Update Documentation (#2420)
* docs(中文更新日志): 重新排版24年08月以来的更新日志 * 添加细节 * docs(英文更新日志): 重新排版24年08月以来的更新日志 * 修正句子 * docs(changelog): Reformat and Update Changelog since August 2024. * docs(i18n): Update i18n config for all languages * docs(webui): Split i18n sentences for detection
This commit is contained in:
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"(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;": "(1)MDX-Net(onnx_dereverb):二重チャンネルのリバーブに最適な選択ですが、単一チャンネルのリバーブは除去できません;",
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"(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。": "(234)DeEcho:遅延効果を除去します。AggressiveはNormalよりも徹底的に除去し、DeReverbは追加でリバーブを除去し、モノラルリバーブを除去できますが、高周波数のプレートリバーブは完全には除去できません。",
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"(不稳定,先别用,可能劣化模型效果!)": "(※不安定な機能です。使用は避けてください。モデル性能が低下する可能性があります!)",
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"*实验/模型名": "*実験/モデル名",
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"*文本标注文件": "*テキスト注釈ファイル",
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"*训练集音频文件目录": "*トレーニングデータのオーディオファイルディレクトリ",
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"GPU卡号,只能填1个整数": "GPU番号、1つの整数しか入力できません",
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"GPU卡号以-分割,每个卡号一个进程": "GPUカード番号はハイフンで区切り、各カード番号ごとに1つのプロセスが実行されます",
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"LoRA秩": "LoRAランク",
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"SoVITS V3 底模缺失,无法加载相应 LoRA 权重": "SoVITS V3 のベースモデルが不足しているため、対応する LoRA の重みをロードできません",
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"SoVITS 训练: 模型权重文件在 SoVITS_weights/": "SoVITS トレーニング: モデルの重みファイルは SoVITS_weights/ にあります",
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"SoVITS模型列表": "SoVITSモデルリスト",
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"SoVITS训练": "SoVITSトレーニング",
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"Submit Text: 将当前页所有文本框内容手工保存到内存和文件(翻页前后或者退出标注页面前如果没点这个按钮,你再翻回来就回滚了,白忙活。)": "現在のページにあるすべてのテキストフィールドの内容を手動で保存します(メモリとファイルに反映)。ページ切り替えやアノテーション画面の終了前にこのボタンを押さないと、再度戻った際に変更が破棄され、作業が無駄になります。",
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"TTS推理WebUI": "TTS推論WebUI",
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"UVR5人声伴奏分离&去混响去延迟工具": "UVR5ボーカルアカンパニメント分離&リバーブおよびディレイ除去ツール",
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"V3不支持无参考文本模式,请填写参考文本!": "V3は参照テキストなしのモードをサポートしていません。必ず参照テキストを入力してください!",
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"alpha_mix:混多少比例归一化后音频进来": "alpha_mix:正規化後のオーディオが入る割合",
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"batch_size": "バッチサイズ",
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"hop_size:怎么算音量曲线,越小精度越大计算量越高(不是精度越大效果越好)": "hop_size: 音量曲線の計算方法、小さいほど精度が高くなりますが、計算量が増加します(精度が高いほど必ずしも効果が良いわけではありません)",
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"句间停顿秒数": "文間のポーズ秒数",
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"可选项:通过拖拽多个文件上传多个参考音频(建议同性),平均融合他们的音色。如不填写此项,音色由左侧单个参考音频控制。如是微调模型,建议参考音频全部在微调训练集音色内,底模不用管。": "オプション:複数の参照オーディオファイルをドラッグ&ドロップしてアップロードし、それらのトーンを平均化します(同性推奨)。このオプションを空白のままにした場合、トーンは左側の単一の参照オーディオによって制御されます。モデルを微調整する場合、すべての参照オーディオファイルが微調整のトレーニングセット内のトーンを持つことをお勧めします。プリトレーニングモデルは無視しても構いません。",
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"合成语音": "推論を開始",
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"合成音频": "音声を合成する",
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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)。": "適切なフォルダパスの例: E:\\codes\\py39\\vits_vc_gpu\\白鹭霜华テストサンプル(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)。",
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"后续将支持转音素、手工修改音素、语音合成分步执行。": "今後、フォンメ转换、手動フォンメ編集、音声合成のステップバイステップ実行をサポートします。",
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"听不清参考音频说的啥(不晓得写啥)可以开。开启后无视填写的参考文本。": "参照音声がはっきり、または何を書くかわからない場合は、このオプションを有効にして参照テキストを無視します。",
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"已关闭": "閉じました",
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"已完成": "完了しました",
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"已开启": "有効化しました",
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"并行合成中": "並列合成処理中",
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"并行推理": "並列推論",
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"并行推理模式已关闭": "並列推論モードを無効化",
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"并行推理模式已开启": "並列推論モードを有効化",
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"底模缺失,无法加载相应 LoRA 权重": "ベースモデルが不足しているため、対応する LoRA の重みをロードできません",
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"开启": "有効化",
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"开启无参考文本模式。不填参考文本亦相当于开启。": "参照テキストなしモードを有効にします。参照テキストを入力しない場合も同様に有効になります。",
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"当开启并行推理模式时,SoVits V3/4模型不支持分桶处理,已自动关闭分桶处理": "並列推論モードが有効な場合、SoVITS V3/4モデルはバケット処理をサポートしないため、自動的に無効になっています。",
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"微调训练": "ファインチューニング",
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"怎么切": "どうやって切るか",
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"总训练轮数total_epoch": "総トレーニングエポック数total_epoch",
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"模型": "モデル",
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"模型分为三类:": "モデルは3種類に分かれています:",
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"模型切换": "モデル切り替え",
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"模型加载中,请等待": "モデルを読み込み中です。しばらくお待ちください...",
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"每张显卡的batch_size": "各グラフィックカードのバッチサイズ",
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"版本": "バージョン",
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"粤英混合": "粤英混合",
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"进程已终止": "プロセスが終了しました",
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"进程输出信息": "プロセスの出力情報",
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"选择训练完存放在SoVITS_weights和GPT_weights下的模型。默认的一个是底模,体验5秒Zero Shot TTS用。": "SoVITS_weightsおよびGPT_weightsに保存されたモデルを選択します。デフォルトのものはプレトレインであり、ゼロショットTTSを体験できます。",
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"采样步数(仅对V3/4生效)": "サンプリングステップ数(V3/V4のみ有効)",
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"采样步数,如果觉得电,提高试试,如果觉得慢,降低试试": "サンプリングステップ数:ノイズが強い場合は増やし、遅い場合は減らしてみてください",
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"重复惩罚": "繰り返しペナルティ",
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"随机种子": "ランダムシード",
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"韩文": "韓国語",
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"韩英混合": "韓英混合",
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"音频加载失败": "音声の読み込みに失敗しました",
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"音频文件不存在,跳过:": "オーディオファイルが見つからない。スキップ:",
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"音频标注WebUI": "音声ラベリングWebUI",
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"音频自动切分输入路径,可文件可文件夹": "オーディオの自動分割入力パス、ファイルまたはフォルダを指定できます",
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"音频超分中": "音声超解像中",
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"预训练GPT模型路径": "事前にトレーニングされたGPTモデルのパス",
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"预训练SSL模型路径": "事前にトレーニングされたSSLモデルのパス",
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"预训练SoVITS-D模型路径": "事前にトレーニングされたSoVITS-Dモデルのパス",
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"预训练SoVITS-G模型路径": "事前にトレーニングされたSoVITS-Gモデルのパス",
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"预训练中文BERT模型路径": "事前にトレーニングされた中国語BERTモデルのパス"
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"音频文件不存在,跳过:": "音声ファイルが見つかりません。スキップします:",
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"音频标注WebUI": "音声アノテーション用WebUI",
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"音频自动切分输入路径,可文件可文件夹": "音声自動分割の入力パス(ファイルまたはフォルダ指定可)",
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"音频超分中": "音声スーパーレゾリューション処理中",
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"音频超采样": "音声アップサンプリング",
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"音频超采样(仅对V3生效))": "音声アップサンプリング(V3のみ有効)",
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"预测语义Token": "意味的トークンを予測する",
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"预训练GPT模型路径": "事前学習済みGPTモデルのパス",
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"预训练SSL模型路径": "事前学習済みSSLモデルのパス",
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"预训练SoVITS-D模型路径": "事前学習済みSoVITS-Dモデルのパス",
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"预训练SoVITS-G模型路径": "事前学習済みSoVITS-Gモデルのパス",
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"预训练中文BERT模型路径": "事前学習済み中国語BERTモデルのパス"
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