File size: 16,434 Bytes
ab03d65 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 |
{
">=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": ">=3인 경우 harvest 피치 인식 결과에 중간값 필터 적용, 필터 반경은 값으로 지정, 사용 시 무성음 감소 가능",
"A模型权重": "A 모델 가중치",
"A模型路径": "A 모델 경로",
"B模型路径": "B 모델 경로",
"E:\\语音音频+标注\\米津玄师\\src": "E:\\음성 오디오+표시\\米津玄师\\src",
"F0曲线文件, 可选, 一行一个音高, 代替默认F0及升降调": "F0 곡선 파일, 선택적, 한 줄에 하나의 피치, 기본 F0 및 음높이 조절 대체",
"Index Rate": "인덱스 비율",
"Onnx导出": "Onnx 내보내기",
"Onnx输出路径": "Onnx 출력 경로",
"RVC模型路径": "RVC 모델 경로",
"ckpt处理": "ckpt 처리",
"harvest进程数": "harvest 프로세스 수",
"index文件路径不可包含中文": "index 파일 경로는 중국어를 포함할 수 없음",
"pth文件路径不可包含中文": "pth 파일 경로는 중국어를 포함할 수 없음",
"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 카드 번호 설정: -로 구분된 입력 사용 카드 번호, 예: 0-0-1은 카드 0에서 2개 프로세스, 카드 1에서 1개 프로세스 실행",
"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: 실험 구성 작성. 실험 데이터는 logs에 저장, 각 실험은 하나의 폴더, 수동으로 실험 이름 경로 입력 필요, 실험 구성, 로그, 훈련된 모델 파일 포함.",
"step1:正在处理数据": "step1: 데이터 처리 중",
"step2:正在提取音高&正在提取特征": "step2: 음높이 추출 & 특징 추출 중",
"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: 훈련 폴더 아래 모든 오디오로 디코딩 가능한 파일을 자동 순회하며 슬라이스 정규화 진행, 실험 디렉토리 아래 2개의 wav 폴더 생성; 현재 단일 사용자 훈련만 지원.",
"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: CPU를 사용하여 음높이 추출(모델이 음높이 포함 시), GPU를 사용하여 특징 추출(카드 번호 선택)",
"step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "step3: 훈련 설정 작성, 모델 및 인덱스 훈련 시작",
"step3a:正在训练模型": "step3a: 모델 훈련 중",
"一键训练": "원클릭 훈련",
"也可批量输入音频文件, 二选一, 优先读文件夹": "여러 오디오 파일을 일괄 입력할 수도 있음, 둘 중 하나 선택, 폴더 우선 읽기",
"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。": "인간 목소리와 반주 분리 배치 처리, UVR5 모델 사용. <br>적절한 폴더 경로 예시: E:\\codes\\py39\\vits_vc_gpu\\白鹭霜华测试样例(파일 관리자 주소 표시줄에서 복사하면 됨). <br>모델은 세 가지 유형으로 나뉨: <br>1. 인간 목소리 보존: 화음이 없는 오디오에 이것을 선택, HP5보다 주된 인간 목소리 보존에 더 좋음. 내장된 HP2와 HP3 두 모델, HP3는 약간의 반주 누락 가능성이 있지만 HP2보다 주된 인간 목소리 보존이 약간 더 좋음; <br>2. 주된 인간 목소리만 보존: 화음이 있는 오디오에 이것을 선택, 주된 인간 목소리에 약간의 약화 가능성 있음. 내장된 HP5 모델 하나; <br>3. 혼효음 제거, 지연 제거 모델(by FoxJoy):<br> (1)MDX-Net(onnx_dereverb): 이중 채널 혼효음에는 최선의 선택, 단일 채널 혼효음은 제거할 수 없음;<br> (234)DeEcho: 지연 제거 효과. Aggressive는 Normal보다 더 철저하게 제거, DeReverb는 추가로 혼효음을 제거, 단일 채널 혼효음은 제거 가능하지만 고주파 중심의 판 혼효음은 완전히 제거하기 어려움.<br>혼효음/지연 제거, 부록: <br>1. DeEcho-DeReverb 모델의 처리 시간은 다른 두 개의 DeEcho 모델의 거의 2배임;<br>2. MDX-Net-Dereverb 모델은 상당히 느림;<br>3. 개인적으로 추천하는 가장 깨끗한 구성은 MDX-Net 다음에 DeEcho-Aggressive 사용.",
"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": "-로 구분하여 입력하는 카드 번호, 예: 0-1-2는 카드 0, 카드 1, 카드 2 사용",
"伴奏人声分离&去混响&去回声": "반주 인간 목소리 분리 & 혼효음 제거 & 에코 제거",
"使用模型采样率": "모델 샘플링 레이트 사용",
"使用设备采样率": "장치 샘플링 레이트 사용",
"保存名": "저장 이름",
"保存的文件名, 默认空为和源文件同名": "저장될 파일명, 기본적으로 빈 공간은 원본 파일과 동일한 이름으로",
"保存的模型名不带后缀": "저장된 모델명은 접미사 없음",
"保存频率save_every_epoch": "저장 빈도 save_every_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": "청자음과 호흡 소리를 보호, 전자음 찢김 등의 아티팩트 방지, 0.5까지 올려서 비활성화, 낮추면 보호 강도 증가하지만 인덱스 효과 감소 가능성 있음",
"修改": "수정",
"修改模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "모델 정보 수정(오직 weights 폴더 아래에서 추출된 작은 모델 파일만 지원)",
"停止音频转换": "오디오 변환 중지",
"全流程结束！": "전체 과정 완료!",
"刷新音色列表和索引路径": "음색 목록 및 인덱스 경로 새로고침",
"加载模型": "모델 로드",
"加载预训练底模D路径": "미리 훈련된 베이스 모델 D 경로 로드",
"加载预训练底模G路径": "미리 훈련된 베이스 모델 G 경로 로드",
"单次推理": "단일 추론",
"卸载音色省显存": "음색 언로드로 디스플레이 메모리 절약",
"变调(整数, 半音数量, 升八度12降八度-12)": "키 변경(정수, 반음 수, 옥타브 상승 12, 옥타브 하강 -12)",
"后处理重采样至最终采样率，0为不进行重采样": "후처리 재샘플링을 최종 샘플링 레이트로, 0은 재샘플링하지 않음",
"否": "아니오",
"启用相位声码器": "위상 보코더 활성화",
"响应阈值": "응답 임계값",
"响度因子": "음량 인자",
"处理数据": "데이터 처리",
"导出Onnx模型": "Onnx 모델 내보내기",
"导出文件格式": "내보낼 파일 형식",
"常见问题解答": "자주 묻는 질문",
"常规设置": "일반 설정",
"开始音频转换": "오디오 변환 시작",
"很遗憾您这没有能用的显卡来支持您训练": "사용 가능한 그래픽 카드가 없어 훈련을 지원할 수 없습니다",
"性能设置": "성능 설정",
"总训练轮数total_epoch": "총 훈련 라운드 수 total_epoch",
"批量推理": "일괄 추론",
"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. ": "일괄 변환, 변환할 오디오 파일 폴더 입력 또는 여러 오디오 파일 업로드, 지정된 폴더(기본값 opt)에 변환된 오디오 출력.",
"指定输出主人声文件夹": "주된 목소리 출력 폴더 지정",
"指定输出文件夹": "출력 파일 폴더 지정",
"指定输出非主人声文件夹": "주된 목소리가 아닌 출력 폴더 지정",
"推理时间(ms):": "추론 시간(ms):",
"推理音色": "추론 음색",
"提取": "추출",
"提取音高和处理数据使用的CPU进程数": "음높이 추출 및 데이터 처리에 사용되는 CPU 프로세스 수",
"是": "예",
"是否仅保存最新的ckpt文件以节省硬盘空间": "디스크 공간을 절약하기 위해 최신 ckpt 파일만 저장할지 여부",
"是否在每次保存时间点将最终小模型保存至weights文件夹": "저장 시마다 최종 소형 모델을 weights 폴더에 저장할지 여부",
"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": "모든 훈련 세트를 VRAM에 캐시할지 여부. 10분 미만의 소량 데이터는 캐시하여 훈련 속도를 높일 수 있지만, 대량 데이터 캐시는 VRAM을 과부하시키고 속도를 크게 향상시키지 못함",
"显卡信息": "그래픽 카드 정보",
"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>.": "이 소프트웨어는 MIT 라이선스로 공개되며, 저자는 소프트웨어에 대해 어떠한 통제권도 가지지 않습니다. 모든 귀책사유는 소프트웨어 사용자 및 소프트웨어에서 생성된 결과물을 사용하는 당사자에게 있습니다. <br>해당 조항을 인정하지 않는 경우, 소프트웨어 패키지의 어떠한 코드나 파일도 사용하거나 인용할 수 없습니다. 자세한 내용은 루트 디렉토리의 <b>LICENSE</b>를 참조하세요.",
"查看": "보기",
"查看模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "모델 정보 보기(오직 weights 폴더에서 추출된 소형 모델 파일만 지원)",
"检索特征占比": "검색 특징 비율",
"模型": "모델",
"模型推理": "모델 추론",
"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": "모델 추출(logs 폴더 아래의 큰 파일 모델 경로 입력), 훈련 중간에 중단한 모델의 자동 추출 및 소형 파일 모델 저장이 안 되거나 중간 모델을 테스트하고 싶은 경우에 적합",
"模型是否带音高指导": "모델이 음높이 지도를 포함하는지 여부",
"模型是否带音高指导(唱歌一定要, 语音可以不要)": "모델이 음높이 지도를 포함하는지 여부(노래에는 반드시 필요, 음성에는 필요 없음)",
"模型是否带音高指导,1是0否": "모델이 음높이 지도를 포함하는지 여부, 1은 예, 0은 아니오",
"模型版本型号": "모델 버전 및 모델",
"模型融合, 可用于测试音色融合": "모델 융합, 음색 융합 테스트에 사용 가능",
"模型路径": "모델 경로",
"每张显卡的batch_size": "각 그래픽 카드의 batch_size",
"淡入淡出长度": "페이드 인/아웃 길이",
"版本": "버전",
"特征提取": "특징 추출",
"特征检索库文件路径,为空则使用下拉的选择结果": "특징 검색 라이브러리 파일 경로, 비어 있으면 드롭다운 선택 결과 사용",
"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. ": "남성에서 여성으로 변경 시 +12 키 권장, 여성에서 남성으로 변경 시 -12 키 권장, 음역대 폭발로 음색이 왜곡되면 적절한 음역대로 조정 가능.",
"目标采样率": "목표 샘플링률",
"算法延迟(ms):": "알고리즘 지연(ms):",
"自动检测index路径,下拉式选择(dropdown)": "자동으로 index 경로 감지, 드롭다운 선택(dropdown)",
"融合": "융합",
"要改的模型信息": "변경할 모델 정보",
"要置入的模型信息": "삽입할 모델 정보",
"训练": "훈련",
"训练模型": "모델 훈련",
"训练特征索引": "특징 인덱스 훈련",
"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": "훈련 완료, 콘솔 훈련 로그 또는 실험 폴더 내의 train.log 확인 가능",
"设备类型": "设备类型",
"请指定说话人id": "화자 ID 지정 필요",
"请选择index文件": "index 파일 선택",
"请选择pth文件": "pth 파일 선택",
"请选择说话人id": "화자 ID 선택",
"转换": "변환",
"输入实验名": "실험명 입력",
"输入待处理音频文件夹路径": "처리할 오디오 파일 폴더 경로 입력",
"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)": "처리할 오디오 파일 폴더 경로 입력(파일 탐색기 주소 표시줄에서 복사)",
"输入待处理音频文件路径(默认是正确格式示例)": "처리할 오디오 파일 경로 입력(기본적으로 올바른 형식 예시)",
"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": "입력 소스 볼륨 엔벨로프와 출력 볼륨 엔벨로프의 결합 비율 입력, 1에 가까울수록 출력 엔벨로프 사용",
"输入监听": "입력 모니터링",
"输入训练文件夹路径": "훈련 파일 폴더 경로 입력",
"输入设备": "입력 장치",
"输入降噪": "입력 노이즈 감소",
"输出信息": "출력 정보",
"输出变声": "출력 음성 변조",
"输出设备": "출력 장치",
"输出降噪": "출력 노이즈 감소",
"输出音频(右下角三个点,点了可以下载)": "출력 오디오(오른쪽 하단 세 개의 점, 클릭하면 다운로드 가능)",
"选择.index文件": ".index 파일 선택",
"选择.pth文件": ".pth 파일 선택",
"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": "음높이 추출 알고리즘 선택, 노래 입력 시 pm으로 속도 향상, harvest는 저음이 좋지만 매우 느림, crepe는 효과가 좋지만 GPU 사용",
"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": "음높이 추출 알고리즘 선택, 노래 입력 시 pm으로 속도 향상, harvest는 저음이 좋지만 매우 느림, crepe는 효과가 좋지만 GPU 사용, rmvpe는 효과가 가장 좋으며 GPU를 적게 사용",
"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": "음높이 추출 알고리즘 선택: 노래 입력 시 pm으로 속도 향상, 고품질 음성에는 CPU가 부족할 때 dio 사용, harvest는 품질이 더 좋지만 느림, rmvpe는 효과가 가장 좋으며 CPU/GPU를 적게 사용",
"采样率:": "샘플링률:",
"采样长度": "샘플링 길이",
"重载设备列表": "장치 목록 재로드",
"音调设置": "음조 설정",
"音频设备": "音频设备",
"音高算法": "음높이 알고리즘",
"额外推理时长": "추가 추론 시간"
}
|