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 2. 중국어 및 영어 문자열의 문장 부호가 잘리는 문제 및 문장의 시작과 끝에 문장 부호가 추가되는 문제를 수정했습니다.
 3. 문장 부호의 수를 확장하였습니다.
 
-todolist:
+### 20240201 업데이트
 
-1. 동음이의어(중문) 추론 최적화
-2. 영문 대문자 인식 및 영문 하이픈 [문제](https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS/issues/271)
-3. 텍스트에 % 기호가 포함되어 있으면 오류가 발생하며 추론이 불가능합니다. 또한 '元/吨'이 '元吨'으로 읽히지 않고 '元每吨'으로 읽히도록 하는 등의 문제가 존재합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 어떤 라이브러리를 사용해야 하며, 이에 대한 개선을 고민하고 있습니다.
-4. 중-일-영, 중-영, 일-영을 포함한 다섯 가지 언어를 지원하는 것을 목표로 잡고있습니다.
+1. uvr5가 잘못된 형식으로 읽어들이는 문제를 수정하였습니다.
+2. 중국어, 일본어, 영어가 혼합된 여러 텍스트를 자동으로 분리하여 언어를 인식합니다.
+
+### 20240202 업데이트
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+1. asr 경로의 끝에 `/`가 포함되어 있는 경우 오류가 발생하는 문제를 수정하였습니다.
+2. paddlespeech의 Normalizer를 도입하여 [문제를 해결](https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS/pull/377)하여, 예를 들어 xx.xx%(백분율), 元/吨이 元吨으로 읽히는 문제를 해결하였습니다. 또한, 밑줄이 더 이상 오류를 발생시키지 않습니다.
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+### 20240207 업데이트
+
+1. 언어 전달 매개변수가 혼란스러워져 [중국어 추론 효과가 저하되는 문제](https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS/issues/391)를 수정하였습니다.
+2. uvr5가 `inf everywhere` [오류를 반환하는 문제](https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS/pull/403)를 수정하였습니다.
+3. uvr5의 `is_half` 매개변수가 bool로 변환되지 않아 항상 반정밀도 추론으로 설정되어 16 시리즈 그래픽 카드에서 `inf`가 반환되는 [문제](https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS/commit/14a285109a521679f8846589c22da8f656a46ad8)를 수정하였습니다.
+4. 영어 텍스트 입력을 최적화하였습니다.
+5. gradio 종속성을 지원합니다.
+6. 루트 디렉토리가 비어 있으면 `.list` 전체 경로를 자동으로 읽습니다.
+7. faster whisper ASR 일본어 및 영어를 지원합니다.
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+### 20240208 업데이트
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+1. GPT 학습이 카드에 따라 멈추는 문제와 [GPT 학습 중 ZeroDivisionError](https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS/commit/59f35adad85815df27e9c6b33d420f5ebfd8376b) 문제를 수정하였습니다.
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+### 20240212 업데이트
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+1. faster whisper 및 funasr 로직을 최적화하였습니다. faster whisper는 이미지 스토어에서 다운로드하여 huggingface에 연결하지 못하는 문제를 회피합니다.
+2. DPO Loss 실험적 학습 옵션을 활성화하여 부정적 샘플을 생성하여 [GPT 반복 및 누락 문자 문제](https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS/pull/457)를 완화합니다. 추론 인터페이스에 몇 가지 추론 매개변수를 공개합니다.
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+### 20240214 업데이트
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+1. 학습에서 중국어 실험 이름을 지원합니다. (이전에 오류가 발생했습니다)
+2. DPO 학습을 선택적으로 설정할 수 있도록 변경하였습니다. 배치 크기를 선택하면 자동으로 절반으로 줄어듭니다. 추론 인터페이스에서 새로운 매개변수를 전달하지 않는 문제를 수정하였습니다.
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+### 20240216 업데이트
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+1. 참조 텍스트 입력을 지원합니다.
+2. 프론트엔드에 있던 중국어 텍스트 입력 버그를 수정하였습니다.
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+todolist :
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+1. 중국어 다음음자 추론 최적화