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JSON
{
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"%s运行中,请先停止该任务": "%s이(가) 실행 중입니다. 먼저 중지하세요",
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"====> 轮次:{} {}": "====> 에포크: {} {}",
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"A模型权重": "A 모델 가중치",
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"A模型路径": "A 모델 경로",
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"B模型路径": "B 모델 경로",
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"CUDA Graph预热完成": "CUDA Graph 워밍업 완료",
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"CUDA可用:%s": "CUDA 사용 가능: %s",
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"输入训练文件夹路径,例如:E:\\我的训练集": "훈련 폴더 경로(예: E:\\내 훈련 데이터)",
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"F0与HuBERT特征提取": "F0 및 HuBERT 특징 추출",
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"F0提取": "F0 추출",
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"F0提取没有生成有效结果,已停止训练": "F0 추출에서 유효한 결과가 생성되지 않아 학습을 중지했습니다.",
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"HuBERT特征": "HuBERT 특징",
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"HuBERT特征提取没有生成有效结果,已停止训练": "HuBERT 특징 추출에서 유효한 결과가 생성되지 않아 학습을 중지했습니다.",
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"Index Rate": "인덱스 비율",
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"SOLA偏移:%d": "SOLA 오프셋: %d",
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"[F0提取] 完成 | 成功:%s | 跳过:%s | 失败:%s": "[F0 추출] 완료 | 성공: %s | 건너뜀: %s | 실패: %s",
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"[F0提取] 待处理:%s": "[F0 추출] Pending: %s",
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"[F0提取] 无待处理音频,已全部跳过": "[F0 추출] 처리할 오디오가 없으며 모든 파일을 건너뛰었습니다",
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"[F0提取] 进度:%s/%s | 成功:%s | 跳过:%s | %s": "[F0 추출] 진행률: %s/%s | 성공: %s | 건너뜀: %s | %s",
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"[F0提取][失败] %s": "[F0 추출][실패] %s",
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"[F0提取][失败] %s\n%s": "[F0 추출][실패] %s\n%s",
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"[HuBERT特征] 完成 | 成功:%s | 跳过:%s | 失败:%s": "[HuBERT 특징] 완료 | 성공: %s | 건너뜀: %s | 실패: %s",
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"[HuBERT特征] 无待处理音频,已全部跳过:%s": "[HuBERT 특징] 처리할 오디오 없음, 건너뜀: %s",
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"[HuBERT特征] 正在加载模型:%s": "[HuBERT 특징] 모델 불러오는 중: %s",
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"[HuBERT特征] 设备:%s | 待处理:%s | 已跳过:%s": "[HuBERT 특징] 장치: %s | Pending: %s | 건너뜀: %s",
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"[HuBERT特征] 进度:%s/%s | 成功:%s | 失败:%s | %s | %s": "[HuBERT 특징] 진행률: %s/%s | 성공: %s | 실패: %s | %s | %s",
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"[HuBERT特征][失败] %s\n%s": "[HuBERT 특징][실패] %s\n%s",
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"[HuBERT特征][失败] %s 包含NaN": "[HuBERT 특징][실패] %s contains NaN values",
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"[HuBERT特征][失败] 模型不存在:%s": "[HuBERT 특징][실패] 모델 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": "[데이터 분할] 하위 작업 완료 | 성공: %s | 실패: %s",
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"[数据切分] 完成": "[데이터 분할] 완료",
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"[数据切分] 开始": "[데이터 분할] 시작",
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"[数据切分] 待处理:%s | 进程数:%s": "[데이터 분할] Pending: %s | 프로세스 수: %s",
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"[数据切分] 进度:%s/%s | %s": "[데이터 분할] 진행률: %s/%s | %s",
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"[数据切分][失败] %s": "[데이터 분할][실패] %s",
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"[数据切分][失败] %s\n%s": "[데이터 분할][실패] %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": "[데이터 분할][건너뜀] 잘못되었거나 비정상적인 오디오 구간: %s_%s | 피크: %s",
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"[索引训练] 写入进度:%s/%s": "[인덱스 학습] 쓰기 진행률: %s/%s",
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"[索引训练] 外部索引链接已存在:%s": "[인덱스 학습] 외부 인덱스 링크가 이미 있습니다: %s",
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"[索引训练] 已链接索引到外部目录:%s": "[인덱스 학습] 인덱스를 외부 폴더에 연결했습니다: %s",
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"[索引训练] 成功构建索引:%s": "[인덱스 학습] 인덱스를 성공적으로 생성했습니다: %s",
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"[索引训练] 正在写入特征向量": "[인덱스 학습] 특징 벡터 추가 중",
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"[索引训练] 正在将%s条特征聚类为10000个中心": "[인덱스 학습] Clustering %s feature vectors into 10,000 centers",
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"[索引训练] 正在训练索引": "[인덱스 학습] 인덱스 학습 중",
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"[索引训练] 特征形状:%s | IVF数量:%s": "[인덱스 학습] 특징 형태: %s | IVF 수: %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": "[인덱스 학습][실패] 인덱스를 외부 폴더에 연결하지 못했습니다: %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": "[인덱스 학습][실패] 클러스터링에 실패하여 원본 특징으로 계속합니다\n%s",
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"[索引训练][失败] 请先进行特征提取": "[인덱스 학습][실패] 먼저 특징을 추출하세요",
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"[索引训练][跳过] added索引已存在:%s": "[인덱스 학습][건너뜀] added 인덱스가 이미 있습니다: %s",
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"[索引训练][跳过] trained索引已存在:%s": "[인덱스 학습][건너뜀] trained 인덱스가 이미 있습니다: %s",
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"ckpt处理": "ckpt 처리",
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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 파일 경로는 중국어를 포함할 수 없음",
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"pth文件路径不可包含中文": "pth 파일 경로는 중국어를 포함할 수 없음",
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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 카드 번호 설정: -로 구분된 입력 사용 카드 번호, 예: 0-0-1은 카드 0에서 2개 프로세스, 카드 1에서 1개 프로세스 실행",
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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: 실험 구성 작성. 실험 데이터는 logs에 저장, 각 실험은 하나의 폴더, 수동으로 실험 이름 경로 입력 필요, 실험 구성, 로그, 훈련된 모델 파일 포함.",
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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": "2단계 2b: 피치 및 HuBERT 의미 특징 추출",
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"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",
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"……仅显示最近10条失败记录": "…최근 실패 10개만 표시합니다",
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"……已省略前%s行,仅显示最新状态": "…앞의 %s줄을 생략하고 최신 상태만 표시합니다",
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"一键训练": "원클릭 훈련",
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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": "주 결과 폴더",
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"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",
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"人声、伴奏与混响批量处理,使用pymss/MSST模型。": "pymss/MSST 모델로 보컬, 반주 및 잔향을 일괄 처리합니다.",
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"人声伴奏分离&去混响": "보컬/반주 분리 및 잔향 제거",
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"仅支持pm和rmvpe音高提取算法": "피치 추출 방식은 pm과 rmvpe만 지원합니다",
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"从训练检查点提取的模型": "학습 체크포인트에서 추출한 모델",
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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": "-로 구분하여 입력하는 카드 번호, 예: 0-1-2는 카드 0, 카드 1, 카드 2 사용",
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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": "작업",
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"使用显卡:%s": "사용 GPU: %s",
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"使用模型采样率": "모델 샘플링 레이트 사용",
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"使用设备采样率": "장치 샘플링 레이트 사용",
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"保存名": "저장 이름",
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"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",
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"保存的模型名不带后缀": "저장된 모델명은 접미사 없음",
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"保存频率save_every_epoch": "저장 빈도 save_every_epoch",
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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": "청자음과 호흡 소리를 보호, 전자음 찢김 등의 아티팩트 방지, 0.5까지 올려서 비활성화, 낮추면 보호 강도 증가하지만 인덱스 효과 감소 가능성 있음",
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"修改": "수정",
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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)": "모델 정보 수정(오직 weights 폴더 아래에서 추출된 작은 모델 파일만 지원)",
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"停止一键训练": "원클릭 학습 중지",
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"停止分离": "분리 중지",
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"停止处理数据": "데이터 전처리 중지",
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"停止特征提取": "특징 추출 중지",
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"停止训练模型": "모델 학습 중지",
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"停止训练索引": "인덱스 학습 중지",
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"停止音频转换": "오디오 변환 중지",
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"分离残余文件夹": "잔여 결과 폴더",
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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": "음색 목록 새로고침",
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"加载模型": "모델 로드",
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"加载预训练底模D路径": "미리 훈련된 베이스 모델 D 경로 로드",
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"加载预训练底模G路径": "미리 훈련된 베이스 모델 G 경로 로드",
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"单次推理": "단일 추론",
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"单说话人": "Single speaker",
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"卸载音色省显存": "음색 언로드로 디스플레이 메모리 절약",
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"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)",
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"合成": "합성",
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"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",
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"否": "아니오",
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"响应阈值": "응답 임계값",
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"响度因子": "음량 인자",
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"处理中": "처리 중",
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"处理数据": "데이터 처리",
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"处理方式": "처리 방식",
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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!": "주의: 다중 화자 학습은 화자별로 따로 학습할 때보다 음색 재현도가 낮을 수 있습니다!",
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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": "실패",
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"失败记录": "실패 기록",
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"子进程执行失败,返回码:%s": "하위 프로세스가 종료 코드와 함께 실패했습니다: %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": "내보낼 파일 형식",
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"已停止": "중지됨",
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"已加载判别器预训练模型:%s": "판별기 사전 학습 모델을 불러왔습니다: %s",
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"已加载生成器预训练模型:%s": "생성기 사전 학습 모델을 불러왔습니다: %s",
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"已启用索引检索": "인덱스 검색 활성화됨",
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"已完成": "완료",
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"已完成阶段": "완료된 단계",
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"已恢复判别器检查点": "판별기 체크포인트를 복원했습니다",
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"已成功": "성공",
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"常见问题解答": "자주 묻는 질문",
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"常规设置": "일반 설정",
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"底层模型": "기반 모델",
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"开始音频转换": "오디오 변환 시작",
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"当前": "현재",
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"当前设备:%s | 推理精度:%s": "현재 장치: %s | 추론 정밀도: %s",
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"当前阶段": "현재 단계",
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"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",
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"性别因子/声线粗细": "성별 계수 / 음색 굵기",
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"性能设置": "성능 설정",
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"总训练轮数total_epoch": "총 훈련 라운드 수 total_epoch",
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"成功": "성공",
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"执行命令": "실행 명령",
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"批量推理": "일괄 추론",
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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. ": "일괄 변환, 변환할 오디오 파일 폴더 입력 또는 여러 오디오 파일 업로드, 지정된 폴더(기본값 opt)에 변환된 오디오 출력.",
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"拖拽或点击上传待处理音频": "처리할 오디오를 끌어다 놓거나 클릭하여 업로드",
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"指定输出文件夹": "출력 파일 폴더 지정",
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"推理时间(ms):": "추론 시간(ms):",
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"推理耗时:%.2f秒": "추론 시간: %.2f seconds",
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"推理音色": "추론 음색",
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"提交训练集清单": "Submit dataset manifest",
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"提取": "추출",
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"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",
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"数据切分": "데이터 분할",
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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": "데이터 전처리에서 16 kHz 오디오가 생성되지 않아 특징 추출과 학습을 중지했습니다.",
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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": "데이터 전처리에서 유효한 학습 오디오가 생성되지 않았습니다. 데이터셋과 전처리 로그를 확인하세요.",
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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": "데이터 전처리 출력 파일이 일치하지 않아 특징 추출과 학습을 중지했습니다.",
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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": "데이터 추출 시작: start_time=%.6f, 요청 병렬 수=%s, 실제 병렬 상한=%s",
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"数据提取结束:end_time=%.6f,总耗时=%.3f秒": "데이터 추출 완료: end_time=%.6f, 총 소요 시간=%.3f초",
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"新增一行": "Add row",
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"无法停止": "중지할 수 없음",
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"是": "예",
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"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",
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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": "저장 시마다 최종 소형 모델을 weights 폴더에 저장할지 여부",
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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": "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",
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"显卡信息": "그래픽 카드 정보",
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"未使用": "사용 안 함",
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"未使用判别器预训练模型": "판별기 사전 학습 모델을 사용하지 않음",
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||
"未使用生成器预训练模型": "생성기 사전 학습 모델을 사용하지 않음",
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||
"未检测到可用显卡,将使用CPU训练,耗时可能较长": "지원되는 GPU가 감지되지 않았습니다. CPU 학습은 훨씬 오래 걸릴 수 있습니다",
|
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"未运行": "실행 안 됨",
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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>.": "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",
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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)": "모델 정보 보기(오직 weights 폴더에서 추출된 소형 모델 파일만 지원)",
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"检索特征占比": "검색 특징 비율",
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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": "모델 정보: %s\n샘플링 레이트: %s\n피치 가이드: %s\n버전: %s",
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"模型推理": "모델 추론",
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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": "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",
|
||
"模型融合失败:两个模型的结构不一致": "두 모델의 구조가 일치하지 않아 모델 병합에 실패했습니다",
|
||
"模型训练": "모델 학습",
|
||
"模型路径": "모델 경로",
|
||
"正在保存最终检查点:%s": "최종 체크포인트 저장 중: %s",
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||
"正在保存检查点 %s_e%s:%s": "체크포인트 저장 중 %s_e%s: %s",
|
||
"正在加载RMVPE模型": "RMVPE 모델 불러오는 중",
|
||
"正在加载模型": "모델 불러오는 중",
|
||
"正在启动": "시작 중",
|
||
"正在收尾": "마무리 중",
|
||
"正在预热CUDA Graph": "CUDA Graph 워밍업 중",
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||
"每张显卡的batch_size": "각 그래픽 카드의 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": "학습에 사용할 유효한 오디오가 없습니다. 먼저 데이터 전처리와 특징 추출을 완료하세요.",
|
||
"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": "페이드 인/아웃 길이",
|
||
"清理模型缓存": "모델 캐시 정리 중",
|
||
"版本": "버전",
|
||
"特征": "특징",
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||
"特征提取": "특징 추출",
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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)": "특징 인덱스 경로(모델 선택 후 자동 매칭, 수동 수정 가능)",
|
||
"状态": "상태",
|
||
"独占 WASAPI 设备": "WASAPI 독점 장치",
|
||
"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": "목표 샘플링률",
|
||
"第%s/%s页,共%s行": "Page %s/%s, %s rows",
|
||
"等待中": "대기 중",
|
||
"等待输入": "입력 대기 중",
|
||
"算法延迟(ms):": "알고리즘 지연(ms):",
|
||
"索引": "인덱스",
|
||
"索引文件不存在,将不使用索引继续推理:%s": "인덱스 파일이 없습니다. 인덱스 없이 추론을 계속합니다: %s",
|
||
"索引无效:必须使用added_xxxx.index,不能使用trained_xxxx.index": "잘못된 인덱스입니다. 다음을 사용하세요: added_xxxx.index, not trained_xxxx.index",
|
||
"索引检索失败": "인덱스 검색 실패",
|
||
"索引检索失败或未启用": "인덱스 검색 실패 또는 비활성화됨",
|
||
"索引训练": "인덱스 학습",
|
||
"耗时": "소요 시간",
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"耗时:特征=%.3f秒,索引=%.3f秒,音高=%.3f秒,模型=%.3f秒": "소요 시간: features=%.3fs, index=%.3fs, pitch=%.3fs, model=%.3fs",
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"融合": "융합",
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"要改的模型信息": "변경할 모델 정보",
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"要置入的模型信息": "삽입할 모델 정보",
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"训练": "훈련",
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"训练已完成,正在保存最终模型": "학습 완료, 최종 모델을 저장합니다",
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"训练文件列表写入完成": "학습 파일 목록 저장 완료",
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"训练模型": "모델 훈련",
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"训练特征索引": "특징 인덱스 훈련",
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"训练设备规则选择的精度:%s": "장치 규칙에 따라 선택한 학습 정밀도: %s",
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"训练轮次:{} [{:.0f}%]": "학습 에포크: {} [{:.0f}%]",
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"训练集子音频文件夹目录路径": "Dataset audio subfolder path",
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"训练集类型": "Dataset type",
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"设备类型": "장치 유형",
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"说话人ID(0~109)": "Speaker ID (0-109)",
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"说话人名称": "Speaker name",
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"说话人:%s(ID:%s)": "Speaker: %s (ID: %s)",
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"请上传音频文件": "오디오 파일을 업로드하세요",
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"请填写输出文件夹路径": "출력 폴더 경로를 입력하세요",
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"请指定说话人id": "화자 ID 지정 필요",
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"请选择index文件": "index 파일 선택",
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"请选择pth文件": "pth 파일 선택",
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"请选择说话人id": "화자 ID 선택",
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"转换": "변환",
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"输入实验名": "실험명 입력",
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"输入实验名,例如:test": "실험명(예: test)",
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"输入待处理音频文件夹路径": "처리할 오디오 파일 폴더 경로 입력",
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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)": "처리할 오디오 파일 폴더 경로 입력(파일 탐색기 주소 표시줄에서 복사)",
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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": "입력 소스 볼륨 엔벨로프와 출력 볼륨 엔벨로프의 결합 비율 입력, 1에 가까울수록 출력 엔벨로프 사용",
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"输入监听": "입력 모니터링",
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"输入训练文件夹路径": "훈련 파일 폴더 경로 입력",
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"输入设备": "입력 장치",
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"输入设备:%s:%s": "입력 장치: %s:%s",
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"输入降噪": "입력 노이즈 감소",
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"输出信息": "출력 정보",
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"输出变声": "출력 음성 변환",
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"输出设备": "출력 장치",
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"输出设备:%s:%s": "출력 장치: %s:%s",
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"输出降噪": "출력 노이즈 감소",
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"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)",
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"运行中": "실행 중",
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"进度": "진행률",
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"选择.index文件": ".index 파일 선택",
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"选择.pth文件": ".pth 파일 선택",
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"选择多说话人音色": "Select multi-speaker voice",
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"选择模型": "모델 선택",
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"选择索引": "인덱스 선택",
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"选择音高提取算法": "피치 추출 알고리즘 선택",
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"采样率:": "샘플링 레이트:",
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"采样长度": "샘플링 길이",
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"重复次数": "Repeat count",
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"重载设备列表": "장치 목록 재로드",
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"音调设置": "음조 설정",
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"音频设备": "오디오 장치",
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"音高全部为0,该音频无意义,跳过:%s": "모든 피치 값이 0이므로 이 오디오는 무의미하여 건너뜁니다: %s",
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"音高算法": "피치 알고리즘",
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"额外推理时长": "추가 추론 시간"
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}
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