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{
">=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": ">=3이면 harvest 음높이 인식 결과에 중간값 필터를 사용합니다. 이 수치는 필터 반경이며, 사용하면 불명확한 음성을 어느정도 배제할 수 있습니다.",
"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+주석\\요네즈 켄시\\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, 선택 사항, 한 줄에 하나의 음높이, 기본 F0 및 음높이 변화를 대체함",
"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": "인덱스 파일 경로에는 중국어를 포함할 수 없습니다.",
"pth文件路径不可包含中文": "pth 파일 경로에는 중국어를 포함할 수 없습니다.",
"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 구성: '-'로 구분하여 입력된 다른 프로세스 카드 번호, 예를 들어 0-0-1은 카드 0에서 2개의 프로세스를 실행하고 카드 1에서 1개의 프로세스를 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 설정을 작성합니다. 실험 데이터는 logs 아래에 있으며, 각 실험마다 하나의 폴더가 있습니다. 실험 이름 경로를 수동으로 입력해야 하며, 이 안에는 실험 설정, 로그, 훈련으로 얻은 모델 파일이 포함되어 있습니다.",
"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 및 특성 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 자동으로 순회하고 슬라이스 정규화를 진행하여, 실험 디렉토리 아래에 2개의 wav 폴더를 생성합니다; 현재는 단일 사용자 훈련만 지원합니다.",
"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 사용해 음높이를 추출합니다(모델이 음높이를 포함하는 경우), GPU를 사용해 특성을 추출합니다(카드 번호 선택)",
"step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "step3: 훈련 설정을 작성하고, 모델 및 인덱스 훈련을 시작합니다",
"step3a:正在训练模型": "step3a: 모델 훈련 중",
"一键训练": "원키 트레이닝",
"也可批量输入音频文件, 二选一, 优先读文件夹": "대량으로 오디오 파일 입력도 가능, 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>&emsp;(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 대량 처리, UVR5 모델 사용. <br>올바른 폴더 경로 예: E:\\codes\\py39\\vits_vc_gpu\\백로서화 테스트 케이스(파일 탐색기 주소창에서 복사하면 됨). <br>모델은 세 가지 유형으로 나뉩니다: <br>1. 인간 목소리 보존: 하모니가 없는 오디오를 선택, 주요 인간 목소리를 HP5보다 더 잘 보존. 내장된 HP2와 HP3 모델, HP3는 약간의 반주를 놓칠 수 있지만 HP2보다는 인간 목소리를 조금 더 잘 보존합니다. <br>2. 오직 주요 인간 목소리 보존: 하모니가 있는 오디오를 선택, 주요 인간 목소리가 약간 약해질 수 있음. 내장된 HP5 모델 하나; <br>3. 울림 제거, 지연 제거 모델(by FoxJoy)<br>(1)MDX-Net(onnx_dereverb): 양채널 울림에 대해서는 최선의 선택, 단채널 울림 제거 불가능;<br>(234)DeEcho: 지연 효과 제거. Aggressive가 Normal보다 더 철저하게 제거하며, DeReverb는 추가로 울림 제거, 단일 채널 울림 제거 가능하지만 고주파 중심의 판형 울림은 완전히 제거하지 못함.<br>울림/지연 제거 시 참고:<br>1. DeEcho-DeReverb 모델의 처리 시간은 다른 두 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 입력한 카드 번호, 예를 들어 0-1-2는 카드0, 카드1, 카드2 사용",
"伴奏人声分离&去混响&去回声": "반주 및 인간 목소리 분리 & 울림 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": "저장된 파일 이름, 기본값은 원본 파일과 동일",
"保存的模型名不带后缀": "저장된 모델 이름은 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": "청결한 자음과 숨소리를 보호하고, 전자음의 찢어짐과 같은 아티팩트를 방지하며, 0.5까지 끌어올리면 보호가 활성화되지 않으며, 낮추면 보호 강도는 증가하지만 인덱싱 효과는 감소할 수 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 폴더에서 추출된 소형 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": "사전 훈련된 베이스 모델 D 경로 로드",
"加载预训练底模G路径": "사전 훈련된 베이스 모델 G 경로 로드",
"单次推理": "단일 추론",
"卸载音色省显存": "음색 언로드로 메모리 절약",
"变调(整数, 半音数量, 升八度12降八度-12)": "변조(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": "후처리로 최종 샘플링 레이트까지 리샘플링, 0은 리샘플링하지 않음",
"否": "아니오",
"启用相位声码器": "위상 보코더 활성화",
"响应阈值": "응답 임계값",
"响度因子": "소리 크기 인자",
"处理数据": "데이터 처리",
"导出Onnx模型": "Onnx 모델 내보내기",
"导出文件格式": "파일 형식 내보내기",
"常见问题解答": "자주 묻는 질문 답변",
"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": "유감스럽게도 훈련을 지원할 수 있는 그래픽 카드가 없습니다",
"性能设置": "성능 설정",
"总训练轮数total_epoch": "총 훈련 회차 total_epoch",
"批量推理": "대량 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. ": "대량 변환, 변환할 오디오 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": "주인공 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": "비주인공 목소리 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 가장 최신의 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": "매 저장 시점마다 최종 작은 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 작은 데이터는 훈련 속도를 높이기 위해 캐시할 수 있으나, 큰 데이터는 VRAM을 초과하여 큰 속도 향상을 기대할 수 없음.",
"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 오픈 소스이며, 작성자는 소프트웨어에 대한 어떠한 제어도 가지지 않으며, 소프트웨어 사용자 및 소프트웨어에서 내보낸 소리를 전파하는 사용자는 모든 책임을 져야 함. <br>이 조항을 인정하지 않는 경우, 소프트웨어 패키지 내의 어떠한 코드나 파일도 사용하거나 인용할 수 없음. 자세한 내용은 루트 디렉토리의 <b>LICENSE</b>를 참조.",
"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 작은 모델 파일만 지원)",
"检索特征占比": "특징 검색 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(로그 폴더 아래 대용량 모델 경로 입력), 중간에 훈련을 중단하고 싶은 경우나 작은 파일 모델을 자동으로 저장하지 않은 경우, 또는 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 필수, 말하기에는 선택적)",
"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 통합, 음색 통합 테스트에 사용 가능",
"模型路径": "모델 경로",
"每张显卡的batch_size": "각 GPU의 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",
"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 전환 시 +12키 추천, 여성에서 남성으로 전환 시 -12키 추천, 음역대 폭발로 음색 왜곡이 발생할 경우 적절한 음역대로 조정 가능.",
"目标采样率": "목표 샘플링 비율",
"算法延迟(ms):": "알고리즘 지연(ms):",
"自动检测index路径,下拉式选择(dropdown)": "index 경로 자동 감지, 드롭다운 선택",
"融合": "통합",
"要改的模型信息": "수정할 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": "훈련이 완료되었습니다. 콘솔 훈련 로그나 실험 폴더 내의 train.log를 확인하세요.",
"请指定说话人id": "화자 id를 지정해주세요.",
"请选择index文件": "index 파일을 선택해주세요.",
"请选择pth文件": "pth 파일을 선택해주세요.",
"请选择说话人id": "화자 id를 선택해주세요.",
"转换": "변환",
"输入实验名": "실험명을 입력하세요.",
"输入待处理音频文件夹路径": "처리할 오디오 파일 폴더 경로를 입력하세요.",
"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 경로를 입력하세요(파일 관리자의 주소 표시줄에서 복사하세요).",
"输入待处理音频文件路径(默认是正确格式示例)": "처리할 오디오 파일 경로를 입력하세요(기본값은 올바른 형식의 예시입니다).",
"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": "원본 볼륨 엔벨로프와 출력 볼륨 엔벨로프의 혼합 비율을 입력하세요. 1에 가까울수록 출력 엔벨로프를 더 많이 사용합니다.",
"输入监听": "모니터링 입력",
"输入训练文件夹路径": "학습시킬 파일 폴더의 경로를 입력하세요.",
"输入设备": "입력 장치",
"输入降噪": "입력 노이즈 감소",
"输出信息": "출력 정보",
"输出变声": "음성 변환 출력",
"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)": "오디오 출력(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": "음고 추출 알고리즘을 선택하세요. 노래 입력 시 pm으로 속도를 높일 수 있으며, harvest는 저음이 좋지만 매우 느리고, crepe는 효과가 좋지만 GPU를 많이 사용합니다.",
"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": "음고 추출 알고리즘을 선택하세요. 노래 입력 시 pm으로 속도를 높일 수 있고, harvest는 저음이 좋지만 매우 느리며, crepe는 효과가 좋지만 GPU를 많이 사용하고, rmvpe는 가장 좋은 효과를 내면서 GPU를 적게 사용합니다.",
"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": "음고 추출 알고리즘 선택: 노래 입력 시 pm으로 속도를 높일 수 있으며, 고품질 음성이지만 CPU가 낮을 때는 dio로 속도를 높일 수 있고, harvest는 품질이 더 좋지만 느리며, rmvpe는 최고의 효과를 내면서 CPU/GPU를 적게 사용합니다.",
"采样率:": "샘플링 레이트:",
"采样长度": "샘플링 길이",
"重载设备列表": "장치 목록 리로드",
"音调设置": "음조 설정",
"音频设备(请使用同种类驱动)": "오디오 장치(동일한 유형의 드라이버를 사용해주세요)",
"音高算法": "음고 알고리즘",
"额外推理时长": "추가적인 추론 시간"
}