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让README有条不紊地进行,以及所有这些 (#42)

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唐澤 克幸 2023-04-12 22:33:11 +09:00 committed by GitHub
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GPG Key ID: 4AEE18F83AFDEB23
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@ -8,11 +8,11 @@ jobs:
- name: Check out
uses: actions/checkout@master
- name: Run locale generation
run: |
python3 extract_locale.py
cd locale
python3 locale_diff.py
- name: Extract i18n
run: python3 extract_locale.py
- name: Sync i18n to zh_CN.json
python3 "./locale/locale_diff.py"
- name: Commit back
if: ${{ !github.head_ref }}
@ -20,5 +20,10 @@ jobs:
run: |
git config --local user.name 'github-actions[bot]'
git config --local user.email '41898282+github-actions[bot]@users.noreply.github.com'
git add --all
git commit -m "🎨 同步 locale"
git add .
git commit -m "🎨 Update i18n(更新本地化)"
- name: push changes
uses: ad-m/github-push-action@master
with:
github_token: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}
branch: main

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@ -1,95 +1,95 @@
<div align="center">
<h1>Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI</h1>
An easy-to-use SVC framework based on VITS.<br><br>
[![madewithlove](https://forthebadge.com/images/badges/built-with-love.svg)](https://github.com/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI)
<img src="https://counter.seku.su/cmoe?name=rvc&theme=r34" /><br>
[![Open In Colab](https://img.shields.io/badge/Colab-F9AB00?style=for-the-badge&logo=googlecolab&color=525252)](https://colab.research.google.com/github/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/Retrieval_based_Voice_Conversion_WebUI.ipynb)
[![Licence](https://img.shields.io/github/license/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI?style=for-the-badge)](https://github.com/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/%E4%BD%BF%E7%94%A8%E9%9C%80%E9%81%B5%E5%AE%88%E7%9A%84%E5%8D%8F%E8%AE%AE-LICENSE.txt)
[![Huggingface](https://img.shields.io/badge/🤗%20-Spaces-blue.svg?style=for-the-badge)](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/)
</div>
------
[**Changelog**](https://github.com/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/Changelog_CN.md)
[**English**](./README.md) | [**中文简体**](./README_zh_CN.md)
> Check our [Demo Video](https://www.bilibili.com/video/BV1pm4y1z7Gm/) here!
> Realtime Voice Conversion Software using RVC : [w-okada/voice-changer](https://github.com/w-okada/voice-changer)
## Summary
This repository has the following features:
+ Reduce tone leakage by replacing source feature to training-set feature using top1 retrieval;
+ Easy and fast training, even on relatively poor graphics cards;
+ Training with a small amount of data also obtains relatively good results (>=10min low noise speech recommended);
+ Supporting model fusion to change timbres (using ckpt processing tab->ckpt merge);
+ Easy-to-use Webui interface;
+ Use the UVR5 model to quickly separate vocals and instruments.
+ The dataset for the pre-training model uses nearly 50 hours of high quality VCTK open source dataset, and high quality licensed song datasets will be added to training-set one after another for your use, without worrying about copyright infringement.
## Preparing the environment
We recommend you install the dependencies through poetry.
The following commands need to be executed in the environment of Python version 3.8 or higher:
```bash
# Install PyTorch-related core dependencies, skip if installed
# Reference: https://pytorch.org/get-started/locally/
pip install torch torchvision torchaudio
#For Windows + 30-series Nvidia cards, you need to specify the cuda version corresponding to pytorch according to the experience of https://github.com/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/issues/21
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
# Install the Poetry dependency management tool, skip if installed
# Reference: https://python-poetry.org/docs/#installation
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
# Install the project dependencies
poetry install
```
You can also use pip to install the dependencies
**Notice**: `faiss 1.7.2` will raise Segmentation Fault: 11 under `MacOS`, please change corresponding line in `requirements.txt` to `faiss-cpu==1.7.0`
```bash
pip install -r requirements.txt
```
## Preparation of other Pre-models
RVC requires other pre-models to infer and train.
You need to download them from our [Huggingface space](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/).
Here's a list of Pre-models and other files that RVC needs:
```bash
hubert_base.pt
./pretrained
./uvr5_weights
#If you are using Windows, you may also need this dictionary, skip if FFmpeg is installed
ffmpeg.exe
```
Then use this command to start Webui:
```bash
python infer-web.py
```
If you are using Windows, you can download and extract `RVC-beta.7z` to use RVC directly and use `go-web.bat` to start Webui.
We will develop an English version of the WebUI in 2 weeks.
There's also a tutorial on RVC in Chinese and you can check it out if needed.
## Credits
## Thanks to all contributors for their efforts
<a href="https://github.com/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/graphs/contributors" target="_blank">
<img src="https://contrib.rocks/image?repo=liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI" />
</a>
<div align="center">
<h1>Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI</h1>
An easy-to-use SVC framework based on VITS.<br><br>
[![madewithlove](https://forthebadge.com/images/badges/built-with-love.svg)](https://github.com/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI)
<img src="https://counter.seku.su/cmoe?name=rvc&theme=r34" /><br>
[![Open In Colab](https://img.shields.io/badge/Colab-F9AB00?style=for-the-badge&logo=googlecolab&color=525252)](https://colab.research.google.com/github/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/Retrieval_based_Voice_Conversion_WebUI.ipynb)
[![Licence](https://img.shields.io/github/license/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI?style=for-the-badge)](https://github.com/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/%E4%BD%BF%E7%94%A8%E9%9C%80%E9%81%B5%E5%AE%88%E7%9A%84%E5%8D%8F%E8%AE%AE-LICENSE.txt)
[![Huggingface](https://img.shields.io/badge/🤗%20-Spaces-blue.svg?style=for-the-badge)](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/)
</div>
------
[**Changelog**](https://github.com/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/Changelog_CN.md)
[**English**](./README.en.md) | [**中文简体**](./README.md) | [**日本語**](./README.ja.md)
> Check our [Demo Video](https://www.bilibili.com/video/BV1pm4y1z7Gm/) here!
> Realtime Voice Conversion Software using RVC : [w-okada/voice-changer](https://github.com/w-okada/voice-changer)
## Summary
This repository has the following features:
+ Reduce tone leakage by replacing source feature to training-set feature using top1 retrieval;
+ Easy and fast training, even on relatively poor graphics cards;
+ Training with a small amount of data also obtains relatively good results (>=10min low noise speech recommended);
+ Supporting model fusion to change timbres (using ckpt processing tab->ckpt merge);
+ Easy-to-use Webui interface;
+ Use the UVR5 model to quickly separate vocals and instruments.
+ The dataset for the pre-training model uses nearly 50 hours of high quality VCTK open source dataset, and high quality licensed song datasets will be added to training-set one after another for your use, without worrying about copyright infringement.
## Preparing the environment
We recommend you install the dependencies through poetry.
The following commands need to be executed in the environment of Python version 3.8 or higher:
```bash
# Install PyTorch-related core dependencies, skip if installed
# Reference: https://pytorch.org/get-started/locally/
pip install torch torchvision torchaudio
#For Windows + Nvidia Ampere Architecture(RTX30xx), you need to specify the cuda version corresponding to pytorch according to the experience of https://github.com/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/issues/21
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
# Install the Poetry dependency management tool, skip if installed
# Reference: https://python-poetry.org/docs/#installation
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
# Install the project dependencies
poetry install
```
You can also use pip to install the dependencies
**Notice**: `faiss 1.7.2` will raise Segmentation Fault: 11 under `MacOS`, please change corresponding line in `requirements.txt` to `faiss-cpu==1.7.0`
```bash
pip install -r requirements.txt
```
## Preparation of other Pre-models
RVC requires other pre-models to infer and train.
You need to download them from our [Huggingface space](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/).
Here's a list of Pre-models and other files that RVC needs:
```bash
hubert_base.pt
./pretrained
./uvr5_weights
#If you are using Windows, you may also need this dictionary, skip if FFmpeg is installed
ffmpeg.exe
```
Then use this command to start Webui:
```bash
python infer-web.py
```
If you are using Windows, you can download and extract `RVC-beta.7z` to use RVC directly and use `go-web.bat` to start Webui.
We will develop an English version of the WebUI in 2 weeks.
There's also a tutorial on RVC in Chinese and you can check it out if needed.
## Credits
## Thanks to all contributors for their efforts
<a href="https://github.com/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/graphs/contributors" target="_blank">
<img src="https://contrib.rocks/image?repo=liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI" />
</a>

102
README.ja.md Normal file
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@ -0,0 +1,102 @@
<div align="center">
<h1>Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI</h1>
使いやすいVITSベースの音声変換(ボイスチェンジャー)フレームワーク<br><br>
[![madewithlove](https://forthebadge.com/images/badges/built-with-love.svg)](https://github.com/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI)
<img src="https://counter.seku.su/cmoe?name=rvc&theme=r34" /><br>
[![Open In Colab](https://img.shields.io/badge/Colab-F9AB00?style=for-the-badge&logo=googlecolab&color=525252)](https://colab.research.google.com/github/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/Retrieval_based_Voice_Conversion_WebUI.ipynb)
[![Licence](https://img.shields.io/github/license/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI?style=for-the-badge)](https://github.com/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/%E4%BD%BF%E7%94%A8%E9%9C%80%E9%81%B5%E5%AE%88%E7%9A%84%E5%8D%8F%E8%AE%AE-LICENSE.txt)
[![Huggingface](https://img.shields.io/badge/🤗%20-Spaces-blue.svg?style=for-the-badge)](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/)
</div>
------
[**ChangeLog**](https://github.com/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/Changelog_CN.md)
[**English**](./README.en.md) | [**中文简体**](./README.md) | [**日本語**](./README.ja.md)
> [デモ映像](https://www.bilibili.com/video/BV1pm4y1z7Gm/)はこちらからご覧いただけます
> RVCによるリアルタイム音声変換: [w-okada/voice-changer](https://github.com/w-okada/voice-changer)
## はじめに
本リポジトリには以下の特徴がある:
+ top1検索を利用して、ソース特徴量をトレーニングセット特徴量に置き換えることで、トーンリークを低減する;
+ 比較的貧弱なグラフィックカードでも、簡単かつ高速にトレーニングできる;
+ 少量のデータで比較的良好な結果が得られる(10分以上の低イズ音声を推奨);
+ 音色を変えるためのモデルマージをサポート(ckpt processingタブ->ckpt mergeを使用);
+ 使いやすいWebuiインターフェース;
+ ボーカルと楽器を素早く分割するために、UVR5モデルを使用することができます。
+ 事前学習モデルのデータセットには、約50時間に及ぶ高品質なVCTKオープンソースデータセットが使用されており、著作権侵害を心配することなく使用できるよう、高品質なライセンス楽曲データセットが次々とトレーニングセットに追加されます。
## 環境構築
poetryで依存関係をインストールすることをお勧めします。
以下のコマンドは、Python3.8以上の環境下で実行する必要があります:
```bash
# PyTorch関連の依存関係をインストール。インストール済の場合はスキップ
# 参照先: https://pytorch.org/get-started/locally/
pip install torch torchvision torchaudio
#Windows Nvidia Ampere Architecture(RTX30xx)の場合、https://github.com/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/issues/21 のissueに従い、pytorchに対応するcudaバージョンを指定する必要があります。
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
# PyTorch関連の依存関係をインストール。インストール済の場合はスキップ
# 参照先: https://python-poetry.org/docs/#installation
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
# Poetry経由で依存関係をインストール
poetry install
```
pipでも依存関係のインストールが可能です:
**注意**:`faiss 1.7.2`は`macOS`で`Segmentation Fault: 11`が発生するので、`requirements.txt`の該当行を `faiss-cpu==1.7.0`に変更してください。
```bash
pip install -r requirements.txt
```
## その他モデル前の準備
RVCは推論と訓練のために、他の多くのPre Trained Modelを必要とします。
これらのモデルは[Hugging Face space](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/)から取得することが可能です。
以下は、RVCに必要なPre Trained Modelやその他のファイルの一覧です。
```bash
hubert_base.pt
./pretrained
./uvr5_weights
# ffmpegがすでにインストールされている場合はスキップ。
./ffmpeg
```
その後、以下のコマンドでWebuiを起動
```bash
python infer-web.py
```
Windowsをお使いの方は、直接`RVC-beta.7z`をダウンロードして解凍してRVCを使い、`go-web.bat`を実行してWebUIを起動することができます。
WebUIの英語版は2週間ほどで公開する予定です。
また、リポジトリに[小白简易教程.doc](./小白简易教程.doc)がありますので、参考にしてください。
## 参考資料等
+ [ContentVec](https://github.com/auspicious3000/contentvec/)
+ [VITS](https://github.com/jaywalnut310/vits)
+ [HIFIGAN](https://github.com/jik876/hifi-gan)
+ [Gradio](https://github.com/gradio-app/gradio)
+ [FFmpeg](https://github.com/FFmpeg/FFmpeg)
+ [Ultimate Vocal Remover](https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui)
+ [audio-slicer](https://github.com/openvpi/audio-slicer)
## コントリビュータの皆様の尽力に感謝します
<a href="https://github.com/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/graphs/contributors" target="_blank">
<img src="https://contrib.rocks/image?repo=liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI" />
</a>

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@ -17,7 +17,7 @@
[**更新日志**](https://github.com/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/Changelog_CN.md)
[**English**](./README_en.md) | [**中文简体**](./README.md)
[**English**](./README.en.md) | [**中文简体**](./README.md) | [**日本語**](./README.ja.md)
> 点此查看我们的[演示视频](https://www.bilibili.com/video/BV1pm4y1z7Gm/) !
@ -41,7 +41,7 @@
# 参考自: https://pytorch.org/get-started/locally/
pip install torch torchvision torchaudio
如果是win系统+30系显卡根据https://github.com/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/issues/21的经验需要指定pytorch对应的cuda版本
#如果是win系统+Nvidia Ampere架构(RTX30xx)根据https://github.com/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/issues/21的经验需要指定pytorch对应的cuda版本
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

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@ -1,25 +1,25 @@
{
"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>使用需遵守的协议-LICENSE.txt</b>.": "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>使用需遵守的协议-LICENSE.txt</b>.",
"模型推理": "モデル推論",
"推理音色": "",
"刷新音色列表": "",
"卸载音色省显存": "",
"推理音色": "音源推論",
"刷新音色列表": "音源リストを更新",
"卸载音色省显存": "音源を削除してメモリを節約",
"请选择说话人id": "話者IDを選択してください",
"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. ",
"变调(整数, 半音数量, 升八度12降八度-12)": "变调(整数, 半音数量, 升八度12降八度-12)",
"输入待处理音频文件路径(默认是正确格式示例)": "输入待处理音频文件路径(默认是正确格式示例)",
"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することもできます。",
"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)",
"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)",
"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": "ピッチ抽出アルゴリズムを選択してください。歌声の場合は、pmを使用して速度を上げることができます。低音が重要な場合は、harvestを使用できますが、非常に遅くなります。",
"特征检索库文件路径": "特徴量検索データベースのファイルパス",
"特征文件路径": "特徴量ファイルのパス",
"F0曲线文件, 可选, 一行一个音高, 代替默认F0及升降调": "F0曲线文件, 可选, 一行一个音高, 代替默认F0及升降调",
"转换": "変換",
"输出信息": "出力情報",
"输出音频(右下角三个点,点了可以下载)": "输出音频(右下角三个点,点了可以下载)",
"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)",
"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. ": "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. ",
"指定输出文件夹": "出力フォルダを指定してください",
"检索特征占比": "検索特徴率",
"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)": "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)",
"也可批量输入音频文件, 二选一, 优先读文件夹": "也可批量输入音频文件, 二选一, 优先读文件夹",
"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(ファイルマネージャのアドレスバーからコピーしてください)",
"也可批量输入音频文件, 二选一, 优先读文件夹": "複数の音声ファイルを一括で入力することもできますが、フォルダーを優先して読み込みます",
"伴奏人声分离": "伴奏とボーカルの分離",
"人声伴奏分离批量处理, 使用UVR5模型. <br>不带和声用HP2, 带和声且提取的人声不需要和声用HP5<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)": "人声伴奏分离批量处理, 使用UVR5模型. <br>不带和声用HP2, 带和声且提取的人声不需要和声用HP5<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)",
"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",
@ -27,32 +27,32 @@
"指定输出人声文件夹": "人の声を出力するフォルダを指定してください",
"指定输出乐器文件夹": "楽器の出力フォルダを指定してください",
"训练": "トレーニング",
"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: 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: 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。",
"输入实验名": "実験名を入力してください",
"目标采样率": "目標サンプリングレート",
"模型是否带音高指导(唱歌一定要, 语音可以不要)": "模型是否带音高指导(唱歌一定要, 语音可以不要)",
"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. ": "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. ",
"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)",
"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。",
"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",
"请指定说话人id": "話者IDを指定してください",
"处理数据": "データ処理",
"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)": "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)",
"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": "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",
"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(カード番号を選択する)",
"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カード番号を入力します。例えば0-1-2はカード0、カード1、カード2を使用します" ,
"显卡信息": "カード情報",
"提取音高使用的CPU进程数": "抽出に使用するCPUプロセス数",
"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": "",
"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": "音高抽出アルゴリズムの選択:歌声を入力する場合は、pmを使用して速度を上げることができます。CPUが低い場合はdioを使用して速度を上げることができます。harvestは品質が高く、精度が高いですが、遅いです。",
"特征提取": "特徴抽出",
"step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引",
"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",
"保存频率save_every_epoch": "エポックごとの保存頻度",
"总训练轮数total_epoch": "総トレーニング回数",
"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": "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",
"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。",
"加载预训练底模G路径": "事前学習済みのGモデルのパスをロードしてください",
"加载预训练底模D路径": "事前学習済みのDモデルのパスをロードしてください",
"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",
"一键训练": "ワンクリックトレーニング",
"ckpt处理": "ckptファイルの処理",
"模型融合, 可用于测试音色融合": "模型融合, 可用于测试音色融合",
"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",
"A模型路径": "Aモデルのパス",
"B模型路径": "Bモデルのパス",
"A模型权重": "Aモデルの重み",
@ -63,33 +63,33 @@
"修改模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "修改模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)",
"模型路径": "モデルパス",
"要改的模型信息": "変更するモデル情報",
"保存的文件名, 默认空为和源文件同名": "保存的文件名, 默认空为和源文件同名",
"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",
"修改": "変更",
"查看模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "查看模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)",
"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)",
"查看": "表示",
"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": "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",
"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。",
"保存名": "保存するファイル名",
"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",
"提取": "抽出",
"招募音高曲线前端编辑器": "音高曲線フロントエンドエディターを募集",
"加开发群联系我xxxxx": "加开发群联系我xxxxx",
"加开发群联系我xxxxx": "開発グループに参加して私に連絡してくださいxxxxx" ,
"点击查看交流、问题反馈群号": "クリックして交流、問題フィードバックグループ番号を表示",
"xxxxx": "xxxxx",
"加载模型": "加载模型",
"选择.pth文件": "选择.pth文件",
"选择.index文件": "选择.index文件",
"选择.npy文件": "选择.npy文件",
"输入设备": "输入设备",
"输出设备": "输出设备",
"音频设备(请使用同种类驱动)": "音频设备(请使用同种类驱动)",
"响应阈值": "响应阈值",
"音调设置": "音调设置",
"常规设置": "常规设置",
"采样长度": "采样长度",
"淡入淡出长度": "淡入淡出长度",
"额外推理时长": "额外推理时长",
"输出降噪/Output Noisereduce": "输出降噪/Output Noisereduce",
"性能设置": "性能设置",
"开始音频转换": "开始音频转换",
"停止音频转换": "停止音频转换"
"加载模型": "モデルをロードする",
"选择.pth文件": ".pthファイルを選択する",
"选择.index文件": ".indexファイルを選択する",
"选择.npy文件": ".npyファイルを選択する",
"输入设备": "入力デバイス",
"输出设备": "出力デバイス",
"音频设备(请使用同种类驱动)": "オーディオデバイス(同じ種類のドライバーを使用してください)",
"响应阈值": "反応閾値",
"音调设置": "音程設定",
"常规设置": "一般設定",
"采样长度": "サンプル長",
"淡入淡出长度": "フェードイン/フェードアウト長",
"额外推理时长": "追加推論時間",
"输出降噪/Output Noisereduce": "出力ノイズリダクション",
"性能设置": "パフォーマンス設定",
"开始音频转换": "音声変換を開始する",
"停止音频转换": "音声変換を停止する"
}