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"人声提取激进程度": "Intensidade da extração vocal",
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"%s → 成功": "%s → Sucesso",
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"%s运行中，请先停止该任务": "%s está em execução; interrompa antes de iniciar outra tarefa",
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"%s进程已终止": "O processo %s foi encerrado",
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"====> 轮次：{} {}": "====> Época: {} {}",
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"A模型权重": "Peso (w) para o modelo A:",
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"A模型路径": "Caminho para o Modelo A:",
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"B模型路径": "Caminho para o Modelo B:",
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"CUDA可用：%s": "CUDA disponível: %s",
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"E:\\语音音频+标注\\米津玄师\\src": "C:\\Users\\Desktop\\src",
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"F0与HuBERT特征提取": "Extração de F0 e recursos HuBERT",
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"F0提取": "Extração F0",
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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": "Arquivo de curva F0 (opcional). Um arremesso por linha. Substitui a modulação padrão F0 e tom:",
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"HuBERT特征": "Recursos HuBERT",
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"Index Rate": "Taxa do Index",
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"RVC模型路径": "Caminho do Modelo RVC:",
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"SOLA偏移：%d": "Deslocamento SOLA: %d",
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"[F0提取] 完成 | 成功：%s | 跳过：%s | 失败：%s": "[Extração F0] Concluído | Sucesso: %s | Ignorados: %s | Falha: %s",
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"[F0提取] 待处理：%s": "[Extração F0] Pending: %s",
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"[F0提取] 无待处理音频，已全部跳过": "[Extração F0] Nenhum áudio pendente; todos os arquivos foram ignorados",
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"[F0提取] 进度：%s/%s | 成功：%s | 跳过：%s | %s": "[Extração F0] Progresso: %s/%s | Sucesso: %s | Ignorados: %s | %s",
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"[F0提取][失败] %s": "[Extração F0][Falha] %s",
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"[F0提取][失败] %s\n%s": "[Extração F0][Falha] %s\n%s",
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"[HuBERT特征] 完成 | 成功：%s | 跳过：%s | 失败：%s": "[Recursos HuBERT] Concluído | Sucesso: %s | Ignorados: %s | Falha: %s",
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"[HuBERT特征] 无待处理音频，已全部跳过：%s": "[Recursos HuBERT] Nenhum áudio pendente; ignorados: %s",
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"[HuBERT特征] 正在加载模型：%s": "[Recursos HuBERT] Carregando o modelo: %s",
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"[HuBERT特征] 设备：%s | 待处理：%s | 已跳过：%s": "[Recursos HuBERT] Dispositivo: %s | Pending: %s | Ignorados: %s",
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"[HuBERT特征] 进度：%s/%s | 成功：%s | 失败：%s | %s | %s": "[Recursos HuBERT] Progresso: %s/%s | Sucesso: %s | Falha: %s | %s | %s",
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"[HuBERT特征][失败] %s\n%s": "[Recursos HuBERT][Falha] %s\n%s",
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"[HuBERT特征][失败] %s 包含NaN": "[Recursos HuBERT][Falha] %s contains NaN values",
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"[HuBERT特征][失败] 模型不存在：%s": "[Recursos HuBERT][Falha] Modelo not found: %s",
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"[数据切分] 子任务完成 | 成功：%s | 失败：%s": "[Divisão de dados] Subtarefa concluída | Sucesso: %s | Falha: %s",
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"[数据切分] 完成": "[Divisão de dados] Concluído",
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"[数据切分] 开始": "[Divisão de dados] Iniciado",
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"[数据切分] 待处理：%s | 进程数：%s": "[Divisão de dados] Pending: %s | Processos: %s",
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"[数据切分] 进度：%s/%s | %s": "[Divisão de dados] Progresso: %s/%s | %s",
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"[数据切分][失败] %s": "[Divisão de dados][Falha] %s",
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"[数据切分][失败] %s\n%s": "[Divisão de dados][Falha] %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": "[Divisão de dados][Ignorados] Segmento de áudio inválido ou anormal: %s_%s | Pico: %s",
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"[索引训练] 写入进度：%s/%s": "[Treinamento do índice] Progressoo da gravação: %s/%s",
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"[索引训练] 已链接索引到外部目录：%s": "[Treinamento do índice] Índice vinculado à pasta externa: %s",
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"[索引训练] 成功构建索引：%s": "[Treinamento do índice] Índice criado com sucesso: %s",
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"[索引训练] 正在写入特征向量": "[Treinamento do índice] Adicionando vetores de recursos",
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"[索引训练] 正在将%s条特征聚类为10000个中心": "[Treinamento do índice] Clustering %s feature vectors into 10,000 centers",
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"[索引训练] 正在训练索引": "[Treinamento do índice] Treinando o índice",
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"[索引训练] 特征形状：%s | IVF数量：%s": "[Treinamento do índice] Forma dos recursos: %s | Quantidade de IVF: %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": "[Treinamento do índice][Falha] Não foi possível vincular o índice à pasta externa: %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": "[Treinamento do índice][Falha] O agrupamento falhou; continuando com os recursos originais\n%s",
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"[索引训练][失败] 请先进行特征提取": "[Treinamento do índice][Falha] Extraia os recursos primeiro",
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"ckpt处理": "processamento ckpt",
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"index文件路径不可包含中文": "O caminho do arquivo de Index não pode conter caracteres chineses",
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"pth文件路径不可包含中文": "o caminho do arquivo pth não pode conter caracteres chineses",
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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": "Configuração do número do cartão rmvpe: Use - para separar os números dos cartões de entrada de diferentes processos. Por exemplo, 0-0-1 é usado para executar 2 processos no cartão 0 e 1 processo no cartão 1.",
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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. ": "Etapa 1: Preencha a configuração experimental. Os dados experimentais são armazenados na pasta 'logs', com cada experimento tendo uma pasta separada. Digite manualmente o caminho do nome do experimento, que contém a configuração experimental, os logs e os arquivos de modelo treinados.",
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"step1:正在处理数据": "Etapa 1: Processamento de dados",
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"step2:正在提取音高&正在提取特征": "step2:Extração de tom e características",
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"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. ": "Etapa 2a: Percorra automaticamente todos os arquivos na pasta de treinamento que podem ser decodificados em áudio e execute a normalização da fatia. Gera 2 pastas wav no diretório do experimento. Atualmente, apenas o treinamento de um único cantor/palestrante é suportado.",
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"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)": "Etapa 2b: Use a CPU para extrair o tom (se o modelo tiver tom), use a GPU para extrair recursos (selecione o índice da GPU):",
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"step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "Etapa 3: Preencha as configurações de treinamento e comece a treinar o modelo e o Index",
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"step3a:正在训练模型": "Etapa 3a: Treinamento do modelo iniciado",
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"step3b:正在训练索引": "etapa 3b: treinando o índice",
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"……仅显示最近10条失败记录": "…Mostrando apenas as 10 falhas mais recentes",
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"……已省略前%s行，仅显示最新状态": "…As primeiras %s linhas foram omitidas; mostrando apenas o estado mais recente",
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"一键训练": "Treinamento com um clique",
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"也可批量输入音频文件, 二选一, 优先读文件夹": "Você também pode inserir arquivos de áudio em lotes. Escolha uma das duas opções. É dada prioridade à leitura da pasta.",
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"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。": "Processamento em lote para separar vocais e acompanhamento usando modelos UVR5.<br>Você pode escolher um modelo que preserve os vocais ou usar modelos DeEcho/DeReverb para remover eco e reverberação.",
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"仅支持pm和rmvpe音高提取算法": "Somente os métodos de extração de tom pm e rmvpe são compatíveis",
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"从训练检查点提取的模型": "Modeloo extraído de um checkpoint de treinamento",
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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": "Digite o (s) índice(s) da GPU separados por '-', por exemplo, 0-1-2 para usar a GPU 0, 1 e 2:",
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"任务": "Tarefa",
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"伴奏人声分离&去混响&去回声": "UVR5",
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"使用显卡：%s": "GPUs em uso: %s",
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"使用模型采样率": "Usar taxa do modelo",
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"使用设备采样率": "Usar taxa do dispositivo",
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"保存名": "Salvar nome",
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"保存的文件名, 默认空为和源文件同名": "Salvar nome do arquivo (padrão: igual ao arquivo de origem):",
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"保存的模型名不带后缀": "Nome do modelo salvo (sem extensão):",
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"保存频率save_every_epoch": "Faça backup a cada # de 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": "Proteja consoantes sem voz e sons respiratórios, evite artefatos como quebra de som eletrônico e desligue-o quando estiver cheio de 0,5. Diminua-o para aumentar a proteção, mas pode reduzir o efeito de indexação:",
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"修改": "Editar",
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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)": "Modificar informações do modelo (suportado apenas para arquivos de modelo pequenos extraídos da pasta 'weights')",
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"停止一键训练": "Parar treinamento com um clique",
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"停止处理数据": "Parar pré-processamento de dados",
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"停止特征提取": "Parar extração de características",
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"停止训练模型": "Parar treinamento do modelo",
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"停止训练索引": "Parar treinamento do índice",
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"停止音频转换": "Conversão de áudio",
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"全流程结束！": "Todos os processos foram concluídos!",
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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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"加载模型": "Modelo",
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"加载预训练底模D路径": "Carregue o caminho D do modelo base pré-treinado:",
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"加载预训练底模G路径": "Carregue o caminho G do modelo base pré-treinado:",
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"单次推理": "Inferência única",
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"卸载音色省显存": "Descarregue a voz para liberar a memória da GPU:",
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"变调(整数, 半音数量, 升八度12降八度-12)": "Mude o tom aqui. Se a voz for do mesmo sexo, não é necessario alterar (12 caso seja Masculino para feminino, -12 caso seja ao contrário).",
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"合成": "Síntese",
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"后处理重采样至最终采样率，0为不进行重采样": "Reamostragem pós-processamento para a taxa de amostragem final, 0 significa sem reamostragem:",
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"否": "Não",
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"响应阈值": "Limiar de resposta",
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"响度因子": "Fator de volume",
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"处理中": "Processando",
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"处理数据": "Processar o Conjunto de Dados",
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"失败": "Falha",
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"失败记录": "Registro de falhas",
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"子进程执行失败，返回码：%s": "O subprocesso falhou com o código de saída: %s",
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"导出文件格式": "Qual formato de arquivo você prefere?",
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"已停止": "Interrompido",
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"已加载判别器预训练模型：%s": "Modeloo pré-treinado do discriminador carregado: %s",
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"已加载生成器预训练模型：%s": "Modeloo pré-treinado do gerador carregado: %s",
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"已启用索引检索": "Pesquisa por índice ativada",
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"已完成": "Concluído",
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"已恢复判别器检查点": "Checkpoint do discriminador restaurado",
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"常见问题解答": "FAQ (Perguntas frequentes)",
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"常规设置": "Configurações gerais",
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"开始音频转换": "Iniciar conversão de áudio",
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"当前": "Atual",
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"当前阶段": "Etapa atual",
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"很遗憾您这没有能用的显卡来支持您训练": "Infelizmente, não há GPU compatível disponível para apoiar o seu treinamento.",
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"性别因子/声线粗细": "Fator de gênero / espessura da voz",
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"性能设置": "Configurações de desempenho.",
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"总训练轮数total_epoch": "Número total de ciclos(epoch) de treino (se escolher um valor alto demais, o seu modelo parecerá terrivelmente sobretreinado):",
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"成功": "Sucesso",
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"执行命令": "Comando",
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"批量推理": "Inferência em lote",
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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. ": "Conversão em Massa.",
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"拖拽或点击上传待处理音频": "Arraste e solte ou clique para enviar o áudio a ser processado",
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"指定输出主人声文件夹": "Especifique a pasta de saída para vocais:",
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"指定输出文件夹": "Especifique a pasta de saída:",
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"指定输出非主人声文件夹": "Informar a pasta de saída para acompanhamento:",
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"推理时间(ms):": "Tempo de inferência (ms):",
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"推理耗时：%.2f秒": "Tempo de inferência: %.2f seconds",
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"推理音色": "Escolha o seu Modelo:",
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"提取": "Extrato",
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"提取音高和处理数据使用的CPU进程数": "Número de processos de CPU usados para extração de tom e processamento de dados:",
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"数据切分": "Divisão de dados",
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"无法停止": "Não é possível interromper",
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"无法读取音频：%s": "Não foi possível ler o áudio: %s",
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"是": "Sim",
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"是否仅保存最新的ckpt文件以节省硬盘空间": "Só deve salvar apenas o arquivo ckpt mais recente para economizar espaço em disco:",
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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": "Salve um pequeno modelo final na pasta 'weights' em cada ponto de salvamento:",
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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": "Se deve armazenar em cache todos os conjuntos de treinamento na memória de vídeo. Pequenos dados com menos de 10 minutos podem ser armazenados em cache para acelerar o treinamento, e um cache de dados grande irá explodir a memória de vídeo e não aumentar muito a velocidade:",
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"显卡信息": "Informações da GPU",
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"未使用": "Não usado",
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"未使用判别器预训练模型": "Modelo pré-treinado do discriminador não usado",
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"未使用生成器预训练模型": "Modelo pré-treinado do gerador não usado",
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"未找到Roformer模型配置文件，正在使用内置默认配置": "Configuração do modelo Roformer não encontrada; usando os padrões internos",
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"未检测到可用显卡，将使用CPU训练，耗时可能较长": "Nenhuma GPU compatível foi detectada; treinar na CPU pode demorar muito mais",
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"未运行": "Não iniciado",
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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>.": "<center>The Mangio-RVC 💻 | Tradução por Krisp e Rafael Godoy Ebert | AI HUB BRASIL<br> Este software é de código aberto sob a licença MIT. O autor não tem qualquer controle sobre o software. Aqueles que usam o software e divulgam os sons exportados pelo software são totalmente responsáveis. <br>Se você não concorda com este termo, você não pode usar ou citar nenhum código e arquivo no pacote de software. Para obter detalhes, consulte o diretório raiz <b>O acordo a ser seguido para uso <a href='https://raw.githubusercontent.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/main/LICENSE' target='_blank'>LICENSE</a></b></center>",
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"查看": "Visualizar",
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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)": "Exibir informações do modelo (suportado apenas para arquivos de modelo pequenos extraídos da pasta 'weights')",
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"检测到模型类型：%s": "Tipo de modelo detectado: %s",
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"检索特征占比": "Taxa de recurso de recuperação:",
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"模型": "Modelo",
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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": "Informações do modelo: %s\nTaxa de amostragem: %s\nOrientação de tom: %s\nVersão: %s",
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"模型推理": "Inference",
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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": "Extração do modelo (insira o caminho do modelo de arquivo grande na pasta 'logs'). Isso é útil se você quiser interromper o treinamento no meio do caminho e extrair e salvar manualmente um arquivo de modelo pequeno, ou se quiser testar um modelo intermediário:",
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"模型是否带音高指导": "Se o modelo tem orientação de tom:",
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"模型是否带音高指导(唱歌一定要, 语音可以不要)": "Se o modelo tem orientação de tom (necessário para cantar, opcional para fala):",
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"模型是否带音高指导,1是0否": "Se o modelo tem orientação de passo (1: sim, 0: não):",
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"模型版本型号": "Versão:",
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"模型融合, 可用于测试音色融合": "A fusão modelo, pode ser usada para testar a fusão do timbre",
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"模型融合失败：两个模型的结构不一致": "Falha ao mesclar modelos: as arquiteturas não correspondem",
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"模型训练": "Treinamento do modelo",
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"模型路径": "Caminho para o Modelo:",
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"正在保存最终检查点：%s": "Salvando o checkpoint final: %s",
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"正在保存检查点 %s_e%s：%s": "Salvando o checkpoint %s_e%s: %s",
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"正在加载RMVPE模型": "Carregando o modelo RMVPE",
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"正在加载模型": "Carregando o modelo",
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"正在启动": "Iniciando",
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"正在收尾": "Finalizando",
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"每张显卡的batch_size": "Batch Size (DEIXE COMO ESTÁ a menos que saiba o que está fazendo, no Colab pode deixar até 20!):",
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"淡入淡出长度": "Comprimento de desvanecimento",
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"清理模型缓存": "Limpando o cache do modelo",
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"版本": "Versão",
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"特征": "Recursos",
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"特征提取": "Extrair Tom",
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"状态": "Estado",
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"独占 WASAPI 设备": "Dispositivo WASAPI exclusivo",
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"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",
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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. ": "Recomendado +12 chave para conversão de homem para mulher e -12 chave para conversão de mulher para homem. Se a faixa de som for muito longe e a voz estiver distorcida, você também pode ajustá-la à faixa apropriada por conta própria.",
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"目标采样率": "Taxa de amostragem:",
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"等待中": "Aguardando",
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"等待输入": "Aguardando entrada",
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"算法延迟(ms):": "Latência do algoritmo (ms):",
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"索引": "Índice",
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"索引无效：必须使用added_xxxx.index，不能使用trained_xxxx.index": "Índice inválido: use added_xxxx.index, not trained_xxxx.index",
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"索引检索失败": "Falha na pesquisa por índice",
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"索引检索失败或未启用": "A pesquisa por índice falhou ou está desativada",
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"索引训练": "Treinamento do índice",
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||
"耗时": "Tempo decorrido",
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"耗时：特征=%.3f秒，索引=%.3f秒，音高=%.3f秒，模型=%.3f秒": "Tempo decorrido: features=%.3fs, index=%.3fs, pitch=%.3fs, model=%.3fs",
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||
"融合": "Fusão",
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||
"要改的模型信息": "Informações do modelo a ser modificado:",
|
||
"要置入的模型信息": "Informações do modelo a ser colocado:",
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||
"训练": "Treinar",
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||
"训练已完成，正在保存最终模型": "Treinamento concluído; salvando o modelo final",
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||
"训练文件列表写入完成": "Lista de arquivos de treinamento salva",
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"训练模型": "Treinar Modelo",
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||
"训练特征索引": "Treinar Index",
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||
"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": "Após o término do treinamento, você pode verificar o log de treinamento do console ou train.log na pasta de experimentos",
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"训练设备规则选择的精度：%s": "Precisão de treinamento escolhida pelas regras do dispositivo: %s",
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||
"训练轮次：{} [{:.0f}%]": "Época de treinamento: {} [{:.0f}%]",
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"设备类型": "Tipo de dispositivo",
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"请上传音频文件": "Envie um arquivo de áudio",
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||
"请填写输出文件夹路径": "Informe o caminho da pasta de saída",
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"请指定说话人id": "Especifique o ID do locutor/cantor:",
|
||
"请选择index文件": "Selecione o arquivo de Index",
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||
"请选择pth文件": "Selecione o arquivo pth",
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||
"请选择说话人id": "Selecione Palestrantes/Cantores ID:",
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"转换": "Converter",
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"输入实验名": "Nome da voz:",
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"输入待处理音频文件夹路径": "Caminho da pasta de áudio a ser processada:",
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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)": "Caminho da pasta de áudio a ser processada (copie-o da barra de endereços do gerenciador de arquivos):",
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"输入待处理音频文件路径(默认是正确格式示例)": "Caminho para o seu conjunto de dados (áudios, não zipado):",
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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": "O envelope de volume da fonte de entrada substitui a taxa de fusão do envelope de volume de saída, quanto mais próximo de 1, mais o envelope de saída é usado:",
|
||
"输入监听": "Monitorar entrada",
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||
"输入训练文件夹路径": "Caminho da pasta de treinamento:",
|
||
"输入设备": "Dispositivo de entrada",
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||
"输入设备：%s:%s": "Dispositivo de entrada: %s:%s",
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"输入降噪": "Redução de ruído de entrada",
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||
"输出信息": "Informação de saída",
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||
"输出变声": "Conversão de saída",
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||
"输出设备": "Dispositivo de saída",
|
||
"输出设备：%s:%s": "Dispositivo de saída: %s:%s",
|
||
"输出降噪": "Redução de ruído de saída",
|
||
"输出音频(右下角三个点,点了可以下载)": "Exportar áudio (clique nos três pontos no canto inferior direito para baixar)",
|
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"运行中": "Em execução",
|
||
"进度": "Progresso",
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||
"选择.index文件": "Selecione o Index",
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||
"选择.pth文件": "Selecione o Arquivo",
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||
"选择模型": "Selecionar modelo",
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||
"选择索引": "Selecionar índice",
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||
"选择音高提取算法": "Selecione o algoritmo de extração de tom",
|
||
"采样率:": "Taxa de amostragem:",
|
||
"采样长度": "Comprimento da Amostra",
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||
"重载设备列表": "Recarregar lista de dispositivos",
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||
"错误信息：%s": "Detalhes do erro: %s",
|
||
"错误：未知模型：%s": "Erro: modelo desconhecido: %s",
|
||
"音调设置": "Configurações de tom",
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||
"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": "O áudio tem vários canais, mas o modelo é mono; todos os canais serão combinados pela média",
|
||
"音频设备": "Dispositivo de áudio",
|
||
"音高全部为0，该音频无意义，跳过：%s": "Todos os valores de tom são zero; este áudio não tem utilidade e será ignorado: %s",
|
||
"音高算法": "Algoritmo de tom",
|
||
"额外推理时长": "Tempo extra de inferência",
|
||
"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": "O pré-processamento não gerou áudio de treinamento válido. Verifique o conjunto de dados e o log.",
|
||
"数据切分没有生成16k音频，已停止后续特征提取和训练": "O pré-processamento não gerou áudio de 16 kHz. A extração e o treinamento foram interrompidos.",
|
||
"数据切分输出文件不匹配，已停止后续特征提取和训练": "Os arquivos de saída do pré-processamento não correspondem. A extração e o treinamento foram interrompidos.",
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"HuBERT特征提取没有生成有效结果，已停止训练": "A extração de recursos HuBERT não gerou resultados válidos. O treinamento foi interrompido.",
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"F0提取没有生成有效结果，已停止训练": "A extração de F0 não gerou resultados válidos. O treinamento foi interrompido.",
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"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": "Não há áudio válido para treinamento. Conclua primeiro o pré-processamento e a extração de recursos.",
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"已完成阶段": "Etapas concluídas",
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"已成功": "Concluído",
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"刷新音色列表": "Atualizar lista de vozes",
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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）": "Caminho do índice de características (detectado após selecionar o modelo; editável)",
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"[索引训练] 外部索引链接已存在：%s": "[Treinamento de índice] O link externo já existe: %s",
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"[索引训练][跳过] added索引已存在：%s": "[Treinamento de índice][Ignorado] O índice added já existe: %s",
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"[索引训练][跳过] trained索引已存在：%s": "[Treinamento de índice][Ignorado] O índice trained já existe: %s",
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"当前设备：%s | 推理精度：%s": "Dispositivo atual: %s | Precisão de inferência: %s",
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"正在预热CUDA Graph": "Aquecendo o CUDA Graph",
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"CUDA Graph预热完成": "Aquecimento do CUDA Graph concluído"
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}
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