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https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI.git
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Complete i18n Document (#576)
This commit is contained in:
@@ -119,5 +119,6 @@
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"性能设置": "效能設定",
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"开始音频转换": "開始音訊轉換",
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"停止音频转换": "停止音訊轉換",
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"推理时间(ms):": "推理時間(ms):"
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"推理时间(ms):": "推理時間(ms):",
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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。":"使用UVR5模型進行人聲伴奏分離的批次處理。<br>有效資料夾路徑格式的例子:D:\\path\\to\\input\\folder(從檔案管理員地址欄複製)。<br>模型分為三類:<br>1. 保留人聲:選擇這個選項適用於沒有和聲的音訊。它比HP5更好地保留了人聲。它包括兩個內建模型:HP2和HP3。HP3可能輕微漏出伴奏,但比HP2更好地保留了人聲;<br>2. 僅保留主人聲:選擇這個選項適用於有和聲的音訊。它可能會削弱主人聲。它包括一個內建模型:HP5。<br>3. 消除混響和延遲模型(由FoxJoy提供):<br> (1) MDX-Net:對於立體聲混響的移除是最好的選擇,但不能移除單聲道混響;<br> (234) DeEcho:移除延遲效果。Aggressive模式比Normal模式移除得更徹底。DeReverb另外移除混響,可以移除單聲道混響,但對於高頻重的板式混響移除不乾淨。<br>消除混響/延遲注意事項:<br>1. DeEcho-DeReverb模型的處理時間是其他兩個DeEcho模型的近兩倍;<br>2. MDX-Net-Dereverb模型相當慢;<br>3. 個人推薦的最乾淨配置是先使用MDX-Net,然後使用DeEcho-Aggressive。"
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