">=3则使用对harvest音高识别的结果使用中值滤波，数值为滤波半径，使用可以削弱哑音":">=3, use o filtro mediano para o resultado do reconhecimento do tom da heverst, e o valor é o raio do filtro, que pode enfraquecer o mudo.",
"A模型权重":"Peso (w) para o modelo A:",
"A模型路径":"Caminho para o Modelo A:",
"B模型路径":"Caminho para o Modelo B:",
"E:\\语音音频+标注\\米津玄师\\src":"E:\\meu-dataset",
"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:",
"Index Rate":"Taxa do Index",
"Onnx导出":"Exportar Onnx",
"Onnx输出路径":"Caminho de exportação ONNX:",
"RVC模型路径":"Caminho do Modelo RVC:",
"ckpt处理":"processamento ckpt",
"harvest进程数":"Número de processos harvest",
"index文件路径不可包含中文":"O caminho do arquivo de Index não pode conter caracteres chineses",
"pth文件路径不可包含中文":"o caminho do arquivo pth não pode conter caracteres chineses",
"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.",
"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.",
"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.",
"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):",
"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",
"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.",
"人声伴奏分离批量处理， 使用UVR5模型。 <br>合格的文件夹路径格式举例： E:\\codes\\py39\\vits_vc_gpu\\白鹭霜华测试样例(去文件管理器地址栏拷就行了)。 <br>模型分为三类： <br>1、保留人声：不带和声的音频选这个，对主人声保留比HP5更好。内置HP2和HP3两个模型，HP3可能轻微漏伴奏但对主人声保留比HP2稍微好一丁点； <br>2、仅保留主人声：带和声的音频选这个，对主人声可能有削弱。内置HP5一个模型； <br> 3、去混响、去延迟模型（by FoxJoy）：<br>(1)MDX-Net(onnx_dereverb):对于双通道混响是最好的选择，不能去除单通道混响；<br> (234)DeEcho:去除延迟效果。Aggressive比Normal去除得更彻底，DeReverb额外去除混响，可去除单声道混响，但是对高频重的板式混响去不干净。<br>去混响/去延迟，附：<br>1、DeEcho-DeReverb模型的耗时是另外2个DeEcho模型的接近2倍；<br>2、MDX-Net-Dereverb模型挺慢的；<br>3、个人推荐的最干净的配置是先MDX-Net再DeEcho-Aggressive。":"Processamento em lote para separação de acompanhamento vocal usando o modelo UVR5.<br>Exemplo de um formato de caminho de pasta válido: D:\\caminho\\para a pasta\\entrada\\ (copie-o da barra de endereços do gerenciador de arquivos).<br>O modelo é dividido em três categorias:<br>1. Preservar vocais: Escolha esta opção para áudio sem harmonias. Ele preserva os vocais melhor do que o HP5. Inclui dois modelos integrados: HP2 e HP3. O HP3 pode vazar ligeiramente o acompanhamento, mas preserva os vocais um pouco melhor do que o HP2.<br>2 Preservar apenas os vocais principais: Escolha esta opção para áudio com harmonias. Isso pode enfraquecer os vocais principais. Ele inclui um modelo embutido: HP5.<br>3. Modelos de de-reverb e de-delay (por FoxJoy):<br>(1) MDX-Net: A melhor escolha para remoção de reverb estéreo, mas não pode remover reverb mono;<br> (234) DeEcho: Remove efeitos de atraso. O modo agressivo remove mais completamente do que o modo normal. O DeReverb também remove reverb e pode remover reverb mono, mas não de forma muito eficaz para conteúdo de alta frequência fortemente reverberado.<br>Notas de de-reverb/de-delay:<br>1. O tempo de processamento para o modelo DeEcho-DeReverb é aproximadamente duas vezes maior que os outros dois modelos DeEcho.<br>2 O modelo MDX-Net-Dereverb é bastante lento.<br>3. A configuração mais limpa recomendada é aplicar MDX-Net primeiro e depois DeEcho-Aggressive.",
"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:",
"伴奏人声分离&去混响&去回声":"UVR5",
"使用模型采样率":"使用模型采样率",
"使用设备采样率":"使用设备采样率",
"保存名":"Salvar nome",
"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):",
"保存的模型名不带后缀":"Nome do modelo salvo (sem extensão):",
"保存频率save_every_epoch":"Faça backup a cada # de Epoch:",
"保护清辅音和呼吸声，防止电音撕裂等artifact，拉满0.5不开启，调低加大保护力度但可能降低索引效果":"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:",
"修改":"Editar",
"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')",
"卸载音色省显存":"Descarregue a voz para liberar a memória da GPU:",
"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).",
"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:",
"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:",
"显卡信息":"Informações da GPU",
"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>",
"查看":"Visualizar",
"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')",
"检索特征占比":"Taxa de recurso de recuperação:",
"模型":"Modelo",
"模型推理":"Inference",
"模型提取(输入logs文件夹下大文件模型路径),适用于训一半不想训了模型没有自动提取保存小文件模型,或者想测试中间模型的情况":"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:",
"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!):",
"淡入淡出长度":"Comprimento de desvanecimento",
"版本":"Versão",
"特征提取":"Extrair Tom",
"特征检索库文件路径,为空则使用下拉的选择结果":"Caminho para o arquivo de Index. Deixe em branco para usar o resultado selecionado no menu debaixo:",
"独占 WASAPI 设备":"独占 WASAPI 设备",
"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.",
"目标采样率":"Taxa de amostragem:",
"算法延迟(ms):":"Atrasos algorítmicos (ms):",
"自动检测index路径,下拉式选择(dropdown)":"Detecte automaticamente o caminho do Index e selecione no menu suspenso:",
"要置入的模型信息":"Informações do modelo a ser colocado:",
"训练":"Treinar",
"训练模型":"Treinar Modelo",
"训练特征索引":"Treinar Index",
"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",
"设备类型":"设备类型",
"请指定说话人id":"Especifique o ID do locutor/cantor:",
"请选择index文件":"Selecione o arquivo de Index",
"请选择pth文件":"Selecione o arquivo pth",
"请选择说话人id":"Selecione Palestrantes/Cantores ID:",
"转换":"Converter",
"输入实验名":"Nome da voz:",
"输入待处理音频文件夹路径":"Caminho da pasta de áudio a ser processada:",
"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):",
"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):",
"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:",
"选择音高提取算法,输入歌声可用pm提速,harvest低音好但巨慢无比,crepe效果好但吃GPU,rmvpe效果最好且微吃GPU":"Selecione o algoritmo de extração de tom \n'pm': extração mais rápida, mas discurso de qualidade inferior; \n'harvest': graves melhores, mas extremamente lentos; \n'harvest': melhor qualidade, mas extração mais lenta); 'crepe': melhor qualidade, mas intensivo em GPU; 'magio-crepe': melhor opção; 'RMVPE': um modelo robusto para estimativa de afinação vocal em música polifônica;",
"选择音高提取算法:输入歌声可用pm提速,高质量语音但CPU差可用dio提速,harvest质量更好但慢,rmvpe效果最好且微吃CPU/GPU":"Selecione o algoritmo de extração de tom \n'pm': extração mais rápida, mas discurso de qualidade inferior; \n'harvest': graves melhores, mas extremamente lentos; \n'crepe': melhor qualidade (mas intensivo em GPU);\n rmvpe tem o melhor efeito e consome menos CPU/GPU.",
