From 80bf0cb8c84a8f8e06e99d064bc9488d0a03859f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: "github-actions[bot]" <41898282+github-actions[bot]@users.noreply.github.com> Date: Sun, 27 Aug 2023 00:27:23 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=F0=9F=8E=A8=20=E5=90=8C=E6=AD=A5=20locale=20(#?= =?UTF-8?q?1093)?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit Co-authored-by: github-actions[bot] --- lib/i18n/en_US.json | 15 ++++++--------- lib/i18n/es_ES.json | 15 ++++++--------- lib/i18n/it_IT.json | 15 ++++++--------- lib/i18n/ja_JP.json | 15 ++++++--------- lib/i18n/ru_RU.json | 15 ++++++--------- lib/i18n/tr_TR.json | 15 ++++++--------- lib/i18n/zh_CN.json | 15 ++++++--------- lib/i18n/zh_HK.json | 15 ++++++--------- lib/i18n/zh_SG.json | 15 ++++++--------- lib/i18n/zh_TW.json | 15 ++++++--------- 10 files changed, 60 insertions(+), 90 deletions(-) diff --git a/lib/i18n/en_US.json b/lib/i18n/en_US.json index d35d493..6d0ef0f 100644 --- a/lib/i18n/en_US.json +++ b/lib/i18n/en_US.json @@ -32,7 +32,7 @@ "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. ": "Batch conversion. Enter the folder containing the audio files to be converted or upload multiple audio files. The converted audio will be output in the specified folder (default: 'opt').", "指定输出文件夹": "Specify output folder:", "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)": "Enter the path of the audio folder to be processed (copy it from the address bar of the file manager):", - "也可批量拖拽音频文件, 二选一, 优先读文件夹，文件夹留空则读取拖拽文件": "You can also drag input audio files here. Choose one of the two options. Priority is given to reading from the folder, if the folder option is blank, it will read the files you drag here.", + "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", "导出文件格式": "Export file format", "伴奏人声分离&去混响&去回声": "Vocals/Accompaniment Separation & Reverberation Removal", "人声伴奏分离批量处理， 使用UVR5模型。
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)。
模型分为三类：
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；
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；
3、去混响、去延迟模型（by FoxJoy）：
  (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；
 (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。
去混响/去延迟，附：
1、DeEcho-DeReverb模型的耗时是另外2个DeEcho模型的接近2倍；
2、MDX-Net-Dereverb模型挺慢的；
3、个人推荐的最干净的配置是先MDX-Net再DeEcho-Aggressive。": "Batch processing for vocal accompaniment separation using the UVR5 model.
Example of a valid folder path format: D:\\path\\to\\input\\folder (copy it from the file manager address bar).
The model is divided into three categories:
1. Preserve vocals: Choose this option for audio without harmonies. It preserves vocals better than HP5. It includes two built-in models: HP2 and HP3. HP3 may slightly leak accompaniment but preserves vocals slightly better than HP2.
2. Preserve main vocals only: Choose this option for audio with harmonies. It may weaken the main vocals. It includes one built-in model: HP5.
3. De-reverb and de-delay models (by FoxJoy):
  (1) MDX-Net: The best choice for stereo reverb removal but cannot remove mono reverb;
 (234) DeEcho: Removes delay effects. Aggressive mode removes more thoroughly than Normal mode. DeReverb additionally removes reverb and can remove mono reverb, but not very effectively for heavily reverberated high-frequency content.
De-reverb/de-delay notes:
1. The processing time for the DeEcho-DeReverb model is approximately twice as long as the other two DeEcho models.
2. The MDX-Net-Dereverb model is quite slow.
3. The recommended cleanest configuration is to apply MDX-Net first and then DeEcho-Aggressive.", @@ -54,7 +54,7 @@ "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)": "Step 2b: Use CPU to extract pitch (if the model has pitch), use GPU to extract features (select GPU index):", "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": "Enter the GPU index(es) separated by '-', e.g., 0-1-2 to use GPU 0, 1, and 2:", "显卡信息": "GPU Information", - "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": "Select the pitch extraction algorithm ('pm': faster extraction but lower-quality speech; 'dio': improved speech but slower extraction; 'harvest': better quality but slower extraction):", + "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": "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", "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": "Enter the GPU index(es) separated by '-', e.g., 0-0-1 to use 2 processes in GPU0 and 1 process in GPU1", "特征提取": "Feature extraction", "step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "Step 3: Fill in the training settings and start training the model and index", @@ -101,18 +101,19 @@ "点击查看交流、问题反馈群号": "Click to view the communication and problem feedback group number", "xxxxx": "xxxxx", "加载模型": "Load model", - "Hubert模型": "Hubert Model", "选择.pth文件": "Select the .pth file", "选择.index文件": "Select the .index file", - "选择.npy文件": "Select the .npy file", "输入设备": "Input device", "输出设备": "Output device", + "重载设备列表": "Reload device list", "音频设备(请使用同种类驱动)": "Audio device (please use the same type of driver)", "响应阈值": "Response threshold", "音调设置": "Pitch settings", "Index Rate": "Index Rate", + "音高算法": "pitch detection algorithm", "常规设置": "General settings", "采样长度": "Sample length", + "harvest进程数": "Number of CPU processes used for harvest pitch algorithm", "淡入淡出长度": "Fade length", "额外推理时长": "Extra inference time", "输入降噪": "Input noise reduction", @@ -123,10 +124,6 @@ "推理时间(ms):": "Inference time (ms):", "请选择pth文件": "请选择pth文件", "请选择index文件": "请选择index文件", - "hubert模型路径不可包含中文": "hubert模型路径不可包含中文", "pth文件路径不可包含中文": "pth文件路径不可包含中文", - "index文件路径不可包含中文": "index文件路径不可包含中文", - "重载设备列表": "Reload device list", - "音高算法": "pitch detection algorithm", - "harvest进程数": "Number of CPU processes used for harvest pitch algorithm" + "index文件路径不可包含中文": "index文件路径不可包含中文" } diff --git a/lib/i18n/es_ES.json b/lib/i18n/es_ES.json index 7b0c4d4..ebee495 100644 --- a/lib/i18n/es_ES.json +++ b/lib/i18n/es_ES.json @@ -32,7 +32,7 @@ "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. ": "Conversión por lotes, ingrese la carpeta que contiene los archivos de audio para convertir o cargue varios archivos de audio. El audio convertido se emitirá en la carpeta especificada (opción predeterminada).", "指定输出文件夹": "Especificar carpeta de salida", "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)": "Ingrese la ruta a la carpeta de audio que se procesará (simplemente cópiela desde la barra de direcciones del administrador de archivos)", - "也可批量拖拽音频文件, 二选一, 优先读文件夹，文件夹留空则读取拖拽文件": "También se pueden ingresar múltiples archivos de audio, cualquiera de las dos opciones, con prioridad dada a la carpeta", + "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", "导出文件格式": "Formato de archivo de exportación", "伴奏人声分离&去混响&去回声": "Separación de voz acompañante & eliminación de reverberación & eco", "人声伴奏分离批量处理， 使用UVR5模型。
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)。
模型分为三类：
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；
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；
3、去混响、去延迟模型（by FoxJoy）：
  (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；
 (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。
去混响/去延迟，附：
1、DeEcho-DeReverb模型的耗时是另外2个DeEcho模型的接近2倍；
2、MDX-Net-Dereverb模型挺慢的；
3、个人推荐的最干净的配置是先MDX-Net再DeEcho-Aggressive。": "Procesamiento por lotes para la separación de acompañamiento vocal utilizando el modelo UVR5.
Ejemplo de formato de ruta de carpeta válido: D:\\ruta\\a\\la\\carpeta\\de\\entrada (copiar desde la barra de direcciones del administrador de archivos).
El modelo se divide en tres categorías:
1. Preservar voces: Elija esta opción para audio sin armonías. Preserva las voces mejor que HP5. Incluye dos modelos incorporados: HP2 y HP3. HP3 puede filtrar ligeramente el acompañamiento pero conserva las voces un poco mejor que HP2.
2. Preservar solo voces principales: Elija esta opción para audio con armonías. Puede debilitar las voces principales. Incluye un modelo incorporado: HP5.
3. Modelos de des-reverberación y des-retardo (por FoxJoy):
  (1) MDX-Net: La mejor opción para la eliminación de reverberación estéreo pero no puede eliminar la reverberación mono;
 (234) DeEcho: Elimina efectos de retardo. El modo Agresivo elimina más a fondo que el modo Normal. DeReverb adicionalmente elimina la reverberación y puede eliminar la reverberación mono, pero no muy efectivamente para contenido de alta frecuencia fuertemente reverberado.
Notas de des-reverberación/des-retardo:
1. El tiempo de procesamiento para el modelo DeEcho-DeReverb es aproximadamente el doble que los otros dos modelos DeEcho.
2. El modelo MDX-Net-Dereverb es bastante lento.
3. La configuración más limpia recomendada es aplicar primero MDX-Net y luego DeEcho-Agresivo.", @@ -54,7 +54,7 @@ "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)": "paso 2b: use la CPU para extraer el tono (si el modelo tiene guía de tono) y la GPU para extraer características (seleccione el número de tarjeta).", "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": "Separe los números de identificación de la GPU con '-' al ingresarlos. Por ejemplo, '0-1-2' significa usar GPU 0, GPU 1 y GPU 2.", "显卡信息": "información de la GPU", - "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": "Seleccione el algoritmo de extracción de tono: utilice 'pm' para un procesamiento más rápido de la voz cantada, 'dio' para un discurso de alta calidad pero un procesamiento más lento y 'cosecha' para obtener la mejor calidad pero un procesamiento más lento.", + "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": "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", "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", "特征提取": "Extracción de características", "step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "Paso 3: complete la configuración de entrenamiento y comience a entrenar el modelo y el índice.", @@ -101,18 +101,19 @@ "点击查看交流、问题反馈群号": "Haga clic para ver el número de grupo de comunicación y comentarios sobre problemas", "xxxxx": "xxxxx", "加载模型": "Cargar modelo", - "Hubert模型": "Modelo de Hubert ", "选择.pth文件": "Seleccionar archivo .pth", "选择.index文件": "Select .index file", - "选择.npy文件": "Seleccionar archivo .npy", "输入设备": "Dispositivo de entrada", "输出设备": "Dispositivo de salida", + "重载设备列表": "Recargar lista de dispositivos", "音频设备(请使用同种类驱动)": "Dispositivo de audio (utilice el mismo tipo de controlador)", "响应阈值": "Umbral de respuesta", "音调设置": "Ajuste de tono", "Index Rate": "Tasa de índice", + "音高算法": "音高算法", "常规设置": "Configuración general", "采样长度": "Longitud de muestreo", + "harvest进程数": "harvest进程数", "淡入淡出长度": "Duración del fundido de entrada/salida", "额外推理时长": "Tiempo de inferencia adicional", "输入降噪": "Reducción de ruido de entrada", @@ -123,10 +124,6 @@ "推理时间(ms):": "Inferir tiempo (ms):", "请选择pth文件": "请选择pth文件", "请选择index文件": "请选择index文件", - "hubert模型路径不可包含中文": "hubert模型路径不可包含中文", "pth文件路径不可包含中文": "pth文件路径不可包含中文", - "index文件路径不可包含中文": "index文件路径不可包含中文", - "重载设备列表": "Recargar lista de dispositivos", - "音高算法": "音高算法", - "harvest进程数": "harvest进程数" + "index文件路径不可包含中文": "index文件路径不可包含中文" } diff --git a/lib/i18n/it_IT.json b/lib/i18n/it_IT.json index 1ccf43e..a0dad0a 100644 --- a/lib/i18n/it_IT.json +++ b/lib/i18n/it_IT.json @@ -32,7 +32,7 @@ "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. ": "Conversione massiva. Inserisci il percorso della cartella che contiene i file da convertire o carica più file audio. I file convertiti finiranno nella cartella specificata. (default: opt) ", "指定输出文件夹": "Specifica la cartella di output:", "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)": "Immettere il percorso della cartella audio da elaborare (copiarlo dalla barra degli indirizzi del file manager):", - "也可批量拖拽音频文件, 二选一, 优先读文件夹，文件夹留空则读取拖拽文件": "Puoi anche inserire file audio in massa. ", + "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", "导出文件格式": "Formato file di esportazione", "伴奏人声分离&去混响&去回声": "Separazione voce/accompagnamento", "人声伴奏分离批量处理， 使用UVR5模型。
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)。
模型分为三类：
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；
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；
3、去混响、去延迟模型（by FoxJoy）：
  (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；
 (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。
去混响/去延迟，附：
1、DeEcho-DeReverb模型的耗时是另外2个DeEcho模型的接近2倍；
2、MDX-Net-Dereverb模型挺慢的；
3、个人推荐的最干净的配置是先MDX-Net再DeEcho-Aggressive。": "Elaborazione batch per la separazione dell'accompagnamento vocale utilizzando il modello UVR5.
Esempio di un formato di percorso di cartella valido: D:\\path\\to\\input\\folder (copialo dalla barra degli indirizzi del file manager).
Il modello è suddiviso in tre categorie:
1. Conserva la voce: scegli questa opzione per l'audio senza armonie.
2. Mantieni solo la voce principale: scegli questa opzione per l'audio con armonie.
3. Modelli di de-riverbero e de-delay (di FoxJoy):
  (1) MDX-Net: la scelta migliore per la rimozione del riverbero stereo ma non può rimuovere il riverbero mono;

Note di de-riverbero/de-delay:
1. Il tempo di elaborazione per il modello DeEcho-DeReverb è circa il doppio rispetto agli altri due modelli DeEcho.
2. Il modello MDX-Net-Dereverb è piuttosto lento.
3. La configurazione più pulita consigliata consiste nell'applicare prima MDX-Net e poi DeEcho-Aggressive.", @@ -54,7 +54,7 @@ "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)": "Passaggio 2b: utilizzare la CPU per estrarre il tono (se il modello ha il tono), utilizzare la GPU per estrarre le caratteristiche (selezionare l'indice GPU):", "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": "Inserisci gli indici GPU separati da '-', ad esempio 0-1-2 per utilizzare GPU 0, 1 e 2:", "显卡信息": "Informazioni GPU", - "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": "Seleziona l'algoritmo di estrazione del tono (\"pm\": estrazione più rapida ma parlato di qualità inferiore; \"dio\": parlato migliorato ma estrazione più lenta; \"harvest\": migliore qualità ma estrazione più lenta):", + "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": "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", "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", "特征提取": "Estrazione delle caratteristiche", "step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "Passaggio 3: compilare le impostazioni di addestramento e avviare l'addestramento del modello e dell'indice", @@ -101,18 +101,19 @@ "点击查看交流、问题反馈群号": "Fare clic per visualizzare il numero del gruppo di comunicazione e feedback sui problemi", "xxxxx": "xxxxx", "加载模型": "Carica modello", - "Hubert模型": "Modello Hubert", "选择.pth文件": "Seleziona il file .pth", "选择.index文件": "Seleziona il file .index", - "选择.npy文件": "Seleziona il file .npy", "输入设备": "Dispositivo di input", "输出设备": "Dispositivo di uscita", + "重载设备列表": "Ricaricare l'elenco dei dispositivi", "音频设备(请使用同种类驱动)": "Dispositivo audio (utilizzare lo stesso tipo di driver)", "响应阈值": "Soglia di risposta", "音调设置": "Impostazioni del tono", "Index Rate": "Tasso di indice", + "音高算法": "音高算法", "常规设置": "Impostazioni generali", "采样长度": "Lunghezza del campione", + "harvest进程数": "harvest进程数", "淡入淡出长度": "Lunghezza dissolvenza", "额外推理时长": "Tempo di inferenza extra", "输入降噪": "Riduzione del rumore in ingresso", @@ -123,10 +124,6 @@ "推理时间(ms):": "Tempo di inferenza (ms):", "请选择pth文件": "请选择pth 文件", "请选择index文件": "请选择index文件", - "hubert模型路径不可包含中文": "hubert 模型路径不可包含中文", "pth文件路径不可包含中文": "pth è un'app per il futuro", - "index文件路径不可包含中文": "index文件路径不可包含中文", - "重载设备列表": "Ricaricare l'elenco dei dispositivi", - "音高算法": "音高算法", - "harvest进程数": "harvest进程数" + "index文件路径不可包含中文": "index文件路径不可包含中文" } diff --git a/lib/i18n/ja_JP.json b/lib/i18n/ja_JP.json index a7ba08d..bcd4c98 100644 --- a/lib/i18n/ja_JP.json +++ b/lib/i18n/ja_JP.json @@ -32,7 +32,7 @@ "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. ": "一括変換、変換する音声フォルダを入力、または複数の音声ファイルをアップロードし、指定したフォルダ(デフォルトのopt)に変換した音声を出力します。", "指定输出文件夹": "出力フォルダを指定してください", "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(エクスプローラーのアドレスバーからコピーしてください)", - "也可批量拖拽音频文件, 二选一, 优先读文件夹，文件夹留空则读取拖拽文件": "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", + "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", "导出文件格式": "エクスポート形式", "伴奏人声分离&去混响&去回声": "伴奏ボーカル分離＆残響除去＆エコー除去", "人声伴奏分离批量处理， 使用UVR5模型。
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)。
模型分为三类：
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；
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；
3、去混响、去延迟模型（by FoxJoy）：
  (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；
 (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。
去混响/去延迟，附：
1、DeEcho-DeReverb模型的耗时是另外2个DeEcho模型的接近2倍；
2、MDX-Net-Dereverb模型挺慢的；
3、个人推荐的最干净的配置是先MDX-Net再DeEcho-Aggressive。": "UVR5モデルを使用したボーカル伴奏の分離バッチ処理。
有効なフォルダーパスフォーマットの例: D:\\path\\to\\input\\folder (エクスプローラーのアドレスバーからコピーします)。
モデルは三つのカテゴリに分かれています:
1. ボーカルを保持: ハーモニーのないオーディオに対してこれを選択します。HP5よりもボーカルをより良く保持します。HP2とHP3の二つの内蔵モデルが含まれています。HP3は伴奏をわずかに漏らす可能性がありますが、HP2よりもわずかにボーカルをより良く保持します。
2. 主なボーカルのみを保持: ハーモニーのあるオーディオに対してこれを選択します。主なボーカルを弱める可能性があります。HP5の一つの内蔵モデルが含まれています。
3. ディリバーブとディレイモデル (by FoxJoy):
  (1) MDX-Net: ステレオリバーブの除去に最適な選択肢ですが、モノリバーブは除去できません；
 (234) DeEcho: ディレイ効果を除去します。AggressiveモードはNormalモードよりも徹底的に除去します。DeReverbはさらにリバーブを除去し、モノリバーブを除去することができますが、高周波のリバーブが強い内容に対しては非常に効果的ではありません。
ディリバーブ/ディレイに関する注意点:
1. DeEcho-DeReverbモデルの処理時間は、他の二つのDeEchoモデルの約二倍です。
2. MDX-Net-Dereverbモデルは非常に遅いです。
3. 推奨される最もクリーンな設定は、最初にMDX-Netを適用し、その後にDeEcho-Aggressiveを適用することです。", @@ -54,7 +54,7 @@ "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(GPUの番号を選択する)", "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GPUの番号を入力します。例えば0-1-2はGPU0、GPU1、GPU2を使用します", "显卡信息": "GPU情報", - "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は品質が良く精度が高いですが、遅いです。", + "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": "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", "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", "特征提取": "特徴抽出", "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", @@ -101,18 +101,19 @@ "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": "モデルをロード", - "Hubert模型": "Hubertモデル", "选择.pth文件": ".pthファイルを選択", "选择.index文件": ".indexファイルを選択", - "选择.npy文件": ".npyファイルを選択", "输入设备": "入力デバイス", "输出设备": "出力デバイス", + "重载设备列表": "デバイスリストをリロードする", "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", "Index Rate": "Index Rate", + "音高算法": "音高算法", "常规设置": "一般設定", "采样长度": "サンプル長", + "harvest进程数": "harvest进程数", "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", "输入降噪": "入力ノイズの低減", @@ -123,10 +124,6 @@ "推理时间(ms):": "推論時間(ms):", "请选择pth文件": "请选择pth文件", "请选择index文件": "请选择index文件", - "hubert模型路径不可包含中文": "hubert模型路径不可包含中文", "pth文件路径不可包含中文": "pth文件路径不可包含中文", - "index文件路径不可包含中文": "index文件路径不可包含中文", - "重载设备列表": "デバイスリストをリロードする", - "音高算法": "音高算法", - "harvest进程数": "harvest进程数" + "index文件路径不可包含中文": "index文件路径不可包含中文" } diff --git a/lib/i18n/ru_RU.json b/lib/i18n/ru_RU.json index 84d60da..5a9ff0e 100644 --- a/lib/i18n/ru_RU.json +++ b/lib/i18n/ru_RU.json @@ -32,7 +32,7 @@ "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. ": "Массовое преобразование. Введите путь к папке, в которой находятся файлы для преобразования голоса или выгрузите несколько аудиофайлов. Сконвертированные файлы будут сохранены в указанной папке (по умолчанию: 'opt').", "指定输出文件夹": "Папка для результатов:", "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)": "Путь к папке с аудиофайлами для переработки (можно скопировать путь из адресной строки файлового менеджера):", - "也可批量拖拽音频文件, 二选一, 优先读文件夹，文件夹留空则读取拖拽文件": "Вы также можете перетащить аудиофайлы сюда. Если указан путь к папке и одновременно загружены файлы, то приоритет отдаётся считыванию из папки.", + "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", "导出文件格式": "Формат выходных файлов", "伴奏人声分离&去混响&去回声": "Разделение вокала/аккомпанемента и удаление эхо", "人声伴奏分离批量处理， 使用UVR5模型。
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)。
模型分为三类：
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；
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；
3、去混响、去延迟模型（by FoxJoy）：
  (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；
 (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。
去混响/去延迟，附：
1、DeEcho-DeReverb模型的耗时是另外2个DeEcho模型的接近2倍；
2、MDX-Net-Dereverb模型挺慢的；
3、个人推荐的最干净的配置是先MDX-Net再DeEcho-Aggressive。": "Пакетная обработка для разделения вокального сопровождения с использованием модели UVR5.
Пример допустимого формата пути к папке: D:\\path\\to\\input\\folder
Модель разделена на три категории:
1. Сохранить вокал: выберите этот вариант для звука без гармоний. Он сохраняет вокал лучше, чем HP5. Он включает в себя две встроенные модели: HP2 и HP3. HP3 может немного пропускать инструментал, но сохраняет вокал немного лучше, чем HP2.
2. Сохранить только основной вокал: выберите этот вариант для звука с гармониями. Это может ослабить основной вокал. Он включает одну встроенную модель: HP5.
3. Модели удаления реверберации и задержки (от FoxJoy):
  (1) MDX-Net: лучший выбор для удаления стереореверберации, но он не может удалить монореверберацию;
 (234) DeEcho: удаляет эффекты задержки. Агрессивный режим удаляет более тщательно, чем Нормальный режим. DeReverb дополнительно удаляет реверберацию и может удалять монореверберацию, но не очень эффективно для сильно реверберированного высокочастотного контента.
Примечания по удалению реверберации/задержки:
1. Время обработки для модели DeEcho-DeReverb примерно в два раза больше, чем для двух других моделей DeEcho.
2. Модель MDX-Net-Dereverb довольно медленная.
3. Рекомендуемая самая чистая конфигурация — сначала применить MDX-Net, а затем DeEcho-Aggressive.", @@ -54,7 +54,7 @@ "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)": "Шаг 2Б. Оценка и извлечение тональности в аудиофайлах с помощью процессора (если включена поддержка изменения высоты звука), извлечение черт с помощью GPU (выберите номер GPU):", "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": "Введите, какие(-ую) GPU(-у) хотите использовать через '-', например 0-1-2, чтобы использовать GPU с номерами 0, 1 и 2:", "显卡信息": "Информация о графических процессорах (GPUs):", - "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": "Выберите алгоритм извлечения тональности ('pm': работает быстро, но даёт низкое качество речи; 'harvest': басы лучше, но работает очень медленно; 'dio': высокое качество, но сильно нагружает процессор; 'rmvpe': лучшее качество и минимальная нагрузка на GPU):", + "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": "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", "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": "Введите номера графических процессоров, разделенные символом «-», например, 0-0-1, чтобы запустить два процесса на GPU 0 и один процесс на GPU 1:", "特征提取": "Извлечь черты", "step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "Шаг 3. Заполнение дополнительных настроек обучения и запуск обучения модели и индекса", @@ -101,18 +101,19 @@ "点击查看交流、问题反馈群号": "Нажмите, чтобы просмотреть номер группы коммуникации и отзывах о проблемах", "xxxxx": "xxxxx", "加载模型": "Загрузить модель", - "Hubert模型": "Модель HuBERT", "选择.pth文件": "Выбрать файл .pth", "选择.index文件": "Выбрать файл .index", - "选择.npy文件": "Выбрать файл .npy", "输入设备": "Входное устройство", "输出设备": "Выходное устройство", + "重载设备列表": "Обновить список устройств", "音频设备(请使用同种类驱动)": "Аудиоустройство (пожалуйста, используйте такой же тип драйвера)", "响应阈值": "Порог ответа", "音调设置": "Настройка высоты звука", "Index Rate": "Темп индекса", + "音高算法": "Алгоритм оценки высоты звука", "常规设置": "Основные настройки", "采样长度": "Длина сэмпла", + "harvest进程数": "Количество процессор harvest", "淡入淡出长度": "Длина затухания", "额外推理时长": "Доп. время переработки", "输入降噪": "Уменьшение входного шума", @@ -123,10 +124,6 @@ "推理时间(ms):": "Время переработки (мс):", "请选择pth文件": "Пожалуйста, выберите файл pth", "请选择index文件": "Пожалуйста, выберите файл индекса", - "hubert模型路径不可包含中文": "Путь к модели HuBERT", "pth文件路径不可包含中文": "Путь к файлу pth", - "index文件路径不可包含中文": "Путь к файлу индекса", - "重载设备列表": "Обновить список устройств", - "音高算法": "Алгоритм оценки высоты звука", - "harvest进程数": "Количество процессор harvest" + "index文件路径不可包含中文": "Путь к файлу индекса" } diff --git a/lib/i18n/tr_TR.json b/lib/i18n/tr_TR.json index f0d2ffd..d108b94 100644 --- a/lib/i18n/tr_TR.json +++ b/lib/i18n/tr_TR.json @@ -32,7 +32,7 @@ "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. ": "Toplu dönüştür. Dönüştürülecek ses dosyalarının bulunduğu klasörü girin veya birden çok ses dosyasını yükleyin. Dönüştürülen ses dosyaları belirtilen klasöre ('opt' varsayılan olarak) dönüştürülecektir", "指定输出文件夹": "Çıkış klasörünü belirt:", "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)": "İşlenecek ses klasörünün yolunu girin (dosya yöneticisinin adres çubuğundan kopyalayın):", - "也可批量拖拽音频文件, 二选一, 优先读文件夹，文件夹留空则读取拖拽文件": "Toplu olarak ses dosyalarını da girebilirsiniz. İki seçenekten birini seçin. Öncelik klasörden okumaya verilir.", + "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", "导出文件格式": "Dışa aktarma dosya formatı", "伴奏人声分离&去混响&去回声": "Vokal/Müzik Ayrıştırma ve Yankı Giderme", "人声伴奏分离批量处理， 使用UVR5模型。
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)。
模型分为三类：
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；
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；
3、去混响、去延迟模型（by FoxJoy）：
  (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；
 (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。
去混响/去延迟，附：
1、DeEcho-DeReverb模型的耗时是另外2个DeEcho模型的接近2倍；
2、MDX-Net-Dereverb模型挺慢的；
3、个人推荐的最干净的配置是先MDX-Net再DeEcho-Aggressive。": "Batch işleme kullanarak vokal eşlik ayrımı için UVR5 modeli kullanılır.
Geçerli bir klasör yol formatı örneği: D:\\path\\to\\input\\folder (dosya yöneticisi adres çubuğundan kopyalanır).
Model üç kategoriye ayrılır:
1. Vokalleri koru: Bu seçeneği, harmoni içermeyen sesler için kullanın. HP5'ten daha iyi bir şekilde vokalleri korur. İki dahili model içerir: HP2 ve HP3. HP3, eşlik sesini hafifçe sızdırabilir, ancak vokalleri HP2'den biraz daha iyi korur.
2. Sadece ana vokalleri koru: Bu seçeneği, harmoni içeren sesler için kullanın. Ana vokalleri zayıflatabilir. Bir dahili model içerir: HP5.
3. Reverb ve gecikme modelleri (FoxJoy tarafından):
  (1) MDX-Net: Stereo reverb'i kaldırmak için en iyi seçenek, ancak mono reverb'i kaldıramaz;
 (234) DeEcho: Gecikme efektlerini kaldırır. Agresif mod, Normal moda göre daha kapsamlı bir şekilde kaldırma yapar. DeReverb ayrıca reverb'i kaldırır ve mono reverb'i kaldırabilir, ancak yoğun yankılı yüksek frekanslı içerikler için çok etkili değildir.
Reverb/gecikme notları:
1. DeEcho-DeReverb modelinin işleme süresi diğer iki DeEcho modeline göre yaklaşık olarak iki kat daha uzundur.
2. MDX-Net-Dereverb modeli oldukça yavaştır.
3. Tavsiye edilen en temiz yapılandırma önce MDX-Net'i uygulamak ve ardından DeEcho-Aggressive uygulamaktır.", @@ -54,7 +54,7 @@ "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)": "Adım 2b: Ses yüksekliği (Pitch) çıkartmak için CPU kullanın (eğer model ses yüksekliği içeriyorsa), özellikleri çıkartmak için GPU kullanın (GPU indeksini seçin):", "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": "GPU indekslerini '-' ile ayırarak girin, örneğin 0-1-2, GPU 0, 1 ve 2'yi kullanmak için:", "显卡信息": "GPU Bilgisi", - "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": "Ses yüksekliği (Pitch) çıkartma algoritmasını seçin ('pm': daha hızlı çıkartma, ancak düşük kaliteli konuşma; 'dio': geliştirilmiş konuşma kalitesi, ancak daha yavaş çıkartma; 'harvest': daha iyi kalite, ancak daha da yavaş çıkartma):", + "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": "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", "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", "特征提取": "Özellik çıkartma", "step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "Adım 3: Eğitim ayarlarını doldurun ve modeli ve dizini eğitmeye başlayın", @@ -101,18 +101,19 @@ "点击查看交流、问题反馈群号": "İletişim ve sorun geri bildirim grup numarasını görüntülemek için tıklayın", "xxxxx": "xxxxx", "加载模型": "Model yükle", - "Hubert模型": "Hubert Modeli", "选择.pth文件": ".pth dosyası seç", "选择.index文件": ".index dosyası seç", - "选择.npy文件": ".npy dosyası seç", "输入设备": "Giriş cihazı", "输出设备": "Çıkış cihazı", + "重载设备列表": "Cihaz listesini yeniden yükle", "音频设备(请使用同种类驱动)": "Ses cihazı (aynı tür sürücüyü kullanın)", "响应阈值": "Tepki eşiği", "音调设置": "Pitch ayarları", "Index Rate": "Index Oranı", + "音高算法": "音高算法", "常规设置": "Genel ayarlar", "采样长度": "Örnekleme uzunluğu", + "harvest进程数": "harvest进程数", "淡入淡出长度": "Geçiş (Fade) uzunluğu", "额外推理时长": "Ekstra çıkartma süresi", "输入降噪": "Giriş gürültü azaltma", @@ -123,10 +124,6 @@ "推理时间(ms):": "Çıkarsama süresi (ms):", "请选择pth文件": "Lütfen .pth dosyası seçin", "请选择index文件": "Lütfen .index dosyası seçin", - "hubert模型路径不可包含中文": "hubert modeli yolu Çince karakter içeremez", "pth文件路径不可包含中文": ".pth dosya yolu Çince karakter içeremez", - "index文件路径不可包含中文": ".index dosya yolu Çince karakter içeremez", - "重载设备列表": "Cihaz listesini yeniden yükle", - "音高算法": "音高算法", - "harvest进程数": "harvest进程数" + "index文件路径不可包含中文": ".index dosya yolu Çince karakter içeremez" } diff --git a/lib/i18n/zh_CN.json b/lib/i18n/zh_CN.json index 2e779cf..27bfcfa 100644 --- a/lib/i18n/zh_CN.json +++ b/lib/i18n/zh_CN.json @@ -32,7 +32,7 @@ "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": "指定输出文件夹", "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)": "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)", - "也可批量拖拽音频文件, 二选一, 优先读文件夹，文件夹留空则读取拖拽文件": "也可批量拖拽音频文件, 二选一, 优先读文件夹，文件夹留空则读取拖拽文件", + "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", "导出文件格式": "导出文件格式", "伴奏人声分离&去混响&去回声": "伴奏人声分离&去混响&去回声", "人声伴奏分离批量处理， 使用UVR5模型。
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)。
模型分为三类：
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；
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；
3、去混响、去延迟模型（by FoxJoy）：
  (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；
 (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。
去混响/去延迟，附：
1、DeEcho-DeReverb模型的耗时是另外2个DeEcho模型的接近2倍；
2、MDX-Net-Dereverb模型挺慢的；
3、个人推荐的最干净的配置是先MDX-Net再DeEcho-Aggressive。": "人声伴奏分离批量处理， 使用UVR5模型。
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)。
模型分为三类：
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；
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；
3、去混响、去延迟模型（by FoxJoy）：
  (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；
 (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。
去混响/去延迟，附：
1、DeEcho-DeReverb模型的耗时是另外2个DeEcho模型的接近2倍；
2、MDX-Net-Dereverb模型挺慢的；
3、个人推荐的最干净的配置是先MDX-Net再DeEcho-Aggressive。", @@ -54,7 +54,7 @@ "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", "显卡信息": "显卡信息", - "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", + "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": "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", "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", "特征提取": "特征提取", "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", @@ -101,18 +101,19 @@ "点击查看交流、问题反馈群号": "点击查看交流、问题反馈群号", "xxxxx": "xxxxx", "加载模型": "加载模型", - "Hubert模型": "Hubert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", + "重载设备列表": "重载设备列表", "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", "Index Rate": "Index Rate", + "音高算法": "音高算法", "常规设置": "常规设置", "采样长度": "采样长度", + "harvest进程数": "harvest进程数", "淡入淡出长度": "淡入淡出长度", "额外推理时长": "额外推理时长", "输入降噪": "输入降噪", @@ -123,10 +124,6 @@ "推理时间(ms):": "推理时间(ms):", "请选择pth文件": "请选择pth文件", "请选择index文件": "请选择index文件", - "hubert模型路径不可包含中文": "hubert模型路径不可包含中文", "pth文件路径不可包含中文": "pth文件路径不可包含中文", - "index文件路径不可包含中文": "index文件路径不可包含中文", - "重载设备列表": "重载设备列表", - "音高算法": "音高算法", - "harvest进程数": "harvest进程数" + "index文件路径不可包含中文": "index文件路径不可包含中文" } diff --git a/lib/i18n/zh_HK.json b/lib/i18n/zh_HK.json index 5de3510..a95eb97 100644 --- a/lib/i18n/zh_HK.json +++ b/lib/i18n/zh_HK.json @@ -32,7 +32,7 @@ "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. ": "批量轉換，輸入待轉換音頻資料夾，或上傳多個音頻檔案，在指定資料夾(默認opt)下輸出轉換的音頻。", "指定输出文件夹": "指定輸出資料夾", "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)": "輸入待處理音頻資料夾路徑(去檔案管理器地址欄拷貝即可)", - "也可批量拖拽音频文件, 二选一, 优先读文件夹，文件夹留空则读取拖拽文件": "也可批量拖拽音頻檔, 二選一, 優先讀檔夾，檔夾留空則讀取拖拽檔", + "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", "导出文件格式": "導出檔格式", "伴奏人声分离&去混响&去回声": "伴奏人聲分離&去混響&去回聲", "人声伴奏分离批量处理， 使用UVR5模型。
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)。
模型分为三类：
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；
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；
3、去混响、去延迟模型（by FoxJoy）：
  (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；
 (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。
去混响/去延迟，附：
1、DeEcho-DeReverb模型的耗时是另外2个DeEcho模型的接近2倍；
2、MDX-Net-Dereverb模型挺慢的；
3、个人推荐的最干净的配置是先MDX-Net再DeEcho-Aggressive。": "使用UVR5模型進行人聲伴奏分離的批次處理。
有效資料夾路徑格式的例子：D:\\path\\to\\input\\folder（從檔案管理員地址欄複製）。
模型分為三類：
1. 保留人聲：選擇這個選項適用於沒有和聲的音訊。它比HP5更好地保留了人聲。它包括兩個內建模型：HP2和HP3。HP3可能輕微漏出伴奏，但比HP2更好地保留了人聲；
2. 僅保留主人聲：選擇這個選項適用於有和聲的音訊。它可能會削弱主人聲。它包括一個內建模型：HP5。
3. 消除混響和延遲模型（由FoxJoy提供）：
  (1) MDX-Net：對於立體聲混響的移除是最好的選擇，但不能移除單聲道混響；
 (234) DeEcho：移除延遲效果。Aggressive模式比Normal模式移除得更徹底。DeReverb另外移除混響，可以移除單聲道混響，但對於高頻重的板式混響移除不乾淨。
消除混響/延遲注意事項：
1. DeEcho-DeReverb模型的處理時間是其他兩個DeEcho模型的近兩倍；
2. MDX-Net-Dereverb模型相當慢；
3. 個人推薦的最乾淨配置是先使用MDX-Net，然後使用DeEcho-Aggressive。", @@ -54,7 +54,7 @@ "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)": "步驟2b: 使用CPU提取音高(如果模型帶音高), 使用GPU提取特徵(選擇卡號)", "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-分隔輸入使用的卡號, 例如 0-1-2 使用卡0和卡1和卡2", "显卡信息": "顯示卡資訊", - "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": "選擇音高提取算法:輸入歌聲可用pm提速,高品質語音但CPU差可用dio提速,harvest品質更好但較慢", + "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,rmvpe效果最好且微吃CPU/GPU": "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", "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卡號配置：以-分隔輸入使用的不同進程卡號,例如0-0-1使用在卡0上跑2個進程並在卡1上跑1個進程", "特征提取": "特徵提取", "step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "步驟3: 填寫訓練設定, 開始訓練模型和索引", @@ -101,18 +101,19 @@ "点击查看交流、问题反馈群号": "點擊查看交流、問題反饋群號", "xxxxx": "xxxxx", "加载模型": "載入模型", - "Hubert模型": "Hubert 模型", "选择.pth文件": "選擇 .pth 檔案", "选择.index文件": "選擇 .index 檔案", - "选择.npy文件": "選擇 .npy 檔案", "输入设备": "輸入設備", "输出设备": "輸出設備", + "重载设备列表": "重載設備列表", "音频设备(请使用同种类驱动)": "音訊設備 (請使用同種類驅動)", "响应阈值": "響應閾值", "音调设置": "音調設定", "Index Rate": "Index Rate", + "音高算法": "音高演算法", "常规设置": "一般設定", "采样长度": "取樣長度", + "harvest进程数": "harvest進程數", "淡入淡出长度": "淡入淡出長度", "额外推理时长": "額外推理時長", "输入降噪": "輸入降噪", @@ -123,10 +124,6 @@ "推理时间(ms):": "推理時間(ms):", "请选择pth文件": "请选择pth文件", "请选择index文件": "请选择index文件", - "hubert模型路径不可包含中文": "hubert模型路径不可包含中文", "pth文件路径不可包含中文": "pth文件路径不可包含中文", - "index文件路径不可包含中文": "index文件路径不可包含中文", - "重载设备列表": "重載設備列表", - "音高算法": "音高演算法", - "harvest进程数": "harvest進程數" + "index文件路径不可包含中文": "index文件路径不可包含中文" } diff --git a/lib/i18n/zh_SG.json b/lib/i18n/zh_SG.json index 5de3510..a95eb97 100644 --- a/lib/i18n/zh_SG.json +++ b/lib/i18n/zh_SG.json @@ -32,7 +32,7 @@ "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. ": "批量轉換，輸入待轉換音頻資料夾，或上傳多個音頻檔案，在指定資料夾(默認opt)下輸出轉換的音頻。", "指定输出文件夹": "指定輸出資料夾", "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)": "輸入待處理音頻資料夾路徑(去檔案管理器地址欄拷貝即可)", - "也可批量拖拽音频文件, 二选一, 优先读文件夹，文件夹留空则读取拖拽文件": "也可批量拖拽音頻檔, 二選一, 優先讀檔夾，檔夾留空則讀取拖拽檔", + "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", "导出文件格式": "導出檔格式", "伴奏人声分离&去混响&去回声": "伴奏人聲分離&去混響&去回聲", "人声伴奏分离批量处理， 使用UVR5模型。
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)。
模型分为三类：
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；
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；
3、去混响、去延迟模型（by FoxJoy）：
  (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；
 (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。
去混响/去延迟，附：
1、DeEcho-DeReverb模型的耗时是另外2个DeEcho模型的接近2倍；
2、MDX-Net-Dereverb模型挺慢的；
3、个人推荐的最干净的配置是先MDX-Net再DeEcho-Aggressive。": "使用UVR5模型進行人聲伴奏分離的批次處理。
有效資料夾路徑格式的例子：D:\\path\\to\\input\\folder（從檔案管理員地址欄複製）。
模型分為三類：
1. 保留人聲：選擇這個選項適用於沒有和聲的音訊。它比HP5更好地保留了人聲。它包括兩個內建模型：HP2和HP3。HP3可能輕微漏出伴奏，但比HP2更好地保留了人聲；
2. 僅保留主人聲：選擇這個選項適用於有和聲的音訊。它可能會削弱主人聲。它包括一個內建模型：HP5。
3. 消除混響和延遲模型（由FoxJoy提供）：
  (1) MDX-Net：對於立體聲混響的移除是最好的選擇，但不能移除單聲道混響；
 (234) DeEcho：移除延遲效果。Aggressive模式比Normal模式移除得更徹底。DeReverb另外移除混響，可以移除單聲道混響，但對於高頻重的板式混響移除不乾淨。
消除混響/延遲注意事項：
1. DeEcho-DeReverb模型的處理時間是其他兩個DeEcho模型的近兩倍；
2. MDX-Net-Dereverb模型相當慢；
3. 個人推薦的最乾淨配置是先使用MDX-Net，然後使用DeEcho-Aggressive。", @@ -54,7 +54,7 @@ "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)": "步驟2b: 使用CPU提取音高(如果模型帶音高), 使用GPU提取特徵(選擇卡號)", "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-分隔輸入使用的卡號, 例如 0-1-2 使用卡0和卡1和卡2", "显卡信息": "顯示卡資訊", - "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": "選擇音高提取算法:輸入歌聲可用pm提速,高品質語音但CPU差可用dio提速,harvest品質更好但較慢", + "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,rmvpe效果最好且微吃CPU/GPU": "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", "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卡號配置：以-分隔輸入使用的不同進程卡號,例如0-0-1使用在卡0上跑2個進程並在卡1上跑1個進程", "特征提取": "特徵提取", "step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "步驟3: 填寫訓練設定, 開始訓練模型和索引", @@ -101,18 +101,19 @@ "点击查看交流、问题反馈群号": "點擊查看交流、問題反饋群號", "xxxxx": "xxxxx", "加载模型": "載入模型", - "Hubert模型": "Hubert 模型", "选择.pth文件": "選擇 .pth 檔案", "选择.index文件": "選擇 .index 檔案", - "选择.npy文件": "選擇 .npy 檔案", "输入设备": "輸入設備", "输出设备": "輸出設備", + "重载设备列表": "重載設備列表", "音频设备(请使用同种类驱动)": "音訊設備 (請使用同種類驅動)", "响应阈值": "響應閾值", "音调设置": "音調設定", "Index Rate": "Index Rate", + "音高算法": "音高演算法", "常规设置": "一般設定", "采样长度": "取樣長度", + "harvest进程数": "harvest進程數", "淡入淡出长度": "淡入淡出長度", "额外推理时长": "額外推理時長", "输入降噪": "輸入降噪", @@ -123,10 +124,6 @@ "推理时间(ms):": "推理時間(ms):", "请选择pth文件": "请选择pth文件", "请选择index文件": "请选择index文件", - "hubert模型路径不可包含中文": "hubert模型路径不可包含中文", "pth文件路径不可包含中文": "pth文件路径不可包含中文", - "index文件路径不可包含中文": "index文件路径不可包含中文", - "重载设备列表": "重載設備列表", - "音高算法": "音高演算法", - "harvest进程数": "harvest進程數" + "index文件路径不可包含中文": "index文件路径不可包含中文" } diff --git a/lib/i18n/zh_TW.json b/lib/i18n/zh_TW.json index 5de3510..a95eb97 100644 --- a/lib/i18n/zh_TW.json +++ b/lib/i18n/zh_TW.json @@ -32,7 +32,7 @@ "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. ": "批量轉換，輸入待轉換音頻資料夾，或上傳多個音頻檔案，在指定資料夾(默認opt)下輸出轉換的音頻。", "指定输出文件夹": "指定輸出資料夾", "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)": "輸入待處理音頻資料夾路徑(去檔案管理器地址欄拷貝即可)", - "也可批量拖拽音频文件, 二选一, 优先读文件夹，文件夹留空则读取拖拽文件": "也可批量拖拽音頻檔, 二選一, 優先讀檔夾，檔夾留空則讀取拖拽檔", + "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", "导出文件格式": "導出檔格式", "伴奏人声分离&去混响&去回声": "伴奏人聲分離&去混響&去回聲", "人声伴奏分离批量处理， 使用UVR5模型。
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)。
模型分为三类：
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；
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；
3、去混响、去延迟模型（by FoxJoy）：
  (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；
 (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。
去混响/去延迟，附：
1、DeEcho-DeReverb模型的耗时是另外2个DeEcho模型的接近2倍；
2、MDX-Net-Dereverb模型挺慢的；
3、个人推荐的最干净的配置是先MDX-Net再DeEcho-Aggressive。": "使用UVR5模型進行人聲伴奏分離的批次處理。
有效資料夾路徑格式的例子：D:\\path\\to\\input\\folder（從檔案管理員地址欄複製）。
模型分為三類：
1. 保留人聲：選擇這個選項適用於沒有和聲的音訊。它比HP5更好地保留了人聲。它包括兩個內建模型：HP2和HP3。HP3可能輕微漏出伴奏，但比HP2更好地保留了人聲；
2. 僅保留主人聲：選擇這個選項適用於有和聲的音訊。它可能會削弱主人聲。它包括一個內建模型：HP5。
3. 消除混響和延遲模型（由FoxJoy提供）：
  (1) MDX-Net：對於立體聲混響的移除是最好的選擇，但不能移除單聲道混響；
 (234) DeEcho：移除延遲效果。Aggressive模式比Normal模式移除得更徹底。DeReverb另外移除混響，可以移除單聲道混響，但對於高頻重的板式混響移除不乾淨。
消除混響/延遲注意事項：
1. DeEcho-DeReverb模型的處理時間是其他兩個DeEcho模型的近兩倍；
2. MDX-Net-Dereverb模型相當慢；
3. 個人推薦的最乾淨配置是先使用MDX-Net，然後使用DeEcho-Aggressive。", @@ -54,7 +54,7 @@ "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)": "步驟2b: 使用CPU提取音高(如果模型帶音高), 使用GPU提取特徵(選擇卡號)", "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-分隔輸入使用的卡號, 例如 0-1-2 使用卡0和卡1和卡2", "显卡信息": "顯示卡資訊", - "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": "選擇音高提取算法:輸入歌聲可用pm提速,高品質語音但CPU差可用dio提速,harvest品質更好但較慢", + "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,rmvpe效果最好且微吃CPU/GPU": "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", "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卡號配置：以-分隔輸入使用的不同進程卡號,例如0-0-1使用在卡0上跑2個進程並在卡1上跑1個進程", "特征提取": "特徵提取", "step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "步驟3: 填寫訓練設定, 開始訓練模型和索引", @@ -101,18 +101,19 @@ "点击查看交流、问题反馈群号": "點擊查看交流、問題反饋群號", "xxxxx": "xxxxx", "加载模型": "載入模型", - "Hubert模型": "Hubert 模型", "选择.pth文件": "選擇 .pth 檔案", "选择.index文件": "選擇 .index 檔案", - "选择.npy文件": "選擇 .npy 檔案", "输入设备": "輸入設備", "输出设备": "輸出設備", + "重载设备列表": "重載設備列表", "音频设备(请使用同种类驱动)": "音訊設備 (請使用同種類驅動)", "响应阈值": "響應閾值", "音调设置": "音調設定", "Index Rate": "Index Rate", + "音高算法": "音高演算法", "常规设置": "一般設定", "采样长度": "取樣長度", + "harvest进程数": "harvest進程數", "淡入淡出长度": "淡入淡出長度", "额外推理时长": "額外推理時長", "输入降噪": "輸入降噪", @@ -123,10 +124,6 @@ "推理时间(ms):": "推理時間(ms):", "请选择pth文件": "请选择pth文件", "请选择index文件": "请选择index文件", - "hubert模型路径不可包含中文": "hubert模型路径不可包含中文", "pth文件路径不可包含中文": "pth文件路径不可包含中文", - "index文件路径不可包含中文": "index文件路径不可包含中文", - "重载设备列表": "重載設備列表", - "音高算法": "音高演算法", - "harvest进程数": "harvest進程數" + "index文件路径不可包含中文": "index文件路径不可包含中文" }