让README有条不紊地进行，以及所有这些 (#42)

* update

* Update README.ja.md

.github/workflows/genlocale.yml

@@ -8,11 +8,11 @@ jobs:
       - name: Check out
         uses: actions/checkout@master
 
-      - name: Run locale generation
+      - name: Extract i18n
-        run: |
+        run: python3 extract_locale.py
-          python3 extract_locale.py
+
-          cd locale
+      - name: Sync i18n to zh_CN.json
-          python3 locale_diff.py
+        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 add .
-          git commit -m "🎨 同步 locale"
+          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

README.en.md

@@ -16,7 +16,7 @@ An easy-to-use SVC framework based on VITS.<br><br>
 ------
 [**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)
+[**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!
 
@@ -40,7 +40,7 @@ The following commands need to be executed in the environment of Python version
 # 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
+#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
 

README.ja.md

@@ -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分以上の低ノイズ音声を推奨);
++ 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>
+

README.md

@@ -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
 

locale/ja_JP.json

@@ -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": "",
+    "推理音色": "音源推論",
-    "刷新音色列表": "",
+    "刷新音色列表": "音源リストを更新",
-    "卸载音色省显存": "",
+    "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. ",
+    "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)": "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)": "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)": "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)": "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)",
+    "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": "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": "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)",
+    "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. ": "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. ": "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)",
+    "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": "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": "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",
+    "加载模型": "モデルをロードする",
-    "选择.pth文件": "选择.pth文件",
+    "选择.pth文件": ".pthファイルを選択する",
-    "选择.index文件": "选择.index文件",
+    "选择.index文件": ".indexファイルを選択する",
-    "选择.npy文件": "选择.npy文件",
+    "选择.npy文件": ".npyファイルを選択する",
-    "输入设备": "输入设备",
+    "输入设备": "入力デバイス",
-    "输出设备": "输出设备",
+    "输出设备": "出力デバイス",
-    "音频设备(请使用同种类驱动)": "音频设备(请使用同种类驱动)",
+    "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": "响应阈值",
+    "响应阈值": "反応閾値",
-    "音调设置": "音调设置",
+    "音调设置": "音程設定",
-    "常规设置": "常规设置",
+    "常规设置": "一般設定",
-    "采样长度": "采样长度",
+    "采样长度": "サンプル長",
-    "淡入淡出长度": "淡入淡出长度",
+    "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": "额外推理时长",
+    "额外推理时长": "追加推論時間",
-    "输出降噪/Output Noisereduce": "输出降噪/Output Noisereduce",
+    "输出降噪/Output Noisereduce": "出力ノイズリダクション",
-    "性能设置": "性能设置",
+    "性能设置": "パフォーマンス設定",
-    "开始音频转换": "开始音频转换",
+    "开始音频转换": "音声変換を開始する",
-    "停止音频转换": "停止音频转换"
+    "停止音频转换": "音声変換を停止する"
 }