{
"%s运行中，请先停止该任务": "%s çalışıyor; başka bir görev başlatmadan önce durdurun",
"====> 轮次：{} {}": "====> Dönem: {} {}",
"A模型权重": "A Modeli Ağırlığı:",
"A模型路径": "A Modeli Yolu:",
"B模型路径": "B Modeli Yolu:",
"CUDA Graph预热完成": "CUDA Graph ısınması tamamlandı",
"CUDA可用：%s": "CUDA kullanılabilir: %s",
"输入训练文件夹路径，例如：E:\\我的训练集": "Eğitim klasörü yolu, örneğin: E:\\Eğitim veri kümem",
"F0与HuBERT特征提取": "F0 ve HuBERT özellik çıkarımı",
"F0提取": "F0 çıkarma",
"F0提取没有生成有效结果，已停止训练": "F0 çıkarma geçerli sonuç üretmedi. Eğitim durduruldu.",
"HuBERT特征": "HuBERT özellikleri",
"HuBERT特征提取没有生成有效结果，已停止训练": "HuBERT özellik çıkarma geçerli sonuç üretmedi. Eğitim durduruldu.",
"Index Rate": "Index Oranı",
"SOLA偏移：%d": "SOLA ofseti: %d",
"[F0提取] 完成 | 成功：%s | 跳过：%s | 失败：%s": "[F0 çıkarma] Tamamlandı | Başarılı: %s | Atlandı: %s | Başarısız: %s",
"[F0提取] 待处理：%s": "[F0 çıkarma] Pending: %s",
"[F0提取] 无待处理音频，已全部跳过": "[F0 çıkarma] Bekleyen ses yok; tüm dosyalar atlandı",
"[F0提取] 进度：%s/%s | 成功：%s | 跳过：%s | %s": "[F0 çıkarma] İlerleme: %s/%s | Başarılı: %s | Atlandı: %s | %s",
"[F0提取][失败] %s": "[F0 çıkarma][Başarısız] %s",
"[F0提取][失败] %s\n%s": "[F0 çıkarma][Başarısız] %s\n%s",
"[HuBERT特征] 完成 | 成功：%s | 跳过：%s | 失败：%s": "[HuBERT özellikleri] Tamamlandı | Başarılı: %s | Atlandı: %s | Başarısız: %s",
"[HuBERT特征] 无待处理音频，已全部跳过：%s": "[HuBERT özellikleri] Bekleyen ses yok; atlanan: %s",
"[HuBERT特征] 正在加载模型：%s": "[HuBERT özellikleri] Model yükleniyor: %s",
"[HuBERT特征] 设备：%s | 待处理：%s | 已跳过：%s": "[HuBERT özellikleri] Cihaz: %s | Pending: %s | Atlandı: %s",
"[HuBERT特征] 进度：%s/%s | 成功：%s | 失败：%s | %s | %s": "[HuBERT özellikleri] İlerleme: %s/%s | Başarılı: %s | Başarısız: %s | %s | %s",
"[HuBERT特征][失败] %s\n%s": "[HuBERT özellikleri][Başarısız] %s\n%s",
"[HuBERT特征][失败] %s 包含NaN": "[HuBERT özellikleri][Başarısız] %s contains NaN values",
"[HuBERT特征][失败] 模型不存在：%s": "[HuBERT özellikleri][Başarısız] Model not found: %s",
"[数据切分] 多说话人待处理：%s | 进程数：%s": "[Dataset preprocessing] Multi-speaker files: %s | Workers: %s",
"[数据切分] 子任务完成 | 成功：%s | 失败：%s": "[Veri dilimleme] Alt görev tamamlandı | Başarılı: %s | Başarısız: %s",
"[数据切分] 完成": "[Veri dilimleme] Tamamlandı",
"[数据切分] 开始": "[Veri dilimleme] Başlatıldı",
"[数据切分] 待处理：%s | 进程数：%s": "[Veri dilimleme] Pending: %s | İşlemler: %s",
"[数据切分] 进度：%s/%s | %s": "[Veri dilimleme] İlerleme: %s/%s | %s",
"[数据切分][失败] %s": "[Veri dilimleme][Başarısız] %s",
"[数据切分][失败] %s\n%s": "[Veri dilimleme][Başarısız] %s\n%s",
"[数据切分][跳过] 无效或异常音频片段：%s_%s | 峰值：%s": "[Veri dilimleme][Atlandı] Geçersiz veya anormal ses bölümü: %s_%s | Tepe: %s",
"[索引训练] 写入进度：%s/%s": "[İndeks eğitimi] Yazma ilerlemesi: %s/%s",
"[索引训练] 外部索引链接已存在：%s": "[Dizin eğitimi] Harici dizin bağlantısı zaten var: %s",
"[索引训练] 已链接索引到外部目录：%s": "[İndeks eğitimi] İndeks harici klasöre bağlandı: %s",
"[索引训练] 成功构建索引：%s": "[İndeks eğitimi] İndeks başarıyla oluşturuldu: %s",
"[索引训练] 正在写入特征向量": "[İndeks eğitimi] Özellik vektörleri ekleniyor",
"[索引训练] 正在将%s条特征聚类为10000个中心": "[İndeks eğitimi] Clustering %s feature vectors into 10,000 centers",
"[索引训练] 正在训练索引": "[İndeks eğitimi] İndeks eğitiliyor",
"[索引训练] 特征形状：%s | IVF数量：%s": "[İndeks eğitimi] Özellik şekli: %s | IVF sayısı: %s",
"[索引训练][失败] 无法链接索引到外部目录：%s\n%s": "[İndeks eğitimi][Başarısız] İndeks harici klasöre bağlanamadı: %s\n%s",
"[索引训练][失败] 聚类失败，将使用原始特征继续\n%s": "[İndeks eğitimi][Başarısız] Kümeleme başarısız; özgün özelliklerle devam ediliyor\n%s",
"[索引训练][失败] 请先进行特征提取": "[İndeks eğitimi][Başarısız] Önce özellikleri çıkarın",
"[索引训练][跳过] added索引已存在：%s": "[Dizin eğitimi][Atlandı] added dizini zaten var: %s",
"[索引训练][跳过] trained索引已存在：%s": "[Dizin eğitimi][Atlandı] trained dizini zaten var: %s",
"ckpt处理": "ckpt İşleme",
"hubert: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": "HuBERT: Enter GPU IDs separated by hyphens; for example, 0-1-2 uses GPUs 0, 1, and 2",
"index文件路径不可包含中文": ".index dosya yolu Çince karakter içeremez",
"pth文件路径不可包含中文": ".pth dosya yolu Çince karakter içeremez",
"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 GPU yapılandırmasını tirelerle ayırın; örneğin 0-0-1, GPU 0'da iki ve GPU 1'de bir işlem çalıştırır",
"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. ": "Adım 1: Deneysel yapılandırmayı doldurun. Deneysel veriler 'logs' klasöründe saklanır ve her bir deney için ayrı bir klasör vardır. Deneysel adı yolu manuel olarak girin; bu yol, deneysel yapılandırmayı, günlükleri ve eğitilmiş model dosyalarını içerir.",
"step2a: 扫描训练音频并进行切片归一化，在实验目录下生成训练wav文件。": "Step 2a: Scan, slice, and normalize training audio, then create training WAV files in the experiment directory.",
"step2b: 音高与hubert语义特征提取": "Adım 2b: perde ve HuBERT anlamsal özelliklerini çıkarma",
"step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "Adım 3: Eğitim ayarlarını doldurun ve modeli ve dizini eğitmeye başlayın",
"……仅显示最近10条失败记录": "…Yalnızca son 10 hata gösteriliyor",
"……已省略前%s行，仅显示最新状态": "…İlk %s satır atlandı; yalnızca en son durum gösteriliyor",
"一键训练": "Tek Tuşla Eğit",
"上一页": "Previous",
"下一页": "Next",
"为多说话人训练集建立清单。空行会被忽略；路径、说话人名称、说话人ID或重复次数填写不全的行会在提交时提示。": "Create a multi-speaker dataset manifest. Empty rows are ignored; incomplete path, speaker name, speaker ID, or repeat count fields are reported on submission.",
"主结果文件夹": "Ana çıktı klasörü",
"也可批量输入音频文件, 二选一, 优先读文件夹": "Ses dosyaları ayrıca toplu olarak, iki seçimle, öncelikli okuma klasörüyle içe aktarılabilir",
"人声、伴奏与混响批量处理，使用pymss/MSST模型。": "pymss/MSST modelleriyle vokal, altyapı ve yankıyı toplu olarak işler.",
"人声伴奏分离&去混响": "Vokal/altyapı ayırma ve yankı giderme",
"仅支持pm和rmvpe音高提取算法": "Yalnızca pm ve rmvpe perde çıkarma yöntemleri desteklenir",
"从训练检查点提取的模型": "Eğitim kontrol noktasından çıkarılan model",
"以-分隔输入使用的卡号, 例如 0-1-2 使用卡0和卡1和卡2": "GPU indekslerini '-' ile ayırarak girin, örneğin 0-1-2, GPU 0, 1 ve 2'yi kullanmak için:",
"以下行填写不完整或无效，已忽略：%s": "The following incomplete or invalid rows were ignored: %s",
"任务": "Görev",
"使用显卡：%s": "Kullanılan GPU: %s",
"使用模型采样率": "Model örnekleme hızını kullan",
"使用设备采样率": "Cihaz örnekleme hızını kullan",
"保存名": "Kaydetme Adı:",
"保存的文件名, 默认空为和源文件同名": "Kaydedilecek dosya adı (varsayılan: kaynak dosya ile aynı):",
"保存的模型名不带后缀": "Kaydedilecek model adı (uzantı olmadan):",
"保存频率save_every_epoch": "Kaydetme sıklığı (save_every_epoch):",
"保护清辅音和呼吸声，防止电音撕裂等artifact，拉满0.5不开启，调低加大保护力度但可能降低索引效果": "Sessiz ünsüzleri ve nefes seslerini koruyarak elektronik müzikte yırtılma gibi sanal hataların oluşmasını engeller. 0.5 olarak ayarlandığında devre dışı kalır. Değerin azaltılması korumayı artırabilir, ancak indeksleme doğruluğunu azaltabilir:",
"修改": "Düzenle",
"修改模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "Model bilgilerini düzenle (sadece 'weights' klasöründen çıkarılan küçük model dosyaları desteklenir)",
"停止一键训练": "Tek tıkla eğitimi durdur",
"停止分离": "Ayırmayı durdur",
"停止处理数据": "Veri ön işlemeyi durdur",
"停止特征提取": "Özellik çıkarmayı durdur",
"停止训练模型": "Model eğitimini durdur",
"停止训练索引": "İndeks eğitimini durdur",
"停止音频转换": "Ses dönüştürmeyi durdur",
"分离残余文件夹": "Artık çıktı klasörü",
"删除末行": "Remove last row",
"判别器预训练模型不存在，将不使用：assets/pretrained%s/%sD%s.pth": "Discriminator pretrained model not found; it will not be used: assets/pretrained%s/%sD%s.pth",
"刷新音色列表": "Ses listesini yenile",
"加载模型": "Model yükle",
"加载预训练底模D路径": "Önceden eğitilmiş temel D modelini yükleme yolu:",
"加载预训练底模G路径": "Önceden eğitilmiş temel G modelini yükleme yolu:",
"单次推理": "Tekli çıkarım",
"单说话人": "Single speaker",
"卸载音色省显存": "GPU bellek kullanımını azaltmak için sesi kaldır",
"变调(整数, 半音数量, 升八度12降八度-12)": "Transpoze et (tamsayı, yarıton sayısıyla; bir oktav yükseltmek için: 12, bir oktav düşürmek için: -12):",
"合成": "Sentez",
"后处理重采样至最终采样率，0为不进行重采样": "Son işleme aşamasında çıktı sesini son örnekleme hızına yeniden örnekle. 0 değeri için yeniden örnekleme yapılmaz:",
"否": "Hayır",
"响应阈值": "Tepki eşiği",
"响度因子": "ses yüksekliği faktörü",
"处理中": "İşleniyor",
"处理数据": "Verileri işle",
"处理方式": "İşleme modu",
"多说话人": "Multiple speakers",
"注意：多说话人训练音色还原度不一定有单说话人分开训练好！": "Not: Çok konuşmacılı eğitim, her sesi konuşmacıları ayrı ayrı eğitmek kadar doğru yansıtmayabilir!",
"多说话人子文件夹无效（格式应为名称_ID_重复次数、ID为0~109、重复次数为正整数、同一ID的名称需一致且目录需有音频）：%s": "Invalid multi-speaker subfolders (expected Name_ID_Repeat, ID 0-109, a positive repeat count, one consistent name per ID, and at least one audio file): %s",
"多说话人总文件夹只扫描根目录下的直接子文件夹，根目录文件会被忽略。\n子文件夹必须命名为x_y_z：x是说话人名称，y是说话人ID（0~109，共110个），z是训练集重复次数。\n也可以到右侧“多说话人训练集辅助”编辑并提交训练集清单。": "Only direct subfolders of the multi-speaker root are scanned; root files are ignored.\nName each subfolder x_y_z: x is the speaker name, y is the speaker ID (0-109, 110 choices), and z is the repeat count.\nYou can also submit a manifest from the Multi-speaker Dataset Helper tab.",
"多说话人训练集总文件夹不存在：%s": "Multi-speaker dataset root does not exist: %s",
"多说话人训练集总文件夹中没有有效音频": "The multi-speaker dataset root contains no valid audio",
"多说话人训练集总文件夹中没有直接子文件夹": "The multi-speaker dataset root has no direct subfolders",
"多说话人训练集总文件夹路径": "Multi-speaker dataset root",
"多说话人训练集清单不存在，请先提交辅助清单或填写总文件夹": "The multi-speaker manifest does not exist. Submit it from the helper tab or enter a dataset root first",
"多说话人训练集清单包含无效条目：%s": "The multi-speaker manifest contains an invalid entry: %s",
"多说话人训练集清单存在重复输出标识：%s": "The multi-speaker manifest contains a duplicate output key: %s",
"多说话人训练集清单已保存：%s；有效音频%s个": "Multi-speaker dataset manifest saved: %s; valid audio files: %s",
"多说话人训练集清单格式错误": "The multi-speaker manifest format is invalid",
"多说话人训练集清单没有有效音频": "The multi-speaker manifest contains no valid audio",
"多说话人训练集辅助": "Multi-speaker Dataset Helper",
"失败": "Başarısız",
"失败记录": "Hata kayıtları",
"子进程执行失败，返回码：%s": "Alt işlem şu çıkış koduyla başarısız oldu: %s",
"实验名不能为空": "Experiment name is required",
"导出文件格式": "Dışa aktarma dosya formatı",
"已停止": "Durduruldu",
"已加载判别器预训练模型：%s": "Önceden eğitilmiş ayırıcı modeli yüklendi: %s",
"已加载生成器预训练模型：%s": "Önceden eğitilmiş üretici modeli yüklendi: %s",
"已启用索引检索": "İndeks araması etkin",
"已完成": "Tamamlandı",
"已完成阶段": "Tamamlanan aşamalar",
"已恢复判别器检查点": "Ayırıcı kontrol noktası geri yüklendi",
"已成功": "Başarılı",
"常见问题解答": "Sıkça Sorulan Sorular (SSS)",
"常规设置": "Genel ayarlar",
"底层模型": "Temel model",
"开始音频转换": "Ses dönüştürmeyi başlat",
"当前": "Geçerli",
"当前设备：%s | 推理精度：%s": "Geçerli cihaz: %s | Çıkarım hassasiyeti: %s",
"当前阶段": "Geçerli aşama",
"很遗憾您这没有能用的显卡来支持您训练": "Maalesef, eğitiminizi desteklemek için uyumlu bir GPU bulunmamaktadır.",
"性别因子/声线粗细": "Cinsiyet faktörü / ses kalınlığı",
"性能设置": "Performans ayarları",
"总训练轮数total_epoch": "Toplam eğitim turu (total_epoch):",
"成功": "Başarılı",
"执行命令": "Komut",
"批量推理": "Toplu çıkarım",
"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. ": "Toplu dönüştür. Dönüştürülecek ses dosyalarının bulunduğu klasörü girin veya birden çok ses dosyasını yükleyin. Dönüştürülen ses dosyaları belirtilen klasöre ('opt' varsayılan olarak) dönüştürülecektir",
"拖拽或点击上传待处理音频": "İşlenecek sesi sürükleyip bırakın veya yüklemek için tıklayın",
"指定输出文件夹": "Çıkış klasörünü belirt:",
"推理时间(ms):": "Çıkarsama süresi (ms):",
"推理耗时：%.2f秒": "Çıkarım süresi: %.2f seconds",
"推理音色": "Ses çıkartma (Inference):",
"提交训练集清单": "Submit dataset manifest",
"提取": "Çıkart",
"提取音高和处理数据使用的CPU进程数": "Ses yüksekliği çıkartmak (Pitch) ve verileri işlemek için kullanılacak CPU işlemci sayısı:",
"数据切分": "Veri dilimleme",
"数据切分没有生成16k音频，已停止后续特征提取和训练": "Veri ön işleme 16 kHz ses üretmedi. Özellik çıkarma ve eğitim durduruldu.",
"数据切分没有生成有效训练音频，请检查训练集和数据切分日志": "Veri ön işleme geçerli eğitim sesi üretmedi. Veri kümesini ve günlüğü kontrol edin.",
"数据切分输出文件不匹配，已停止后续特征提取和训练": "Veri ön işleme çıktı dosyaları eşleşmiyor. Özellik çıkarma ve eğitim durduruldu.",
"数据提取开始：start_time=%.6f，请求并行数=%s，实际并行数上限=%s": "Veri çıkarma başladı: start_time=%.6f, istenen eşzamanlılık=%s, gerçek üst sınır=%s",
"数据提取结束：end_time=%.6f，总耗时=%.3f秒": "Veri çıkarma tamamlandı: end_time=%.6f, toplam süre=%.3f saniye",
"新增一行": "Add row",
"无法停止": "Durdurulamıyor",
"是": "Evet",
"是否仅保存最新的ckpt文件以节省硬盘空间": "Sadece en son '.ckpt' dosyasını kaydet:",
"是否在每次保存时间点将最终小模型保存至weights文件夹": "Her kaydetme noktasında son küçük bir modeli 'weights' klasörüne kaydetmek için:",
"是否缓存所有训练集至显存. 10min以下小数据可缓存以加速训练, 大数据缓存会炸显存也加不了多少速": "Tüm eğitim verilerini GPU belleğine önbelleğe alıp almayacağınızı belirtin. Küçük veri setlerini (10 dakikadan az) önbelleğe almak eğitimi hızlandırabilir, ancak büyük veri setlerini önbelleğe almak çok fazla GPU belleği tüketir ve çok fazla hız artışı sağlamaz:",
"显卡信息": "GPU Bilgisi",
"未使用": "Kullanılmadı",
"未使用判别器预训练模型": "Önceden eğitilmiş ayırıcı modeli kullanılmadı",
"未使用生成器预训练模型": "Önceden eğitilmiş üretici modeli kullanılmadı",
"未检测到可用显卡，将使用CPU训练，耗时可能较长": "Desteklenen GPU algılanmadı; CPU ile eğitim çok daha uzun sürebilir",
"未运行": "Başlatılmadı",
"本软件以MIT协议开源, 作者不对软件具备任何控制力, 使用软件者、传播软件导出的声音者自负全责.
如不认可该条款, 则不能使用或引用软件包内任何代码和文件. 详见根目录LICENSE.": "Bu yazılım, MIT lisansı altında açık kaynaklıdır. Yazarın yazılım üzerinde herhangi bir kontrolü yoktur. Yazılımı kullanan ve yazılım tarafından dışa aktarılan sesleri dağıtan kullanıcılar sorumludur.
Eğer bu maddeyle aynı fikirde değilseniz, yazılım paketi içindeki herhangi bir kod veya dosyayı kullanamaz veya referans göremezsiniz. Detaylar için kök dizindeki Agreement-LICENSE.txt dosyasına bakınız.",
"查看": "Görüntüle",
"查看模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "Model bilgilerini görüntüle (sadece 'weights' klasöründen çıkarılan küçük model dosyaları desteklenir)",
"检索特征占比": "Arama özelliği oranı (vurgu gücünü kontrol eder, çok yüksek olması sanal etkilere neden olur)",
"模型信息：%s\n采样率：%s\n是否使用音高引导：%s\n版本：%s": "Model bilgisi: %s\nÖrnekleme hızı: %s\nPerde yönlendirmesi: %s\nSürüm: %s",
"模型推理": "Model çıkartma (Inference)",
"模型提取(输入logs文件夹下大文件模型路径),适用于训一半不想训了模型没有自动提取保存小文件模型,或者想测试中间模型的情况": "Model çıkartma (büyük dosya modeli yolunu 'logs' klasöründe girin). Bu, eğitimi yarıda bırakmak istediğinizde ve manuel olarak küçük bir model dosyası çıkartmak ve kaydetmek istediğinizde veya bir ara modeli test etmek istediğinizde kullanışlıdır:",
"模型是否带音高指导": "Modelin ses yüksekliği rehberi içerip içermediği:",
"模型是否带音高指导(唱歌一定要, 语音可以不要)": "Modelin ses yüksekliği (Pitch) rehberliği içerip içermediği (şarkı söyleme için şarttır, konuşma için isteğe bağlıdır):",
"模型是否带音高指导,1是0否": "Modelin ses yüksekliği rehberi içerip içermediği (1: evet, 0: hayır):",
"模型版本型号": "Model mimari versiyonu:",
"模型融合, 可用于测试音色融合": "Model birleştirme, ses rengi birleştirmesi için kullanılabilir",
"模型融合失败：两个模型的结构不一致": "Model birleştirme başarısız: iki modelin mimarisi eşleşmiyor",
"模型训练": "Model eğitimi",
"模型路径": "Model Yolu:",
"正在保存最终检查点：%s": "Son kontrol noktası kaydediliyor: %s",
"正在保存检查点 %s_e%s：%s": "Kontrol noktası kaydediliyor %s_e%s: %s",
"正在加载RMVPE模型": "RMVPE modeli yükleniyor",
"正在加载模型": "Model yükleniyor",
"正在启动": "Başlatılıyor",
"正在收尾": "Tamamlanıyor",
"正在预热CUDA Graph": "CUDA Graph ısınıyor",
"每张显卡的batch_size": "Her GPU için yığın boyutu (batch_size):",
"没有可用于训练的有效音频，请先完成数据切分和特征提取": "Eğitim için geçerli ses yok. Önce veri ön işleme ve özellik çıkarmayı tamamlayın.",
"没有有效的多说话人训练集行": "There are no valid multi-speaker dataset rows",
"淡入淡出长度": "Geçiş (Fade) uzunluğu",
"清理模型缓存": "Model önbelleği temizleniyor",
"版本": "Sürüm",
"特征": "Özellikler",
"特征提取": "Özellik çıkartma",
"特征检索库文件路径（选择模型后自动匹配，可手动修改）": "Özellik dizini yolu (model seçilince otomatik eşleşir; düzenlenebilir)",
"状态": "Durum",
"独占 WASAPI 设备": "Özel WASAPI cihazı",
"生成器预训练模型不存在，将不使用：assets/pretrained%s/%sG%s.pth": "Generator pretrained model not found; it will not be used: assets/pretrained%s/%sG%s.pth",
"留空则使用辅助页已提交的清单": "Leave empty to use the manifest submitted from the helper tab",
"目标采样率": "Hedef örnekleme oranı:",
"第%s/%s页，共%s行": "Page %s/%s, %s rows",
"等待中": "Bekliyor",
"等待输入": "Girdi bekleniyor",
"算法延迟(ms):": "Algoritma gecikmesi (ms):",
"索引": "İndeks",
"索引文件不存在，将不使用索引继续推理：%s": "İndeks dosyası mevcut değil; çıkarım indeks kullanılmadan devam edecek: %s",
"索引无效：必须使用added_xxxx.index，不能使用trained_xxxx.index": "Geçersiz indeks: şunu kullanın added_xxxx.index, not trained_xxxx.index",
"索引检索失败": "İndeks araması başarısız",
"索引检索失败或未启用": "İndeks araması başarısız veya devre dışı",
"索引训练": "İndeks eğitimi",
"耗时": "Geçen süre",
"耗时：特征=%.3f秒，索引=%.3f秒，音高=%.3f秒，模型=%.3f秒": "Geçen süre: features=%.3fs, index=%.3fs, pitch=%.3fs, model=%.3fs",
"融合": "Birleştir",
"要改的模型信息": "Düzenlenecek model bilgileri:",
"要置入的模型信息": "Eklemek için model bilgileri:",
"训练": "Eğitim",
"训练已完成，正在保存最终模型": "Eğitim tamamlandı; son model kaydediliyor",
"训练文件列表写入完成": "Eğitim dosyası listesi yazıldı",
"训练模型": "Modeli Eğit",
"训练特征索引": "Özellik Dizinini Eğit",
"训练设备规则选择的精度：%s": "Eğitim hassasiyeti cihaz kurallarına göre seçildi: %s",
"训练轮次：{} [{:.0f}%]": "Eğitim dönemi: {} [{:.0f}%]",
"训练集子音频文件夹目录路径": "Dataset audio subfolder path",
"训练集类型": "Dataset type",
"设备类型": "Cihaz türü",
"说话人ID（0~109）": "Speaker ID (0-109)",
"说话人名称": "Speaker name",
"说话人：%s（ID：%s）": "Speaker: %s (ID: %s)",
"请上传音频文件": "Bir ses dosyası yükleyin",
"请填写输出文件夹路径": "Çıktı klasörü yolunu girin",
"请指定说话人id": "Lütfen konuşmacı/sanatçı no belirtin:",
"请选择index文件": "Lütfen .index dosyası seçin",
"请选择pth文件": "Lütfen .pth dosyası seçin",
"请选择说话人id": "Konuşmacı/Şarkıcı No seçin:",
"转换": "Dönüştür",
"输入实验名": "Deneysel adı girin:",
"输入实验名，例如：test": "Deney adı, örneğin: test",
"输入待处理音频文件夹路径": "İşlenecek ses klasörünün yolunu girin:",
"输入待处理音频文件夹路径(去文件管理器地址栏拷就行了)": "İşlenecek ses klasörünün yolunu girin (dosya yöneticisinin adres çubuğundan kopyalayın):",
"输入源音量包络替换输出音量包络融合比例，越靠近1越使用输出包络": "Sesin hacim zarfını ayarlayın. 0'a yakın değerler, sesin orijinal vokallerin hacmine benzer olmasını sağlar. Düşük bir değerle ses gürültüsünü maskeleyebilir ve hacmi daha doğal bir şekilde duyulabilir hale getirebilirsiniz. 1'e yaklaştıkça sürekli bir yüksek ses seviyesi elde edilir:",
"输入监听": "Girişi izle",
"输入训练文件夹路径": "Eğitim klasörünün yolunu girin:",
"输入设备": "Giriş cihazı",
"输入设备：%s:%s": "Giriş cihazı: %s:%s",
"输入降噪": "Giriş gürültü azaltma",
"输出信息": "Çıkış bilgisi",
"输出变声": "Çıkış ses dönüşümü",
"输出设备": "Çıkış cihazı",
"输出设备：%s:%s": "Çıkış cihazı: %s:%s",
"输出降噪": "Çıkış gürültü azaltma",
"输出音频(右下角三个点,点了可以下载)": "Ses dosyasını dışa aktar (indirmek için sağ alt köşedeki üç noktaya tıklayın)",
"运行中": "Çalışıyor",
"进度": "İlerleme",
"选择.index文件": ".index dosyası seç",
"选择.pth文件": ".pth dosyası seç",
"选择多说话人音色": "Select multi-speaker voice",
"选择模型": "Model seçin",
"选择索引": "İndeks seçin",
"选择音高提取算法": "Perde çıkarma algoritmasını seçin",
"采样率:": "Örnekleme hızı:",
"采样长度": "Örnekleme uzunluğu",
"重复次数": "Repeat count",
"重载设备列表": "Cihaz listesini yeniden yükle",
"音调设置": "Pitch ayarları",
"音频设备": "Ses cihazı",
"音高全部为0，该音频无意义，跳过：%s": "Tüm perde değerleri sıfır; bu ses kullanılamaz ve atlanacak: %s",
"音高算法": "Perde algoritması",
"额外推理时长": "Ekstra çıkartma süresi"
}