Chores (#1422)

Make Gradio Great Again
附带vs2017下载链接
增加了各种数据集检查,若缺失会弹出warning
修复了warning乱弹的bug
修复了参考音频混合只能上传一条的bug
修复了下载G2PW Model出现import错误的bug
修复了Windows训练无N卡在预处理阶段的报错

docs/cn/README.md

@@ -24,7 +24,7 @@
 
 2. **少样本 TTS：** 仅需 1 分钟的训练数据即可微调模型，提升声音相似度和真实感。
 
-3. **跨语言支持：** 支持与训练数据集不同语言的推理，目前支持英语、日语和中文。
+3. **跨语言支持：** 支持与训练数据集不同语言的推理，目前支持英语、日语、韩语、粤语和中文。
 
 4. **WebUI 工具：** 集成工具包括声音伴奏分离、自动训练集分割、中文自动语音识别(ASR)和文本标注，协助初学者创建训练数据集和 GPT/SoVITS 模型。
 
@@ -99,7 +99,7 @@ conda install -c conda-forge 'ffmpeg<7'
 
 下载并将 [ffmpeg.exe](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffmpeg.exe) 和 [ffprobe.exe](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffprobe.exe) 放置在 GPT-SoVITS 根目录下。
 
-安装 [Visual Studio 2022](https://visualstudio.microsoft.com/zh-hans/downloads/) 环境(仅限韩语TTS)
+安装 [Visual Studio 2017](https://aka.ms/vs/17/release/vc_redist.x86.exe) 环境(仅限韩语TTS)
 
 ##### MacOS 用户
 ```bash

docs/ja/README.md

@@ -24,7 +24,7 @@
 
 2. **数ショット TTS:** わずか 1 分間のトレーニングデータでモデルを微調整し、音声の類似性とリアリズムを向上。
 
-3. **多言語サポート:** 現在、英語、日本語、中国語をサポートしています。
+3. **多言語サポート:** 現在、英語、日本語、韓語、粵語、中国語をサポートしています。
 
 4. **WebUI ツール:** 統合されたツールには、音声伴奏の分離、トレーニングセットの自動セグメンテーション、中国語 ASR、テキストラベリングが含まれ、初心者がトレーニングデータセットと GPT/SoVITS モデルを作成するのを支援します。
 

docs/ko/README.md

@@ -24,7 +24,7 @@
 
 2. **소량의 데이터 TTS:** 1분의 훈련 데이터만으로 모델을 미세 조정하여 음성 유사도와 실제감을 향상시킬 수 있습니다.
 
-3. **다국어 지원:** 훈련 데이터셋과 다른 언어의 추론을 지원하며, 현재 영어, 일본어, 중국어를 지원합니다.
+3. **다국어 지원:** 훈련 데이터셋과 다른 언어의 추론을 지원하며, 현재 영어, 일본어, 중국어, 광둥어, 한국어를 지원합니다.
 
 4. **WebUI 도구:** 음성 반주 분리, 자동 훈련 데이터셋 분할, 중국어 자동 음성 인식(ASR) 및 텍스트 주석 등의 도구를 통합하여 초보자가 훈련 데이터셋과 GPT/SoVITS 모델을 생성하는 데 도움을 줍니다.
 

docs/tr/README.md

@@ -24,7 +24,7 @@ Güçlü Birkaç Örnekli Ses Dönüştürme ve Metinden Konuşmaya Web Arayüz
 
 2. **Birkaç Örnekli Metinden Konuşmaya:** Daha iyi ses benzerliği ve gerçekçiliği için modeli yalnızca 1 dakikalık eğitim verisiyle ince ayarlayın.
 
-3. **Çapraz Dil Desteği:** Eğitim veri setinden farklı dillerde çıkarım, şu anda İngilizce, Japonca ve Çinceyi destekliyor.
+3. **Çapraz Dil Desteği:** Eğitim veri setinden farklı dillerde çıkarım, şu anda İngilizce, Japonca, Çince, Kantonca ve Koreceyi destekliyor.
 
 4. **Web Arayüzü Araçları:** Entegre araçlar arasında vokal eşliğinde ayırma, otomatik eğitim seti segmentasyonu, Çince ASR ve metin etiketleme bulunur ve yeni başlayanların eğitim veri setleri ve GPT/SoVITS modelleri oluşturmalarına yardımcı olur.