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chore(i18n): use english as the base language for i18n (#22)
* chore(i18n): use english as the base language for i18n rewrite all of the locale files to use english as base for translation * fix(i18n): update rest of the scripts that rely on the chinese-base i18n translation * chore(i18n): change some of the base strings to be more correct * chore(i18n): sync locale on dev * chore(format): run black on dev --------- Co-authored-by: github-actions[bot] <github-actions[bot]@users.noreply.github.com>
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Alex Murkoff
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@@ -1,160 +1,157 @@
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"### 修改模型信息\n> 仅支持weights文件夹下提取的小模型文件": "### Modificar informações do modelo\n> Suportado apenas para arquivos de modelo pequenos extraídos da pasta 'weights'.",
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"### 查看模型信息\n> 仅支持weights文件夹下提取的小模型文件": "### Exibir informações do modelo\n> Suportado apenas para arquivos de modelo pequenos extraídos da pasta 'weights'.",
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"### 模型提取\n> 输入logs文件夹下大文件模型路径\n\n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": "### Extração do modelo\n> Insira o caminho do modelo de arquivo grande na pasta 'logs'.\n\nIsso é útil se você quiser interromper o treinamento no meio do caminho e extrair e salvar manualmente um arquivo de modelo pequeno, ou se quiser testar um modelo intermediário.",
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"### 模型比较\n> 模型ID(长)请于下方`查看模型信息`中获得\n\n可用于比较两模型推理相似度": "### 模型比较\n> 模型ID(长)请于下方`查看模型信息`中获得\n\n可用于比较两模型推理相似度",
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"### 模型融合\n可用于测试音色融合": "### A fusão modelo\nPode ser usada para testar a fusão do timbre.",
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"### 第一步 填写实验配置\n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.": "### Etapa 1. Preencha a configuração experimental.\nOs dados experimentais são armazenados na pasta 'logs', com cada experimento tendo uma pasta separada. Digite manualmente o caminho do nome do experimento, que contém a configuração experimental, os logs e os arquivos de modelo treinados.",
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"### 第三步 开始训练\n填写训练设置, 开始训练模型和索引.": "### 第三步 开始训练\n填写训练设置, 开始训练模型和索引.",
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"### 第二步 音频处理\n#### 1. 音频切片\n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.": "### 第二步 音频处理\n#### 1. 音频切片\n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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"#### 2. 特征提取\n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).": "#### 2. 特征提取\n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).",
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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": ">=3, use o filtro mediano para o resultado do reconhecimento do tom da heverst, e o valor é o raio do filtro, que pode enfraquecer o mudo.",
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"A模型ID(长)": "A模型ID(长)",
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"A模型权重": "Peso (w) para o modelo A:",
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"A模型路径": "Caminho para o Modelo A:",
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"B模型ID(长)": "B模型ID(长)",
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"B模型路径": "Caminho para o Modelo B:",
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"F0曲线文件, 可选, 一行一个音高, 代替默认F0及升降调": "Arquivo de curva F0 (opcional). Um arremesso por linha. Substitui a modulação padrão F0 e tom:",
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"ID(短)": "ID(短)",
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"### Model extraction\n> Enter the path of the large file model under the 'logs' folder.\n\nThis is useful if you want to stop training halfway and manually extract and save a small model file, or if you want to test an intermediate model.": "### Extração do modelo\n> Insira o caminho do modelo de arquivo grande na pasta 'logs'.\n\nIsso é útil se você quiser interromper o treinamento no meio do caminho e extrair e salvar manualmente um arquivo de modelo pequeno, ou se quiser testar um modelo intermediário.",
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"### Model fusion\nCan be used to test timbre fusion.### Step 1. Fill in the experimental configuration.\nExperimental data is stored in the 'logs' folder, with each experiment having a separate folder. Manually enter the experiment name path, which contains the experimental configuration, logs, and trained model files.": "### Model fusion\nCan be used to test timbre fusion.### Step 1. Fill in the experimental configuration.\nExperimental data is stored in the 'logs' folder, with each experiment having a separate folder. Manually enter the experiment name path, which contains the experimental configuration, logs, and trained model files.",
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"### Modify model information\n> Only supported for small model files extracted from the 'weights' folder.": "### Modificar informações do modelo\n> Suportado apenas para arquivos de modelo pequenos extraídos da pasta 'weights'.",
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"### Step 2. Audio processing. \n#### 1. Slicing.\nAutomatically 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.": "### 第二步 音频处理\n#### 1. 音频切片\n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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"### Step 3. Start training.\nFill in the training settings and start training the model and index.": "### 第三步 开始训练\n填写训练设置, 开始训练模型和索引.",
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"### View model information\n> Only supported for small model files extracted from the 'weights' folder.": "### Exibir informações do modelo\n> Suportado apenas para arquivos de modelo pequenos extraídos da pasta 'weights'.",
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"#### 2. Feature extraction.\nUse CPU to extract pitch (if the model has pitch), use GPU to extract features (select GPU index).": "#### 2. 特征提取\n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).",
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"Actually calculated": "实际计算",
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"Adjust the volume envelope scaling. Closer to 0, the more it mimicks the volume of the original vocals. Can help mask noise and make volume sound more natural when set relatively low. Closer to 1 will be more of a consistently loud volume": "O envelope de volume da fonte de entrada substitui a taxa de fusão do envelope de volume de saída, quanto mais próximo de 1, mais o envelope de saída é usado:",
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"Algorithmic delays (ms)": "Atrasos algorítmicos (ms)",
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"All processes have been completed!": "Todos os processos foram concluídos!",
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"Audio device": "音频设备",
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"Auto-detect index path and select from the dropdown": "Detecte automaticamente o caminho do Index e selecione no menu suspenso:",
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"Batch conversion. Enter the folder containing the audio files to be converted or upload multiple audio files. The converted audio will be output in the specified folder (default: 'opt').": "Conversão em Massa.",
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"Batch inference": "Conversão em Lote",
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"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.": "Processamento em lote para separação de acompanhamento vocal usando o modelo UVR5.<br>Exemplo de um formato de caminho de pasta válido: D:\\caminho\\para a pasta\\entrada\\ (copie-o da barra de endereços do gerenciador de arquivos).<br>O modelo é dividido em três categorias:<br>1. Preservar vocais: Escolha esta opção para áudio sem harmonias. Ele preserva os vocais melhor do que o HP5. Inclui dois modelos integrados: HP2 e HP3. O HP3 pode vazar ligeiramente o acompanhamento, mas preserva os vocais um pouco melhor do que o HP2.<br>2 Preservar apenas os vocais principais: Escolha esta opção para áudio com harmonias. Isso pode enfraquecer os vocais principais. Ele inclui um modelo embutido: HP5.<br>3. Modelos de de-reverb e de-delay (por FoxJoy):<br> (1) MDX-Net: A melhor escolha para remoção de reverb estéreo, mas não pode remover reverb mono;<br> (234) DeEcho: Remove efeitos de atraso. O modo agressivo remove mais completamente do que o modo normal. O DeReverb também remove reverb e pode remover reverb mono, mas não de forma muito eficaz para conteúdo de alta frequência fortemente reverberado.<br>Notas de de-reverb/de-delay:<br>1. O tempo de processamento para o modelo DeEcho-DeReverb é aproximadamente duas vezes maior que os outros dois modelos DeEcho.<br>2 O modelo MDX-Net-Dereverb é bastante lento.<br>3. A configuração mais limpa recomendada é aplicar MDX-Net primeiro e depois DeEcho-Aggressive.",
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"Batch size per GPU": "Batch Size (DEIXE COMO ESTÁ a menos que saiba o que está fazendo, no Colab pode deixar até 20!):",
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"Cache all training sets to GPU memory. Caching small datasets (less than 10 minutes) can speed up training, but caching large datasets will consume a lot of GPU memory and may not provide much speed improvement": "Se deve armazenar em cache todos os conjuntos de treinamento na memória de vídeo. Pequenos dados com menos de 10 minutos podem ser armazenados em cache para acelerar o treinamento, e um cache de dados grande irá explodir a memória de vídeo e não aumentar muito a velocidade:",
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"Calculate": "计算",
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"Choose sample rate of the device": "使用设备采样率",
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"Choose sample rate of the model": "使用模型采样率",
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"Convert": "Converter",
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"Device type": "设备类型",
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"Enable phase vocoder": "启用相位声码器",
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"Enter the GPU index(es) separated by '-', e.g., 0-0-1 to use 2 processes in GPU0 and 1 process in GPU1": "Configuração do número do cartão rmvpe: Use - para separar os números dos cartões de entrada de diferentes processos. Por exemplo, 0-0-1 é usado para executar 2 processos no cartão 0 e 1 processo no cartão 1.",
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"Enter the GPU index(es) separated by '-', e.g., 0-1-2 to use GPU 0, 1, and 2": "Digite o (s) índice(s) da GPU separados por '-', por exemplo, 0-1-2 para usar a GPU 0, 1 e 2:",
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"Enter the experiment name": "Nome da voz:",
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"Enter the path of the audio folder to be processed": "Caminho da pasta de áudio a ser processada:",
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"Enter the path of the audio folder to be processed (copy it from the address bar of the file manager)": "Caminho da pasta de áudio a ser processada (copie-o da barra de endereços do gerenciador de arquivos):",
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"Enter the path of the training folder": "Caminho da pasta de treinamento:",
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"Exist": "有",
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"Export Onnx": "Exportar Onnx",
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"Export Onnx Model": "Exportar Modelo Onnx",
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"Export audio (click on the three dots in the lower right corner to download)": "Exportar áudio (clique nos três pontos no canto inferior direito para baixar)",
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"Export file format": "Qual formato de arquivo você prefere?",
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"Extra inference time": "Tempo extra de inferência",
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"Extract": "Extrato",
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"F0 curve file (optional). One pitch per line. Replaces the default F0 and pitch modulation": "Arquivo de curva F0 (opcional). Um arremesso por linha. Substitui a modulação padrão F0 e tom:",
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"FAQ (Frequently Asked Questions)": "FAQ (Perguntas frequentes)",
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"Fade length": "Comprimento de desvanecimento",
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"Fail": "失败",
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"Feature extraction": "Extrair Tom",
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"Formant offset": "共振偏移",
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"Fusion": "Fusão",
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"GPU Information": "Informações da GPU",
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"General settings": "Configurações gerais",
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"Hidden": "不显示",
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"ID of model A (long)": "A模型ID(长)",
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"ID of model B (long)": "B模型ID(长)",
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"ID(short)": "ID(短)",
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"ID(长)": "ID(长)",
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"If >=3: apply median filtering to the harvested pitch results. The value represents the filter radius and can reduce breathiness.": ">=3, use o filtro mediano para o resultado do reconhecimento do tom da heverst, e o valor é o raio do filtro, que pode enfraquecer o mudo.",
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"Inference time (ms)": "Tempo de inferência (ms)",
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"Inferencing voice": "Escolha o seu Modelo:",
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"Information": "信息",
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"Input device": "Dispositivo de entrada",
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"Input noise reduction": "Redução de ruído de entrada",
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"Input voice monitor": "Monitoramento de entrada",
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"Link index to outside folder": "链接索引到外部",
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"Load model": "Modelo",
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"Load pre-trained base model D path": "Carregue o caminho D do modelo base pré-treinado:",
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"Load pre-trained base model G path": "Carregue o caminho G do modelo base pré-treinado:",
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"Loudness factor": "Fator de volume",
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"Model": "Modelo",
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"Model Author": "模型作者",
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"Model Author (Nullable)": "模型作者(可空)",
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"Model Inference": "Inference",
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"Model architecture version": "Versão:",
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"Model info": "模型信息",
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"Model information to be modified": "Informações do modelo a ser modificado:",
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"Model information to be placed": "Informações do modelo a ser colocado:",
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"Model name": "模型名",
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"Modify": "Editar",
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"Multiple audio files can also be imported. If a folder path exists, this input is ignored.": "Você também pode inserir arquivos de áudio em lotes. Escolha uma das duas opções. É dada prioridade à leitura da pasta.",
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"No": "Não",
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"None": "None",
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"Onnx导出": "Exportar Onnx",
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"Onnx输出路径": "Caminho de exportação ONNX:",
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"RVC模型路径": "Caminho do Modelo RVC:",
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"Not exist": "无",
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"Number of CPU processes used for harvest pitch algorithm": "Número de processos harvest",
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"Number of CPU processes used for pitch extraction and data processing": "Número de processos de CPU usados para extração de tom e processamento de dados:",
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"One-click training": "Treinamento com um clique",
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"Onnx Export Path": "Caminho de exportação ONNX:",
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"Output converted voice": "Mudança de voz de saída",
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"Output device": "Dispositivo de saída",
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"Output information": "Informação de saída",
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"Output noise reduction": "Redução de ruído de saída",
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"Path to Model": "Caminho para o Modelo:",
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"Path to Model A": "Caminho para o Modelo A:",
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"Path to Model B": "Caminho para o Modelo B:",
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"Path to the feature index file. Leave blank to use the selected result from the dropdown": "Caminho para o arquivo de Index. Deixe em branco para usar o resultado selecionado no menu debaixo:",
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"Performance settings": "Configurações de desempenho.",
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"Pitch detection algorithm": "Algoritmo de detecção de pitch",
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"Pitch guidance (f0)": "音高引导(f0)",
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"Pitch settings": "Configurações de tom",
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"Please choose the .index file": "Selecione o arquivo de Index",
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"Please choose the .pth file": "Selecione o arquivo pth",
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"Please specify the speaker/singer ID": "Especifique o ID do locutor/cantor:",
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"Process data": "Processar o Conjunto de Dados",
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"Protect voiceless consonants and breath sounds to prevent artifacts such as tearing in electronic music. Set to 0.5 to disable. Decrease the value to increase protection, but it may reduce indexing accuracy": "Proteja consoantes sem voz e sons respiratórios, evite artefatos como quebra de som eletrônico e desligue-o quando estiver cheio de 0,5. Diminua-o para aumentar a proteção, mas pode reduzir o efeito de indexação:",
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"RVC Model Path": "Caminho do Modelo RVC:",
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"Read from model": "从模型中读取",
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"Refresh voice list and index path": "Atualizar lista de voz e caminho do Index",
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"Reload device list": "Recarregar lista de dispositivos",
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"Resample the output audio in post-processing to the final sample rate. Set to 0 for no resampling": "Reamostragem pós-processamento para a taxa de amostragem final, 0 significa sem reamostragem:",
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"Response threshold": "Limiar de resposta",
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"Sample length": "Comprimento da Amostra",
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"Sampling rate": "采样率",
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"Save a small final model to the 'weights' folder at each save point": "Salve um pequeno modelo final na pasta 'weights' em cada ponto de salvamento:",
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"Save file name (default: same as the source file)": "Salvar nome do arquivo (padrão: igual ao arquivo de origem):",
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"Save frequency (save_every_epoch)": "Faça backup a cada # de Epoch:",
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"Save name": "Salvar nome",
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"Save only the latest '.ckpt' file to save disk space": "Só deve salvar apenas o arquivo ckpt mais recente para economizar espaço em disco:",
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"Saved model name (without extension)": "Nome do modelo salvo (sem extensão):",
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"Sealing date": "封装时间",
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"Search feature ratio (controls accent strength, too high has artifacting)": "Taxa de recurso de recuperação:",
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"Select Speaker/Singer ID": "Selecione Palestrantes/Cantores ID:",
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"Select the .index file": "Selecione o Index",
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"Select the .pth file": "Selecione o Arquivo",
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"Select the pitch extraction algorithm ('pm': faster extraction but lower-quality speech; 'harvest': better bass but extremely slow; 'crepe': better quality but GPU intensive), 'rmvpe': best quality, and little GPU requirement": "Selecione o algoritmo de extração de tom \n'pm': extração mais rápida, mas discurso de qualidade inferior; \n'harvest': graves melhores, mas extremamente lentos; \n'harvest': melhor qualidade, mas extração mais lenta); 'crepe': melhor qualidade, mas intensivo em GPU; 'magio-crepe': melhor opção; 'RMVPE': um modelo robusto para estimativa de afinação vocal em música polifônica;",
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"Select the pitch extraction algorithm: when extracting singing, you can use 'pm' to speed up. For high-quality speech with fast performance, but worse CPU usage, you can use 'dio'. 'harvest' results in better quality but is slower. 'rmvpe' has the best results and consumes less CPU/GPU": "Selecione o algoritmo de extração de tom \n'pm': extração mais rápida, mas discurso de qualidade inferior; \n'harvest': graves melhores, mas extremamente lentos; \n'crepe': melhor qualidade (mas intensivo em GPU);\n rmvpe tem o melhor efeito e consome menos CPU/GPU.",
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"Similarity": "相似度",
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"Similarity (from 0 to 1)": "相似度(0到1)",
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"Single inference": "Único",
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"Specify output folder": "Especifique a pasta de saída:",
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"Specify the output folder for accompaniment": "Informar a pasta de saída para acompanhamento:",
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"Specify the output folder for vocals": "Especifique a pasta de saída para vocais:",
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"Start audio conversion": "Iniciar conversão de áudio",
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"Step 1: Processing data": "Etapa 1: Processamento de dados",
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"Step 3a: Model training started": "Etapa 3a: Treinamento do modelo iniciado",
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"Stop audio conversion": "Conversão de áudio",
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"Successfully built index into": "成功构建索引到",
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"Takeover WASAPI device": "独占 WASAPI 设备",
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"Target sample rate": "Taxa de amostragem:",
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"The audio file to be processed": "待处理音频文件",
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"This software is open source under the MIT license. The author does not have any control over the software. Users who use the software and distribute the sounds exported by the software are solely responsible. <br>If you do not agree with this clause, you cannot use or reference any codes and files within the software package. See the root directory <b>Agreement-LICENSE.txt</b> for details.": "<center>The Mangio-RVC 💻 | Tradução por Krisp e Rafael Godoy Ebert | AI HUB BRASIL<br> Este software é de código aberto sob a licença MIT. O autor não tem qualquer controle sobre o software. Aqueles que usam o software e divulgam os sons exportados pelo software são totalmente responsáveis. <br>Se você não concorda com este termo, você não pode usar ou citar nenhum código e arquivo no pacote de software. Para obter detalhes, consulte o diretório raiz <b>O acordo a ser seguido para uso <a href='https://raw.githubusercontent.com/fumiama/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/main/LICENSE' target='_blank'>LICENSE</a></b></center>",
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"Total training epochs (total_epoch)": "Número total de ciclos(epoch) de treino (se escolher um valor alto demais, o seu modelo parecerá terrivelmente sobretreinado):",
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"Train": "Treinar",
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"Train feature index": "Treinar Index",
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"Train model": "Treinar Modelo",
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"Training complete. You can check the training logs in the console or the 'train.log' file under the experiment folder.": "Após o término do treinamento, você pode verificar o log de treinamento do console ou train.log na pasta de experimentos",
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"Transpose (integer, number of semitones, raise by an octave: 12, lower by an octave: -12)": "Mude o tom aqui. Se a voz for do mesmo sexo, não é necessario alterar (12 caso seja Masculino para feminino, -12 caso seja ao contrário).",
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"Unfortunately, there is no compatible GPU available to support your training.": "Infelizmente, não há GPU compatível disponível para apoiar o seu treinamento.",
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"Unknown": "Unknown",
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"ckpt处理": "processamento ckpt",
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"harvest进程数": "Número de processos harvest",
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"index文件路径不可包含中文": "O caminho do arquivo de Index não pode conter caracteres chineses",
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"pth文件路径不可包含中文": "o caminho do arquivo pth não pode conter caracteres chineses",
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"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": "Configuração do número do cartão rmvpe: Use - para separar os números dos cartões de entrada de diferentes processos. Por exemplo, 0-0-1 é usado para executar 2 processos no cartão 0 e 1 processo no cartão 1.",
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"step1:正在处理数据": "Etapa 1: Processamento de dados",
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"step2:正在提取音高&正在提取特征": "step2:正在提取音高&正在提取特征",
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"step3a:正在训练模型": "Etapa 3a: Treinamento do modelo iniciado",
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"一键训练": "Treinamento com um clique",
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"不显示": "不显示",
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"也可批量输入音频文件, 二选一, 优先读文件夹": "Você também pode inserir arquivos de áudio em lotes. Escolha uma das duas opções. É dada prioridade à leitura da pasta.",
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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。": "Processamento em lote para separação de acompanhamento vocal usando o modelo UVR5.<br>Exemplo de um formato de caminho de pasta válido: D:\\caminho\\para a pasta\\entrada\\ (copie-o da barra de endereços do gerenciador de arquivos).<br>O modelo é dividido em três categorias:<br>1. Preservar vocais: Escolha esta opção para áudio sem harmonias. Ele preserva os vocais melhor do que o HP5. Inclui dois modelos integrados: HP2 e HP3. O HP3 pode vazar ligeiramente o acompanhamento, mas preserva os vocais um pouco melhor do que o HP2.<br>2 Preservar apenas os vocais principais: Escolha esta opção para áudio com harmonias. Isso pode enfraquecer os vocais principais. Ele inclui um modelo embutido: HP5.<br>3. Modelos de de-reverb e de-delay (por FoxJoy):<br> (1) MDX-Net: A melhor escolha para remoção de reverb estéreo, mas não pode remover reverb mono;<br> (234) DeEcho: Remove efeitos de atraso. O modo agressivo remove mais completamente do que o modo normal. O DeReverb também remove reverb e pode remover reverb mono, mas não de forma muito eficaz para conteúdo de alta frequência fortemente reverberado.<br>Notas de de-reverb/de-delay:<br>1. O tempo de processamento para o modelo DeEcho-DeReverb é aproximadamente duas vezes maior que os outros dois modelos DeEcho.<br>2 O modelo MDX-Net-Dereverb é bastante lento.<br>3. A configuração mais limpa recomendada é aplicar MDX-Net primeiro e depois DeEcho-Aggressive.",
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"从模型中读取": "从模型中读取",
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"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": "Digite o (s) índice(s) da GPU separados por '-', por exemplo, 0-1-2 para usar a GPU 0, 1 e 2:",
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"伴奏人声分离&去混响&去回声": "UVR5",
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"使用模型采样率": "使用模型采样率",
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"使用设备采样率": "使用设备采样率",
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"保存名": "Salvar nome",
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"保存的文件名, 默认空为和源文件同名": "Salvar nome do arquivo (padrão: igual ao arquivo de origem):",
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"保存的模型名不带后缀": "Nome do modelo salvo (sem extensão):",
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"保存频率save_every_epoch": "Faça backup a cada # de Epoch:",
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"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": "Proteja consoantes sem voz e sons respiratórios, evite artefatos como quebra de som eletrônico e desligue-o quando estiver cheio de 0,5. Diminua-o para aumentar a proteção, mas pode reduzir o efeito de indexação:",
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"信息": "信息",
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"修改": "Editar",
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"停止音频转换": "Conversão de áudio",
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"全流程结束！": "Todos os processos foram concluídos!",
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"共振偏移": "共振偏移",
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"刷新音色列表和索引路径": "Atualizar lista de voz e caminho do Index",
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"加载模型": "Modelo",
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"加载预训练底模D路径": "Carregue o caminho D do modelo base pré-treinado:",
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"加载预训练底模G路径": "Carregue o caminho G do modelo base pré-treinado:",
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"单次推理": "Único",
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"卸载音色省显存": "Descarregue a voz para liberar a memória da GPU:",
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"变调(整数, 半音数量, 升八度12降八度-12)": "Mude o tom aqui. Se a voz for do mesmo sexo, não é necessario alterar (12 caso seja Masculino para feminino, -12 caso seja ao contrário).",
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"后处理重采样至最终采样率，0为不进行重采样": "Reamostragem pós-processamento para a taxa de amostragem final, 0 significa sem reamostragem:",
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"否": "Não",
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"启用相位声码器": "启用相位声码器",
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"响应阈值": "Limiar de resposta",
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"响度因子": "Fator de volume",
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"处理数据": "Processar o Conjunto de Dados",
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"失败": "失败",
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"实际计算": "实际计算",
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"导出Onnx模型": "Exportar Modelo Onnx",
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"导出文件格式": "Qual formato de arquivo você prefere?",
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"封装时间": "封装时间",
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"常见问题解答": "FAQ (Perguntas frequentes)",
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"常规设置": "Configurações gerais",
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"开始音频转换": "Iniciar conversão de áudio",
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"待处理音频文件": "待处理音频文件",
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"很遗憾您这没有能用的显卡来支持您训练": "Infelizmente, não há GPU compatível disponível para apoiar o seu treinamento.",
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"性能设置": "Configurações de desempenho.",
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"总训练轮数total_epoch": "Número total de ciclos(epoch) de treino (se escolher um valor alto demais, o seu modelo parecerá terrivelmente sobretreinado):",
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"成功构建索引到": "成功构建索引到",
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"批量推理": "Conversão em Lote",
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"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. ": "Conversão em Massa.",
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"指定输出主人声文件夹": "Especifique a pasta de saída para vocais:",
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"指定输出文件夹": "Especifique a pasta de saída:",
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"指定输出非主人声文件夹": "Informar a pasta de saída para acompanhamento:",
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"推理时间(ms)": "Tempo de inferência (ms)",
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"推理音色": "Escolha o seu Modelo:",
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"提取": "Extrato",
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"提取音高和处理数据使用的CPU进程数": "Número de processos de CPU usados para extração de tom e processamento de dados:",
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"无": "无",
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"是": "Sim",
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"是否仅保存最新的ckpt文件以节省硬盘空间": "Só deve salvar apenas o arquivo ckpt mais recente para economizar espaço em disco:",
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"是否在每次保存时间点将最终小模型保存至weights文件夹": "Salve um pequeno modelo final na pasta 'weights' em cada ponto de salvamento:",
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"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": "Se deve armazenar em cache todos os conjuntos de treinamento na memória de vídeo. Pequenos dados com menos de 10 minutos podem ser armazenados em cache para acelerar o treinamento, e um cache de dados grande irá explodir a memória de vídeo e não aumentar muito a velocidade:",
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"显卡信息": "Informações da GPU",
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"有": "有",
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"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>.": "<center>The Mangio-RVC 💻 | Tradução por Krisp e Rafael Godoy Ebert | AI HUB BRASIL<br> Este software é de código aberto sob a licença MIT. O autor não tem qualquer controle sobre o software. Aqueles que usam o software e divulgam os sons exportados pelo software são totalmente responsáveis. <br>Se você não concorda com este termo, você não pode usar ou citar nenhum código e arquivo no pacote de software. Para obter detalhes, consulte o diretório raiz <b>O acordo a ser seguido para uso <a href='https://raw.githubusercontent.com/fumiama/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/main/LICENSE' target='_blank'>LICENSE</a></b></center>",
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"查看": "Visualizar",
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"检索特征占比": "Taxa de recurso de recuperação:",
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"模型": "Modelo",
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"模型作者": "模型作者",
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"模型作者(可空)": "模型作者(可空)",
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"模型信息": "模型信息",
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"模型名": "模型名",
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"模型推理": "Inference",
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"模型是否带音高指导": "Se o modelo tem orientação de tom:",
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"模型是否带音高指导(唱歌一定要, 语音可以不要)": "Se o modelo tem orientação de tom (necessário para cantar, opcional para fala):",
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"模型是否带音高指导,1是0否": "Se o modelo tem orientação de passo (1: sim, 0: não):",
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"模型版本型号": "Versão:",
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"模型路径": "Caminho para o Modelo:",
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"每张显卡的batch_size": "Batch Size (DEIXE COMO ESTÁ a menos que saiba o que está fazendo, no Colab pode deixar até 20!):",
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"淡入淡出长度": "Comprimento de desvanecimento",
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"版本": "Versão",
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"特征提取": "Extrair Tom",
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"特征检索库文件路径,为空则使用下拉的选择结果": "Caminho para o arquivo de Index. Deixe em branco para usar o resultado selecionado no menu debaixo:",
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"独占 WASAPI 设备": "独占 WASAPI 设备",
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"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. ": "Recomendado +12 chave para conversão de homem para mulher e -12 chave para conversão de mulher para homem. Se a faixa de som for muito longe e a voz estiver distorcida, você também pode ajustá-la à faixa apropriada por conta própria.",
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"目标采样率": "Taxa de amostragem:",
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"相似度": "相似度",
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"相似度(0到1)": "相似度(0到1)",
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"算法延迟(ms)": "Atrasos algorítmicos (ms)",
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"自动检测index路径,下拉式选择(dropdown)": "Detecte automaticamente o caminho do Index e selecione no menu suspenso:",
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"融合": "Fusão",
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"要改的模型信息": "Informações do modelo a ser modificado:",
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"要置入的模型信息": "Informações do modelo a ser colocado:",
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"计算": "计算",
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"训练": "Treinar",
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"训练模型": "Treinar Modelo",
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"训练特征索引": "Treinar Index",
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"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": "Após o término do treinamento, você pode verificar o log de treinamento do console ou train.log na pasta de experimentos",
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"设备类型": "设备类型",
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"请指定说话人id": "Especifique o ID do locutor/cantor:",
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"请选择index文件": "Selecione o arquivo de Index",
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"请选择pth文件": "Selecione o arquivo pth",
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"请选择说话人id": "Selecione Palestrantes/Cantores ID:",
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"转换": "Converter",
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"输入实验名": "Nome da voz:",
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"输入待处理音频文件夹路径": "Caminho da pasta de áudio a ser processada:",
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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)": "Caminho da pasta de áudio a ser processada (copie-o da barra de endereços do gerenciador de arquivos):",
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"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": "O envelope de volume da fonte de entrada substitui a taxa de fusão do envelope de volume de saída, quanto mais próximo de 1, mais o envelope de saída é usado:",
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"输入监听": "Monitoramento de entrada",
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"输入训练文件夹路径": "Caminho da pasta de treinamento:",
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"输入设备": "Dispositivo de entrada",
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"输入降噪": "Redução de ruído de entrada",
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"输出信息": "Informação de saída",
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"输出变声": "Mudança de voz de saída",
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"输出设备": "Dispositivo de saída",
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"输出降噪": "Redução de ruído de saída",
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"输出音频(右下角三个点,点了可以下载)": "Exportar áudio (clique nos três pontos no canto inferior direito para baixar)",
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"选择.index文件": "Selecione o Index",
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"选择.pth文件": "Selecione o Arquivo",
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"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": "Selecione o algoritmo de extração de tom \n'pm': extração mais rápida, mas discurso de qualidade inferior; \n'harvest': graves melhores, mas extremamente lentos; \n'harvest': melhor qualidade, mas extração mais lenta); 'crepe': melhor qualidade, mas intensivo em GPU; 'magio-crepe': melhor opção; 'RMVPE': um modelo robusto para estimativa de afinação vocal em música polifônica;",
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||||
"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": "Selecione o algoritmo de extração de tom \n'pm': extração mais rápida, mas discurso de qualidade inferior; \n'harvest': graves melhores, mas extremamente lentos; \n'crepe': melhor qualidade (mas intensivo em GPU);\n rmvpe tem o melhor efeito e consome menos CPU/GPU.",
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"采样率": "采样率",
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"采样长度": "Comprimento da Amostra",
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"重载设备列表": "Recarregar lista de dispositivos",
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"链接索引到外部": "链接索引到外部",
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"音调设置": "Configurações de tom",
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"音频设备": "音频设备",
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"音高引导(f0)": "音高引导(f0)",
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"音高算法": "Algoritmo de detecção de pitch",
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"额外推理时长": "Tempo extra de inferência"
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"Unload model to save GPU memory": "Descarregue a voz para liberar a memória da GPU:",
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"Version": "Versão",
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"View": "Visualizar",
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"Vocals/Accompaniment Separation & Reverberation Removal": "UVR5",
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"Weight (w) for Model A": "Peso (w) para o modelo A:",
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"Whether the model has pitch guidance": "Se o modelo tem orientação de tom:",
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"Whether the model has pitch guidance (1: yes, 0: no)": "Se o modelo tem orientação de passo (1: sim, 0: não):",
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"Whether the model has pitch guidance (required for singing, optional for speech)": "Se o modelo tem orientação de tom (necessário para cantar, opcional para fala):",
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||||
"Yes": "Sim",
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"ckpt Processing": "processamento ckpt",
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"index path cannot contain unicode characters": "O caminho do arquivo de Index não pode conter caracteres chineses",
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"pth path cannot contain unicode characters": "o caminho do arquivo pth não pode conter caracteres chineses",
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"step2:Pitch extraction & feature extraction": "step2:正在提取音高&正在提取特征"
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}
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