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0812020c90
commit
bc5df2ff8e
@ -44,7 +44,7 @@
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"输入实验名": "Enter the experiment name:",
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"目标采样率": "Target sample rate:",
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"模型是否带音高指导(唱歌一定要, 语音可以不要)": "Whether the model has pitch guidance (required for singing, optional for speech):",
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"版本(目前仅40k支持了v2)": "Version (currently only v2 is supported for 40k sample rate):",
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"版本": "Version",
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"提取音高和处理数据使用的CPU进程数": "Number of CPU processes used for pitch extraction and data processing:",
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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. ": "Step 2a: Automatically traverse all files in the training folder that can be decoded into audio and perform slice normalization. Generates 2 wav folders in the experiment directory. Currently, only single-singer/speaker training is supported.",
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"输入训练文件夹路径": "Enter the path of the training folder:",
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@ -120,7 +120,7 @@
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"开始音频转换": "Start audio conversion",
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"停止音频转换": "Stop audio conversion",
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"推理时间(ms):": "Inference time (ms):",
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"伴奏人声分离&去混响&去回声": "Vocal/Accompaniment Separation & De-reverb & De-echo",
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"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。":"Batch processing for vocal accompaniment separation using the UVR5 model.<br>Example of a valid folder path format: D:\\path\\to\\input\\folder (copy it from the file manager address bar).<br>The model is divided into three categories:<br>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.<br>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.<br>3. De-reverb and de-delay models (by FoxJoy):<br> (1) MDX-Net: The best choice for stereo reverb removal but cannot remove mono reverb;<br> (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.<br>De-reverb/de-delay notes:<br>1. The processing time for the DeEcho-DeReverb model is approximately twice as long as the other two DeEcho models.<br>2. The MDX-Net-Dereverb model is quite slow.<br>3. The recommended cleanest configuration is to apply MDX-Net first and then DeEcho-Aggressive.",
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"人声伴奏分离批量处理， 使用UVR5模型。": "Batch processing for vocal accompaniment separation using the UVR5 model.",
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"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)。": "Example of a valid folder path format: D:\\path\\to\\input\\folder (copy it from the file manager address bar).",
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"模型分为三类：": "The model is divided into three categories:",
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"输入实验名": "Ingrese el nombre del modelo",
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"目标采样率": "Tasa de muestreo objetivo",
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"模型是否带音高指导(唱歌一定要, 语音可以不要)": "Si el modelo tiene guía de tono (necesaria para cantar, pero no para hablar)",
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"版本(目前仅40k支持了v2)": "版本(目前仅40k支持了v2)",
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"版本": "版本",
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"提取音高和处理数据使用的CPU进程数": "提取音高和处理数据使用的CPU进程数",
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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. ": "paso 2a: recorra automáticamente la carpeta de capacitación y corte y normalice todos los archivos de audio que se pueden decodificar en audio. Se generarán dos carpetas 'wav' en el directorio del experimento. Actualmente, solo se admite la capacitación de una sola persona.",
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"输入训练文件夹路径": "Introduzca la ruta de la carpeta de entrenamiento",
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"输入实验名": "モデル名",
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"目标采样率": "目標サンプリングレート",
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"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)",
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"版本(目前仅40k支持了v2)": "バージョン（現在v2をサポートしているのは40kのみ）",
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"版本": "バージョン",
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"提取音高和处理数据使用的CPU进程数": "ピッチの抽出やデータ処理に使用するCPUスレッド数",
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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. ": "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。",
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"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",
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"输入实验名": "输入实验名",
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"目标采样率": "目标采样率",
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"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)",
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"版本(目前仅40k支持了v2)": "版本(目前仅40k支持了v2)",
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"版本": "版本",
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"提取音高和处理数据使用的CPU进程数": "提取音高和处理数据使用的CPU进程数",
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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. ": "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. ",
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"输入训练文件夹路径": "输入训练文件夹路径",
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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)": "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)",
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"也可批量输入音频文件, 二选一, 优先读文件夹": "也可批量輸入音頻檔案，二選一，優先讀資料夾",
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"导出文件格式": "導出檔格式",
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"伴奏人声分离&去混响&去回声": "伴奏人声分离&去混响&去回声",
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"伴奏人声分离&去混响&去回声": "伴奏人聲分離&去混響&去回聲",
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"输入待处理音频文件夹路径": "輸入待處理音頻資料夾路徑",
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"模型": "模型",
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"指定输出主人声文件夹": "指定输出主人声文件夹",
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"输入实验名": "輸入實驗名稱",
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"目标采样率": "目標取樣率",
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"模型是否带音高指导(唱歌一定要, 语音可以不要)": "模型是否帶音高指導（唱歌一定要，語音可以不要）",
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"版本(目前仅40k支持了v2)": "版本(目前僅40k支持了v2)",
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"版本": "版本",
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"提取音高和处理数据使用的CPU进程数": "提取音高和處理數據使用的CPU進程數",
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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. ": "step2a：自動遍歷訓練資料夾下所有可解碼成音頻的檔案並進行切片歸一化，在實驗目錄下生成2個wav資料夾；暫時只支援單人訓練。",
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"输入训练文件夹路径": "輸入訓練檔案夾路徑",
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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)": "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)",
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"也可批量输入音频文件, 二选一, 优先读文件夹": "也可批量輸入音頻檔案，二選一，優先讀資料夾",
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"导出文件格式": "導出檔格式",
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"伴奏人声分离&去混响&去回声": "伴奏人声分离&去混响&去回声",
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"伴奏人声分离&去混响&去回声": "伴奏人聲分離&去混響&去回聲",
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"输入待处理音频文件夹路径": "輸入待處理音頻資料夾路徑",
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"模型": "模型",
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"指定输出主人声文件夹": "指定输出主人声文件夹",
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"输入实验名": "輸入實驗名稱",
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"目标采样率": "目標取樣率",
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"模型是否带音高指导(唱歌一定要, 语音可以不要)": "模型是否帶音高指導（唱歌一定要，語音可以不要）",
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"版本(目前仅40k支持了v2)": "版本(目前僅40k支持了v2)",
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"版本": "版本",
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"提取音高和处理数据使用的CPU进程数": "提取音高和處理數據使用的CPU進程數",
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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. ": "step2a：自動遍歷訓練資料夾下所有可解碼成音頻的檔案並進行切片歸一化，在實驗目錄下生成2個wav資料夾；暫時只支援單人訓練。",
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"输入训练文件夹路径": "輸入訓練檔案夾路徑",
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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)": "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)",
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"也可批量输入音频文件, 二选一, 优先读文件夹": "也可批量輸入音頻檔案，二選一，優先讀資料夾",
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"导出文件格式": "導出檔格式",
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"伴奏人声分离&去混响&去回声": "伴奏人声分离&去混响&去回声",
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"伴奏人声分离&去混响&去回声": "伴奏人聲分離&去混響&去回聲",
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"输入待处理音频文件夹路径": "輸入待處理音頻資料夾路徑",
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"模型": "模型",
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"指定输出主人声文件夹": "指定输出主人声文件夹",
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@ -44,7 +44,7 @@
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"输入实验名": "輸入實驗名稱",
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"目标采样率": "目標取樣率",
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"模型是否带音高指导(唱歌一定要, 语音可以不要)": "模型是否帶音高指導（唱歌一定要，語音可以不要）",
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"版本(目前仅40k支持了v2)": "版本(目前僅40k支持了v2)",
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"版本": "版本",
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"提取音高和处理数据使用的CPU进程数": "提取音高和處理數據使用的CPU進程數",
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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. ": "step2a：自動遍歷訓練資料夾下所有可解碼成音頻的檔案並進行切片歸一化，在實驗目錄下生成2個wav資料夾；暫時只支援單人訓練。",
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"输入训练文件夹路径": "輸入訓練檔案夾路徑",
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