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JSON
{
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"%s运行中，请先停止该任务": "%sを実行中です。先に停止してください",
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"====> 轮次：{} {}": "====> エポック: {} {}",
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"A模型权重": "Aモデルの重み",
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"A模型路径": "Aモデルのパス",
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"B模型路径": "Bモデルのパス",
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"CUDA Graph预热完成": "CUDA Graphのウォームアップが完了しました",
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"CUDA可用：%s": "CUDA利用可能: %s",
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"输入训练文件夹路径，例如：E:\\我的训练集": "トレーニングフォルダーのパス（例：E:\\私のトレーニングデータ）",
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"F0与HuBERT特征提取": "F0とHuBERT特徴量の抽出",
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"F0提取": "F0抽出",
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"F0提取没有生成有效结果，已停止训练": "F0抽出で有効な結果が生成されなかったため、学習を停止しました。",
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"HuBERT特征": "HuBERT特徴量",
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"HuBERT特征提取没有生成有效结果，已停止训练": "HuBERT特徴抽出で有効な結果が生成されなかったため、学習を停止しました。",
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"Index Rate": "Index Rate",
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"SOLA偏移：%d": "SOLAオフセット: %d",
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"[F0提取] 完成 | 成功：%s | 跳过：%s | 失败：%s": "[F0抽出] 完了 | 成功: %s | スキップ: %s | 失敗: %s",
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"[F0提取] 待处理：%s": "[F0抽出] Pending: %s",
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"[F0提取] 无待处理音频，已全部跳过": "[F0抽出] 処理対象の音声はなく、すべてスキップ済みです",
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"[F0提取] 进度：%s/%s | 成功：%s | 跳过：%s | %s": "[F0抽出] 進捗: %s/%s | 成功: %s | スキップ: %s | %s",
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"[F0提取][失败] %s": "[F0抽出][失敗] %s",
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"[F0提取][失败] %s\n%s": "[F0抽出][失敗] %s\n%s",
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"[HuBERT特征] 完成 | 成功：%s | 跳过：%s | 失败：%s": "[HuBERT特徴量] 完了 | 成功: %s | スキップ: %s | 失敗: %s",
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"[HuBERT特征] 无待处理音频，已全部跳过：%s": "[HuBERT特徴量] 処理対象の音声なし、スキップ済み: %s",
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"[HuBERT特征] 正在加载模型：%s": "[HuBERT特徴量] モデルを読み込み中: %s",
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"[HuBERT特征] 设备：%s | 待处理：%s | 已跳过：%s": "[HuBERT特徴量] デバイス: %s | Pending: %s | スキップ: %s",
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"[HuBERT特征] 进度：%s/%s | 成功：%s | 失败：%s | %s | %s": "[HuBERT特徴量] 進捗: %s/%s | 成功: %s | 失敗: %s | %s | %s",
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"[HuBERT特征][失败] %s\n%s": "[HuBERT特徴量][失敗] %s\n%s",
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"[HuBERT特征][失败] %s 包含NaN": "[HuBERT特徴量][失敗] %s contains NaN values",
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"[HuBERT特征][失败] 模型不存在：%s": "[HuBERT特徴量][失敗] モデル not found: %s",
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"[数据切分] 多说话人待处理：%s | 进程数：%s": "[Dataset preprocessing] Multi-speaker files: %s | Workers: %s",
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"[数据切分] 子任务完成 | 成功：%s | 失败：%s": "[データ分割] サブタスク完了 | 成功: %s | 失敗: %s",
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"[数据切分] 完成": "[データ分割] 完了",
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"[数据切分] 开始": "[データ分割] 開始",
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"[数据切分] 待处理：%s | 进程数：%s": "[データ分割] Pending: %s | プロセス数: %s",
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"[数据切分] 进度：%s/%s | %s": "[データ分割] 進捗: %s/%s | %s",
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"[数据切分][失败] %s": "[データ分割][失敗] %s",
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"[数据切分][失败] %s\n%s": "[データ分割][失敗] %s\n%s",
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"[数据切分][跳过] 无效或异常音频片段：%s_%s | 峰值：%s": "[データ分割][スキップ] 無効または異常な音声区間: %s_%s | ピーク: %s",
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"[索引训练] 写入进度：%s/%s": "[インデックス学習] 書き込み進捗: %s/%s",
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"[索引训练] 外部索引链接已存在：%s": "[インデックス学習] 外部インデックスリンクは既に存在します：%s",
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"[索引训练] 已链接索引到外部目录：%s": "[インデックス学習] インデックスを外部フォルダーへリンクしました: %s",
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"[索引训练] 成功构建索引：%s": "[インデックス学習] インデックスを作成しました: %s",
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"[索引训练] 正在写入特征向量": "[インデックス学習] 特徴ベクトルを追加中",
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"[索引训练] 正在将%s条特征聚类为10000个中心": "[インデックス学習] Clustering %s feature vectors into 10,000 centers",
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"[索引训练] 正在训练索引": "[インデックス学習] インデックスを学習中",
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"[索引训练] 特征形状：%s | IVF数量：%s": "[インデックス学習] 特徴量形状: %s | IVF数: %s",
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"[索引训练][失败] 无法链接索引到外部目录：%s\n%s": "[インデックス学習][失敗] インデックスを外部フォルダーへリンクできませんでした: %s\n%s",
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"[索引训练][失败] 聚类失败，将使用原始特征继续\n%s": "[インデックス学習][失敗] クラスタリングに失敗したため、元の特徴量で続行します\n%s",
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"[索引训练][失败] 请先进行特征提取": "[インデックス学習][失敗] 先に特徴抽出を実行してください",
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"[索引训练][跳过] added索引已存在：%s": "[インデックス学習][スキップ] addedインデックスは既に存在します：%s",
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"[索引训练][跳过] trained索引已存在：%s": "[インデックス学習][スキップ] trainedインデックスは既に存在します：%s",
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"ckpt处理": "ckptファイルの処理",
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"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",
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"index文件路径不可包含中文": "indexファイルのパスに漢字を含んではいけません",
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"pth文件路径不可包含中文": "pthファイルのパスに漢字を含んではいけません",
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"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カード番号設定：異なるプロセスに使用するカード番号を入力する。例えば、0-0-1でカード0に2つのプロセス、カード1に1つのプロセスを実行する。",
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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. ": "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。",
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"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.",
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"step2b: 音高与hubert语义特征提取": "ステップ2b: ピッチとHuBERTセマンティック特徴量の抽出",
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"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",
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"……仅显示最近10条失败记录": "…直近10件の失敗のみ表示しています",
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"……已省略前%s行，仅显示最新状态": "…先頭%s行を省略し、最新状態のみ表示しています",
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"一键训练": "ワンクリックトレーニング",
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"上一页": "Previous",
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"下一页": "Next",
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"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.",
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"主结果文件夹": "主要出力フォルダー",
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"也可批量输入音频文件, 二选一, 优先读文件夹": "複数のオーディオファイルをインポートすることもできます。フォルダパスが存在する場合、この入力は無視されます。",
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"人声、伴奏与混响批量处理，使用pymss/MSST模型。": "pymss/MSSTモデルを使用して、ボーカル、伴奏、残響を一括処理します。",
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"人声伴奏分离&去混响": "ボーカル・伴奏分離と残響除去",
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"仅支持pm和rmvpe音高提取算法": "ピッチ抽出方式はpmとrmvpeのみ対応しています",
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"从训练检查点提取的模型": "学習チェックポイントから抽出したモデル",
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"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GPUの番号を入力します。例えば0-1-2はGPU0、GPU1、GPU2を使用します",
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"以下行填写不完整或无效，已忽略：%s": "The following incomplete or invalid rows were ignored: %s",
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"任务": "タスク",
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"使用显卡：%s": "使用GPU: %s",
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"使用模型采样率": "モデルのサンプルレートを使用",
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"使用设备采样率": "デバイスのサンプルレートを使用",
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"保存名": "保存ファイル名",
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"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",
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"保存的模型名不带后缀": "拡張子のない保存するモデル名",
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"保存频率save_every_epoch": "エポックごとの保存頻度",
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"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": "明確な子音と呼吸音を保護し、電子音の途切れやその他のアーティファクトを防止します。0.5でオフになります。下げると保護が強化されますが、indexの効果が低下する可能性があります。",
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"修改": "変更",
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"修改模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "モデル情報の修正(weightsフォルダから抽出された小さなモデルファイルのみ対応)",
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"停止一键训练": "ワンクリック学習を停止",
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"停止分离": "分離を停止",
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"停止处理数据": "データ前処理を停止",
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"停止特征提取": "特徴抽出を停止",
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"停止训练模型": "モデル学習を停止",
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"停止训练索引": "インデックス学習を停止",
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"停止音频转换": "音声変換を停止",
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"分离残余文件夹": "残余出力フォルダー",
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"删除末行": "Remove last row",
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"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",
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"刷新音色列表": "音色リストを更新",
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"加载模型": "モデルをロード",
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"加载预训练底模D路径": "事前学習済みのDモデルのパス",
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"加载预训练底模G路径": "事前学習済みのGモデルのパス",
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"单次推理": "単発推論",
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"单说话人": "Single speaker",
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"卸载音色省显存": "音源を削除してメモリを節約",
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"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)",
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"合成": "合成",
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"后处理重采样至最终采样率，0为不进行重采样": "最終的なサンプリングレートへのポストプロセッシングのリサンプリング リサンプリングしない場合は0",
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"否": "いいえ",
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"响应阈值": "反応閾値",
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"响度因子": "ラウドネス係数",
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"处理中": "処理中",
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"处理数据": "データ処理",
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"处理方式": "処理方法",
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"多说话人": "Multiple speakers",
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"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！": "注意：マルチスピーカー学習は、話者ごとに個別学習する場合よりも音色の再現度が低くなることがあります！",
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"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",
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"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.",
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"多说话人训练集总文件夹不存在：%s": "Multi-speaker dataset root does not exist: %s",
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"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",
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"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",
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"多说话人训练集总文件夹路径": "Multi-speaker dataset root",
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"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",
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"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",
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"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",
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"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",
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"多说话人训练集清单格式错误": "The multi-speaker manifest format is invalid",
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"多说话人训练集清单没有有效音频": "The multi-speaker manifest contains no valid audio",
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"多说话人训练集辅助": "Multi-speaker Dataset Helper",
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"失败": "失敗",
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"失败记录": "失敗記録",
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"子进程执行失败，返回码：%s": "子プロセスが終了コード付きで失敗しました: %s",
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"实验名不能为空": "Experiment name is required",
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"导出文件格式": "エクスポート形式",
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"已停止": "停止済み",
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"已加载判别器预训练模型：%s": "識別器の事前学習モデルを読み込みました: %s",
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"已加载生成器预训练模型：%s": "生成器の事前学習モデルを読み込みました: %s",
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"已启用索引检索": "インデックス検索を有効化しました",
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"已完成": "完了",
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"已完成阶段": "完了した段階",
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"已恢复判别器检查点": "識別器チェックポイントを復元しました",
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"已成功": "成功",
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"常见问题解答": "よくある質問",
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"常规设置": "一般設定",
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"底层模型": "基盤モデル",
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"开始音频转换": "音声変換を開始",
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"当前": "現在",
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"当前设备：%s | 推理精度：%s": "現在のデバイス：%s | 推論精度：%s",
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"当前阶段": "現在の段階",
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"很遗憾您这没有能用的显卡来支持您训练": "トレーニングに対応したGPUが動作しないのは残念です。",
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"性别因子/声线粗细": "性別係数／声質の太さ",
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"性能设置": "パフォーマンス設定",
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"总训练轮数total_epoch": "総エポック数",
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"成功": "成功",
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"执行命令": "実行コマンド",
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"批量推理": "一括推論",
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"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. ": "一括変換、変換する音声フォルダを入力、または複数の音声ファイルをアップロードし、指定したフォルダ(デフォルトのopt)に変換した音声を出力します。",
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"拖拽或点击上传待处理音频": "処理する音声をドラッグ＆ドロップするか、クリックしてアップロード",
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"指定输出文件夹": "出力フォルダを指定してください",
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"推理时间(ms):": "推論時間(ms):",
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"推理耗时：%.2f秒": "推論時間: %.2f seconds",
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"推理音色": "音源推論",
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"提交训练集清单": "Submit dataset manifest",
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"提取": "抽出",
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"提取音高和处理数据使用的CPU进程数": "ピッチの抽出やデータ処理に使用するCPUスレッド数",
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"数据切分": "データ分割",
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"数据切分没有生成16k音频，已停止后续特征提取和训练": "データ前処理で16 kHz音声が生成されなかったため、特徴抽出と学習を停止しました。",
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"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": "データ前処理で有効な学習音声が生成されませんでした。データセットと前処理ログを確認してください。",
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"数据切分输出文件不匹配，已停止后续特征提取和训练": "データ前処理の出力ファイルが一致しないため、特徴抽出と学習を停止しました。",
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"数据提取开始：start_time=%.6f，请求并行数=%s，实际并行数上限=%s": "データ抽出開始：start_time=%.6f、要求並列数=%s、実並列上限=%s",
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"数据提取结束：end_time=%.6f，总耗时=%.3f秒": "データ抽出完了：end_time=%.6f、合計所要時間=%.3f秒",
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"新增一行": "Add row",
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"无法停止": "停止できません",
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"是": "はい",
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"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しますか？",
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"是否在每次保存时间点将最终小模型保存至weights文件夹": "各保存時点の小モデルを全部weightsフォルダに保存するかどうか",
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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": "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。",
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"显卡信息": "GPU情報",
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"未使用": "未使用",
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"未使用判别器预训练模型": "識別器の事前学習モデルは未使用です",
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"未使用生成器预训练模型": "生成器の事前学習モデルは未使用です",
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"未检测到可用显卡，将使用CPU训练，耗时可能较长": "対応GPUが検出されませんでした。CPUでの学習には時間がかかる場合があります",
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"未运行": "未実行",
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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>LICENSE</b>.": "本ソフトウェアはMITライセンスに基づくオープンソースであり、製作者は本ソフトウェアに対していかなる責任を持ちません。本ソフトウェアの利用者および本ソフトウェアから派生した音源(成果物)を配布する者は、本ソフトウェアに対して自身で責任を負うものとします。 <br>この条項に同意しない場合、パッケージ内のコードやファイルを使用や参照を禁じます。詳しくは<b>LICENSE</b>をご覧ください。",
|
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"查看": "表示",
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"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)",
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"检索特征占比": "検索特徴率",
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"模型信息：%s\n采样率：%s\n是否使用音高引导：%s\n版本：%s": "モデル情報: %s\nサンプルレート: %s\nピッチガイド: %s\nバージョン: %s",
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"模型推理": "モデル推論",
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"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。",
|
||
"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",
|
||
"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)",
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||
"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",
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"模型版本型号": "モデルのバージョン",
|
||
"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",
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"模型融合失败：两个模型的结构不一致": "モデルの構造が一致しないため、結合に失敗しました",
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||
"模型训练": "モデル学習",
|
||
"模型路径": "モデルパス",
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||
"正在保存最终检查点：%s": "最終チェックポイントを保存中: %s",
|
||
"正在保存检查点 %s_e%s：%s": "チェックポイントを保存中 %s_e%s: %s",
|
||
"正在加载RMVPE模型": "RMVPEモデルを読み込み中",
|
||
"正在加载模型": "モデルを読み込み中",
|
||
"正在启动": "起動中",
|
||
"正在收尾": "終了処理中",
|
||
"正在预热CUDA Graph": "CUDA Graphをウォームアップしています",
|
||
"每张显卡的batch_size": "GPUごとのバッチサイズ",
|
||
"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": "学習に使用できる有効な音声がありません。先にデータ前処理と特徴抽出を完了してください。",
|
||
"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": "フェードイン/フェードアウト長",
|
||
"清理模型缓存": "モデルキャッシュを消去中",
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||
"版本": "バージョン",
|
||
"特征": "特徴量",
|
||
"特征提取": "特徴抽出",
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||
"特征检索库文件路径（选择模型后自动匹配，可手动修改）": "特徴インデックスのパス（モデル選択後に自動照合、手動編集可）",
|
||
"状态": "状態",
|
||
"独占 WASAPI 设备": "WASAPI排他デバイス",
|
||
"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",
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||
"目标采样率": "目標サンプリングレート",
|
||
"第%s/%s页，共%s行": "Page %s/%s, %s rows",
|
||
"等待中": "待機中",
|
||
"等待输入": "入力待ち",
|
||
"算法延迟(ms):": "アルゴリズム遅延(ms):",
|
||
"索引": "インデックス",
|
||
"索引文件不存在，将不使用索引继续推理：%s": "インデックスファイルが存在しないため、インデックスなしで推論を続行します: %s",
|
||
"索引无效：必须使用added_xxxx.index，不能使用trained_xxxx.index": "無効なインデックスです。使用してください: added_xxxx.index, not trained_xxxx.index",
|
||
"索引检索失败": "インデックス検索に失敗しました",
|
||
"索引检索失败或未启用": "インデックス検索に失敗したか無効です",
|
||
"索引训练": "インデックス学習",
|
||
"耗时": "所要時間",
|
||
"耗时：特征=%.3f秒，索引=%.3f秒，音高=%.3f秒，模型=%.3f秒": "所要時間: features=%.3fs, index=%.3fs, pitch=%.3fs, model=%.3fs",
|
||
"融合": "マージ",
|
||
"要改的模型信息": "変更するモデル情報",
|
||
"要置入的模型信息": "挿入するモデル情報",
|
||
"训练": "トレーニング",
|
||
"训练已完成，正在保存最终模型": "学習が完了しました。最終モデルを保存しています",
|
||
"训练文件列表写入完成": "学習ファイル一覧を書き込みました",
|
||
"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",
|
||
"训练设备规则选择的精度：%s": "デバイス規則で選択された学習精度: %s",
|
||
"训练轮次：{} [{:.0f}%]": "学習エポック: {} [{:.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": "デバイス種別",
|
||
"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": "音声ファイルをアップロードしてください",
|
||
"请填写输出文件夹路径": "出力フォルダー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",
|
||
"请选择index文件": "indexファイルを選択してください",
|
||
"请选择pth文件": "pthファイルを選択してください",
|
||
"请选择说话人id": "話者IDを選択してください",
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"转换": "変換",
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"输入实验名": "モデル名",
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"输入实验名，例如：test": "実験名（例：test）",
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"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",
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"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(エクスプローラーのアドレスバーからコピーしてください)",
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"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": "入力ソースの音量エンベロープと出力音量エンベロープの融合率 1に近づくほど、出力音量エンベロープの割合が高くなる",
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"输入监听": "入力モニター",
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"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",
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"输入设备": "入力デバイス",
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"输入设备：%s:%s": "入力デバイス: %s:%s",
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"输入降噪": "入力ノイズの低減",
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"输出信息": "出力情報",
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"输出变声": "出力変声",
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"输出设备": "出力デバイス",
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"输出设备：%s:%s": "出力デバイス: %s:%s",
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"输出降噪": "出力ノイズの低減",
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"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)",
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"运行中": "実行中",
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"进度": "進捗",
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"选择.index文件": ".indexファイルを選択",
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"选择.pth文件": ".pthファイルを選択",
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"选择多说话人音色": "Select multi-speaker voice",
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"选择模型": "モデルを選択",
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"选择索引": "インデックスを選択",
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"选择音高提取算法": "ピッチ抽出アルゴリズムを選択",
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"采样率:": "サンプルレート:",
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"采样长度": "サンプル長",
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"重复次数": "Repeat count",
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"重载设备列表": "デバイスリストをリロードする",
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"音调设置": "音程設定",
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"音频设备": "オーディオデバイス",
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"音高全部为0，该音频无意义，跳过：%s": "ピッチがすべて0のため、この音声は無効としてスキップします: %s",
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"音高算法": "ピッチ方式",
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"额外推理时长": "追加推論時間"
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}
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