指定輸出人聲資料夾",
"指定输出乐器文件夹": "指定輸出樂器資料夾",
"训练": "訓練",
"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：填寫實驗配置。實驗數據放在logs下，每個實驗一個資料夾，需手動輸入實驗名路徑，內含實驗配置、日誌、訓練得到的模型檔案。",
"输入实验名": "輸入實驗名稱",
"目标采样率": "目標取樣率",
"模型是否带音高指导(唱歌一定要, 语音可以不要)": "模型是否帶音高指導（唱歌一定要，語音可以不要）",
"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：自動遍歷訓練資料夾下所有可解碼成音頻的檔案並進行切片歸一化，在實驗目錄下生成2個wav資料夾；暫時只支援單人訓練。",
"输入训练文件夹路径": "輸入訓練檔案夾路徑",
"请指定说话人id": "請指定說話人id",
"处理数据": "處理資料",
"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)": "步驟2b: 使用CPU提取音高(如果模型帶音高), 使用GPU提取特徵(選擇卡號)",
"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",
"显卡信息": "顯示卡資訊",
"提取音高使用的CPU进程数": "提取音高使用的CPU進程數",
"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": "選擇音高提取算法:輸入歌聲可用pm提速,高品質語音但CPU差可用dio提速,harvest品質更好但較慢",
"特征提取": "特徵提取",
"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",
"保存频率save_every_epoch": "保存頻率save_every_epoch",
"总训练轮数total_epoch": "總訓練輪數total_epoch",
"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",
"加载预训练底模G路径": "加載預訓練底模G路徑",
"加载预训练底模D路径": "加載預訓練底模D路徑",
"训练模型": "訓練模型",
"训练特征索引": "訓練特徵索引",
"一键训练": "一鍵訓練",
"ckpt处理": "ckpt處理",
"模型融合, 可用于测试音色融合": "模型融合，可用於測試音色融合",
"A模型路径": "A模型路徑",
"B模型路径": "B模型路徑",
"A模型权重": "A模型權重",
"模型是否带音高指导": "模型是否帶音高指導",
"要置入的模型信息": "要置入的模型資訊",
"保存的模型名不带后缀": "儲存的模型名不帶副檔名",
"融合": "融合",
"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)",
"模型路径": "模型路徑",
"要改的模型信息": "要改的模型資訊",
"保存的文件名, 默认空为和源文件同名": "儲存的檔案名，預設空為與來源檔案同名",
"修改": "修改",
"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)",
"查看": "查看",
"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",
"保存名": "儲存名",
"模型是否带音高指导,1是0否": "模型是否帶音高指導，1是0否",
"提取": "提取",
"招募音高曲线前端编辑器": "招募音高曲線前端編輯器",
"加开发群联系我xxxxx": "加開發群聯繫我xxxxx",
"点击查看交流、问题反馈群号": "點擊查看交流、問題反饋群號",
"xxxxx": "xxxxx",
"加载模型": "載入模型",
"Hubert模型": "Hubert 模型",
"选择.pth文件": "選擇 .pth 檔案",
"选择.index文件": "選擇 .index 檔案",
"选择.npy文件": "選擇 .npy 檔案",
"输入设备": "輸入設備",
"输出设备": "輸出設備",
"音频设备(请使用同种类驱动)": "音訊設備 (請使用同種類驅動)",
"响应阈值": "響應閾值",
"音调设置": "音調設定",
"Index Rate": "Index Rate",
"常规设置": "一般設定",
"采样长度": "取樣長度",
"淡入淡出长度": "淡入淡出長度",
"额外推理时长": "額外推理時長",
"输入降噪": "輸入降噪",
"输出降噪": "輸出降噪",
"性能设置": "效能設定",
"开始音频转换": "開始音訊轉換",
"停止音频转换": "停止音訊轉換",
"推理时间(ms):": "推理時間(ms):"
}

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{
"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>.": "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。<br>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<b>使用需遵守的協議-LICENSE.txt</b>。",
"模型推理": "模型推理",
"推理音色": "推理音色",
"刷新音色列表": "重新整理音色列表",
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"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. ": "男性轉女性推薦+12key，女性轉男性推薦-12key，如果音域爆炸導致音色失真也可以自己調整到合適音域。",
"变调(整数, 半音数量, 升八度12降八度-12)": "變調(整數、半音數量、升八度12降八度-12)",
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"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",
"转换": "轉換",
"输出信息": "輸出訊息",
"输出音频(右下角三个点,点了可以下载)": "輸出音頻(右下角三個點，點了可以下載)",
"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. ": "批量轉換，輸入待轉換音頻資料夾，或上傳多個音頻檔案，在指定資料夾(默認opt)下輸出轉換的音頻。",
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"人声伴奏分离批量处理, 使用UVR5模型. <br>不带和声用HP2, 带和声且提取的人声不需要和声用HP5<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)": "人聲伴奏分離批量處理，使用UVR5模型。<br>不帶和聲用HP2，帶和聲且提取的人聲不需要和聲用HP5<br>合格的資料夾路徑格式舉例：E:\\codes\\py39\\vits_vc_gpu\\白鷺霜華測試樣例（去檔案管理員地址欄複製就行了）",
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"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：填寫實驗配置。實驗數據放在logs下，每個實驗一個資料夾，需手動輸入實驗名路徑，內含實驗配置、日誌、訓練得到的模型檔案。",
"输入实验名": "輸入實驗名稱",
"目标采样率": "目標取樣率",
"模型是否带音高指导(唱歌一定要, 语音可以不要)": "模型是否帶音高指導（唱歌一定要，語音可以不要）",
"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：自動遍歷訓練資料夾下所有可解碼成音頻的檔案並進行切片歸一化，在實驗目錄下生成2個wav資料夾；暫時只支援單人訓練。",
"输入训练文件夹路径": "輸入訓練檔案夾路徑",
"请指定说话人id": "請指定說話人id",
"处理数据": "處理資料",
"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)": "步驟2b: 使用CPU提取音高(如果模型帶音高), 使用GPU提取特徵(選擇卡號)",
"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",
"显卡信息": "顯示卡資訊",
"提取音高使用的CPU进程数": "提取音高使用的CPU進程數",
"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": "選擇音高提取算法:輸入歌聲可用pm提速,高品質語音但CPU差可用dio提速,harvest品質更好但較慢",
"特征提取": "特徵提取",
"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",
"保存频率save_every_epoch": "保存頻率save_every_epoch",
"总训练轮数total_epoch": "總訓練輪數total_epoch",
"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",
"加载预训练底模G路径": "加載預訓練底模G路徑",
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"一键训练": "一鍵訓練",
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"要置入的模型信息": "要置入的模型資訊",
"保存的模型名不带后缀": "儲存的模型名不帶副檔名",
"融合": "融合",
"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)",
"模型路径": "模型路徑",
"要改的模型信息": "要改的模型資訊",
"保存的文件名, 默认空为和源文件同名": "儲存的檔案名，預設空為與來源檔案同名",
"修改": "修改",
"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)",
"查看": "查看",
"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",
"保存名": "儲存名",
"模型是否带音高指导,1是0否": "模型是否帶音高指導，1是0否",
"提取": "提取",
"招募音高曲线前端编辑器": "招募音高曲線前端編輯器",
"加开发群联系我xxxxx": "加開發群聯繫我xxxxx",
"点击查看交流、问题反馈群号": "點擊查看交流、問題反饋群號",
"xxxxx": "xxxxx",
"加载模型": "載入模型",
"Hubert模型": "Hubert 模型",
"选择.pth文件": "選擇 .pth 檔案",
"选择.index文件": "選擇 .index 檔案",
"选择.npy文件": "選擇 .npy 檔案",
"输入设备": "輸入設備",
"输出设备": "輸出設備",
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"响应阈值": "響應閾值",
"音调设置": "音調設定",
"Index Rate": "Index Rate",
"常规设置": "一般設定",
"采样长度": "取樣長度",
"淡入淡出长度": "淡入淡出長度",
"额外推理时长": "額外推理時長",
"输入降噪": "輸入降噪",
"输出降噪": "輸出降噪",
"性能设置": "效能設定",
"开始音频转换": "開始音訊轉換",
"停止音频转换": "停止音訊轉換",
"推理时间(ms):": "推理時間(ms):"
}

99
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View File

@@ -0,0 +1,99 @@
{
"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>.": "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。<br>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<b>使用需遵守的協議-LICENSE.txt</b>。",
"模型推理": "模型推理",
"推理音色": "推理音色",
"刷新音色列表": "重新整理音色列表",
"卸载音色省显存": "卸載音色節省 VRAM",
"请选择说话人id": "請選擇說話人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. ": "男性轉女性推薦+12key，女性轉男性推薦-12key，如果音域爆炸導致音色失真也可以自己調整到合適音域。",
"变调(整数, 半音数量, 升八度12降八度-12)": "變調(整數、半音數量、升八度12降八度-12)",
"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）",
"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": "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",
"特征检索库文件路径": "特徵檢索庫檔案路徑",
"特征文件路径": "特徵檔案路徑",
"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",
"转换": "轉換",
"输出信息": "輸出訊息",
"输出音频(右下角三个点,点了可以下载)": "輸出音頻(右下角三個點，點了可以下載)",
"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. ": "批量轉換，輸入待轉換音頻資料夾，或上傳多個音頻檔案，在指定資料夾(默認opt)下輸出轉換的音頻。",
"指定输出文件夹": "指定輸出資料夾",
"检索特征占比": "檢索特徵佔比",
"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)",
"也可批量输入音频文件, 二选一, 优先读文件夹": "也可批量輸入音頻檔案，二選一，優先讀資料夾",
"伴奏人声分离": "伴奏人聲分離",
"人声伴奏分离批量处理, 使用UVR5模型. <br>不带和声用HP2, 带和声且提取的人声不需要和声用HP5<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)": "人聲伴奏分離批量處理，使用UVR5模型。<br>不帶和聲用HP2，帶和聲且提取的人聲不需要和聲用HP5<br>合格的資料夾路徑格式舉例：E:\\codes\\py39\\vits_vc_gpu\\白鷺霜華測試樣例（去檔案管理員地址欄複製就行了）",
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"模型": "模型",
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"训练": "訓練",
"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：填寫實驗配置。實驗數據放在logs下，每個實驗一個資料夾，需手動輸入實驗名路徑，內含實驗配置、日誌、訓練得到的模型檔案。",
"输入实验名": "輸入實驗名稱",
"目标采样率": "目標取樣率",
"模型是否带音高指导(唱歌一定要, 语音可以不要)": "模型是否帶音高指導（唱歌一定要，語音可以不要）",
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"输入训练文件夹路径": "輸入訓練檔案夾路徑",
"请指定说话人id": "請指定說話人id",
"处理数据": "處理資料",
"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)": "步驟2b: 使用CPU提取音高(如果模型帶音高), 使用GPU提取特徵(選擇卡號)",
"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",
"显卡信息": "顯示卡資訊",
"提取音高使用的CPU进程数": "提取音高使用的CPU進程數",
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"特征提取": "特徵提取",
"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",
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"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",
"加载预训练底模G路径": "加載預訓練底模G路徑",
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"B模型路径": "B模型路徑",
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"修改": "修改",
"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)",
"查看": "查看",
"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",
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