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Retrieval-based-Voice-Conve…/i18n/locale/ja_JP.json

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{
"人声提取激进程度": "ボーカル抽出の強度",
"%s → 成功": "%s → 成功",
"%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",
"%s进程已终止": "%sプロセスを終了しました",
"====> 轮次:{} {}": "====> エポック: {} {}",
"A模型权重": "Aモデルの重み",
"A模型路径": "Aモデルのパス",
"B模型路径": "Bモデルのパス",
"CUDA可用%s": "CUDA利用可能: %s",
"E:\\语音音频+标注\\米津玄师\\src": "C:\\Users\\Desktop\\src",
"F0与HuBERT特征提取": "F0とHuBERT特徴量の抽出",
"F0提取": "F0抽出",
"F0曲线文件, 可选, 一行一个音高, 代替默认F0及升降调": "F0(最低共振周波数)カーブファイル(オプション、1行に1ピッチ、デフォルトのF0(最低共振周波数)とエレベーションを置き換えます。)",
"HuBERT特征": "HuBERT特徴量",
"Index Rate": "Index Rate",
"RVC模型路径": "RVCモデルパス",
"SOLA偏移%d": "SOLAオフセット: %d",
"[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",
"[F0提取] 待处理:%s": "[F0抽出] Pending: %s",
"[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",
"[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",
"[F0提取][失败] %s": "[F0抽出][失敗] %s",
"[F0提取][失败] %s\n%s": "[F0抽出][失敗] %s\n%s",
"[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",
"[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",
"[HuBERT特征] 正在加载模型:%s": "[HuBERT特徴量] モデルを読み込み中: %s",
"[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",
"[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",
"[HuBERT特征][失败] %s\n%s": "[HuBERT特徴量][失敗] %s\n%s",
"[HuBERT特征][失败] %s 包含NaN": "[HuBERT特徴量][失敗] %s contains NaN values",
"[HuBERT特征][失败] 模型不存在:%s": "[HuBERT特徴量][失敗] モデル not found: %s",
"[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",
"[数据切分] 完成": "[データ分割] 完了",
"[数据切分] 开始": "[データ分割] 開始",
"[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",
"[数据切分] 进度:%s/%s | %s": "[データ分割] 進捗: %s/%s | %s",
"[数据切分][失败] %s": "[データ分割][失敗] %s",
"[数据切分][失败] %s\n%s": "[データ分割][失敗] %s\n%s",
"[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",
"[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",
"[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",
"[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",
"[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",
"[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",
"[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",
"[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",
"[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",
"[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",
"[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",
"ckpt处理": "ckptファイルの処理",
"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",
"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",
"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。",
"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。",
"step1:正在处理数据": "step1:処理中のデータ",
"step2:正在提取音高&正在提取特征": "step2:ピッチ抽出と特徴抽出",
"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。",
"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(GPUの番号を選択する)",
"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",
"step3a:正在训练模型": "step3a:トレーニング中のモデル",
"step3b:正在训练索引": "ステップ3bインデックスをトレーニング中",
"……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",
"……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",
"一键训练": "ワンクリックトレーニング",
"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。",
"人声伴奏分离批量处理使用UVR5模型。<br>可选择保留人声模型或使用DeEcho、DeReverb模型去除延迟和混响。": "UVR5モデルを使用して、ボーカルと伴奏を一括分離します。<br>ボーカル保持モデルを選択するか、DeEchoDeReverbモデルでエコーや残響を除去できます。",
"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",
"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",
"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",
"任务": "タスク",
"伴奏人声分离&去混响&去回声": "伴奏ボーカル分離&残響除去&エコー除去",
"使用显卡:%s": "使用GPU: %s",
"使用模型采样率": "モデルのサンプルレートを使用",
"使用设备采样率": "デバイスのサンプルレートを使用",
"保存名": "保存ファイル名",
"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",
"保存的模型名不带后缀": "拡張子のない保存するモデル名",
"保存频率save_every_epoch": "エポックごとの保存頻度",
"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。",
"修改": "変更",
"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)",
"停止一键训练": "ワンクリック学習を停止",
"停止处理数据": "データ前処理を停止",
"停止特征提取": "特徴抽出を停止",
"停止训练模型": "モデル学習を停止",
"停止训练索引": "インデックス学習を停止",
"停止音频转换": "音声変換を停止",
"全流程结束!": "全工程が完了!",
"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",
"加载模型": "モデルをロード",
"加载预训练底模D路径": "事前学習済みのDモデルのパス",
"加载预训练底模G路径": "事前学習済みのGモデルのパス",
"单次推理": "単発推論",
"卸载音色省显存": "音源を削除してメモリを節約",
"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)",
"合成": "合成",
"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",
"否": "いいえ",
"响应阈值": "反応閾値",
"响度因子": "ラウドネス係数",
"处理中": "処理中",
"处理数据": "データ処理",
"失败": "失敗",
"失败记录": "失敗記録",
"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",
"导出文件格式": "エクスポート形式",
"已停止": "停止済み",
"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",
"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",
"已启用索引检索": "インデックス検索を有効化しました",
"已完成": "完了",
"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",
"常见问题解答": "よくある質問",
"常规设置": "一般設定",
"开始音频转换": "音声変換を開始",
"当前": "現在",
"当前阶段": "現在の段階",
"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。",
"性别因子/声线粗细": "性別係数/声質の太さ",
"性能设置": "パフォーマンス設定",
"总训练轮数total_epoch": "総エポック数",
"成功": "成功",
"执行命令": "実行コマンド",
"批量推理": "一括推論",
"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。",
"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",
"指定输出主人声文件夹": "マスターの出力音声フォルダーを指定する",
"指定输出文件夹": "出力フォルダを指定してください",
"指定输出非主人声文件夹": "マスター以外の出力音声フォルダーを指定する",
"推理时间(ms):": "推論時間(ms):",
"推理耗时:%.2f秒": "推論時間: %.2f seconds",
"推理音色": "音源推論",
"提取": "抽出",
"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",
"数据切分": "データ分割",
"无法停止": "停止できません",
"无法读取音频:%s": "音声を読み込めませんでした: %s",
"是": "はい",
"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",
"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",
"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。",
"显卡信息": "GPU情報",
"未使用": "未使用",
"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",
"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",
"未找到Roformer模型配置文件正在使用内置默认配置": "Roformerモデル設定が見つからないため、組み込みの既定値を使用します",
"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",
"未运行": "未実行",
"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。",
"查看": "表示",
"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)",
"检测到模型类型:%s": "検出したモデル種別: %s",
"检索特征占比": "検索特徴率",
"模型": "モデル",
"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",
"模型推理": "モデル推論",
"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)",
"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",
"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",
"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",
"模型训练": "モデル学習",
"模型路径": "モデルパス",
"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",
"每张显卡的batch_size": "GPUごとのバッチサイズ",
"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",
"版本": "バージョン",
"特征": "特徴量",
"特征提取": "特徴抽出",
"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",
"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してください。",
"目标采样率": "目標サンプリングレート",
"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",
"训练结束, 您可查看控制台训练日志或实验文件夹下的train.log": "トレーニング終了時に、トレーニングログやフォルダ内のtrain.logを確認することができます",
"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}%]",
"设备类型": "デバイス種別",
"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",
"转换": "変換",
"输入实验名": "モデル名",
"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",
"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)",
"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)",
"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",
"输入监听": "入力モニター",
"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",
"输入设备": "入力デバイス",
"输入设备:%s:%s": "入力デバイス: %s:%s",
"输入降噪": "入力ノイズの低減",
"输出信息": "出力情報",
"输出变声": "出力変声",
"输出设备": "出力デバイス",
"输出设备:%s:%s": "出力デバイス: %s:%s",
"输出降噪": "出力ノイズの低減",
"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)",
"运行中": "実行中",
"进度": "進捗",
"选择.index文件": ".indexファイルを選択",
"选择.pth文件": ".pthファイルを選択",
"选择模型": "モデルを選択",
"选择索引": "インデックスを選択",
"选择音高提取算法": "ピッチ抽出アルゴリズムを選択",
"采样率:": "サンプルレート:",
"采样长度": "サンプル長",
"重载设备列表": "デバイスリストをリロードする",
"错误信息:%s": "エラー詳細: %s",
"错误:未知模型:%s": "エラー: 不明なモデル: %s",
"音调设置": "音程設定",
"音频包含多个声道,但模型仅支持单声道,将对所有声道取平均值": "音声は複数チャンネルですがモデルはモノラルのため、全チャンネルを平均します",
"音频设备": "オーディオデバイス",
"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",
"音高算法": "ピッチ方式",
"额外推理时长": "追加推論時間",
"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。",
"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。",
"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。",
"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。",
"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。",
"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。",
"已完成阶段": "完了した段階",
"已成功": "成功",
"刷新音色列表": "音色リストを更新",
"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)",
"[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",
"[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",
"[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",
"当前设备:%s | 推理精度:%s": "現在のデバイス:%s | 推論精度:%s",
"正在预热CUDA Graph": "CUDA Graphをウォームアップしています",
"CUDA Graph预热完成": "CUDA Graphのウォームアップが完了しました",
"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",
"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"
}