1
0
mirror of https://github.com/fumiama/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI.git synced 2026-06-09 04:29:50 +08:00

chore(i18n): sync locale on dev (#2100)

Co-authored-by: github-actions[bot] <github-actions[bot]@users.noreply.github.com>
This commit is contained in:
github-actions[bot]
2024-06-03 17:15:58 +09:00
committed by GitHub
parent c38088dc6e
commit 78f11cf365
13 changed files with 104 additions and 52 deletions

View File

@@ -4,6 +4,10 @@
"### 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": "### Model çıkartma\n> Büyük dosya modeli yolunu 'logs' klasöründe girin.\n\nBu, eğitimi yarıda bırakmak istediğinizde ve manuel olarak küçük bir model dosyası çıkartmak ve kaydetmek istediğinizde veya bir ara modeli test etmek istediğinizde kullanışlıdır.",
"### 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",
"### 模型融合\n可用于测试音色融合": "### Model birleştirme\nSes rengi birleştirmesi için kullanılabilir.",
"### 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.": "### 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.",
"### 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.",
"### 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.",
"#### 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).",
">=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": "Eğer >=3 ise, elde edilen pitch sonuçlarına median filtreleme uygula. Bu değer, filtre yarıçapını temsil eder ve nefesliliği azaltabilir.",
"A模型ID(长)": "A模型ID(长)",
"A模型权重": "A Modeli Ağırlığı:",
@@ -14,20 +18,18 @@
"F0曲线文件, 可选, 一行一个音高, 代替默认F0及升降调": "F0 eğrisi dosyası (isteğe bağlı). Her satırda bir pitch değeri bulunur. Varsayılan F0 ve pitch modülasyonunu değiştirir:",
"ID(短)": "ID(短)",
"ID(长)": "ID(长)",
"None": "None",
"Onnx导出": "Onnx Dışa Aktar",
"Onnx输出路径": "Onnx Dışa Aktarım Yolu:",
"RVC模型路径": "RVC Model Yolu:",
"Unknown": "Unknown",
"ckpt处理": "ckpt İşleme",
"harvest进程数": "harvest进程数",
"index文件路径不可包含中文": ".index dosya yolu Çince karakter içeremez",
"pth文件路径不可包含中文": ".pth dosya yolu Çince karakter içeremez",
"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",
"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. ": "Adım 1: Deneysel yapılandırmayı doldurun. Deneysel veriler 'logs' klasöründe saklanır ve her bir deney için ayrı bir klasör vardır. Deneysel adı yolu manuel olarak girin; bu yol, deneysel yapılandırmayı, günlükleri ve eğitilmiş model dosyalarını içerir.",
"step1:正在处理数据": "Adım 1: Veri işleme",
"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",
"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. ": "Adım 2a: Eğitim klasöründe ses dosyalarını otomatik olarak gezinerek dilimleme normalizasyonu yapın. Deney dizini içinde 2 wav klasörü oluşturur. Şu anda sadece tek kişilik eğitim desteklenmektedir.",
"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)": "Adım 2b: Ses yüksekliği (Pitch) çıkartmak için CPU kullanın (eğer model ses yüksekliği içeriyorsa), özellikleri çıkartmak için GPU kullanın (GPU indeksini seçin):",
"step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "Adım 3: Eğitim ayarlarını doldurun ve modeli ve dizini eğitmeye başlayın",
"step3a:正在训练模型": "Adım 3a: Model eğitimi başladı",
"一键训练": "Tek Tuşla Eğit",
"不显示": "不显示",
@@ -92,6 +94,8 @@
"查看": "Görüntüle",
"检索特征占比": "Arama özelliği oranı (vurgu gücünü kontrol eder, çok yüksek olması sanal etkilere neden olur)",
"模型": "Model",
"模型作者": "模型作者",
"模型作者(可空)": "模型作者(可空)",
"模型信息": "模型信息",
"模型名": "模型名",
"模型推理": "Model çıkartma (Inference)",