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 各文件主要内容：
 
-部分训练集：内含一些被训练角色的音色
-待转换音频：用于“被替换音色”的音频
-转换结果：音色被训练音色替换掉的音频
-其他：人工处理的中间文件，比如待转换音频分离bgm和人声的文件
-训练参数预览：仅需要关注以下几点即可
+部分训练集：内含一些被训练角色的音色<br>
+待转换音频：用于“被替换音色”的音频<br>
+转换结果：音色被训练音色替换掉的音频<br>
+其他：人工处理的中间文件，比如待转换音频分离bgm和人声的文件<br>
+训练参数预览：仅需要关注以下几点即可<br>
 
 关键参数：
 
-音频时长：min
-epoch: 轮 
+音频时长：min<br>
+epoch: 轮 <br>
 
 无关参数：
 
-batch_size = 一个step训练的片段数
-segments = 音频被切分的片段
-step=segments*epoch/batch_size,即模型文件后面数字由来
+batch_size = 一个step训练的片段数<br>
+segments = 音频被切分的片段<br>
+step=segments*epoch/batch_size,即模型文件后面数字由来<br>
 
-损失函数图像：主要看step 与 loss5，比如：
-给一个大致的参考，该示例全部来自于 散兵 这一角色，待转换音频都为高音女生，这是较为刁钻的测试：如图，10min纯净人声，
-差不多2800epoch（10000step）就已经出结果了，实际使用的是5571epoch(19500step)的文件，被训练音色和原音色相差几
-何，差不多有个概念。当然即使loss也不足以参考，唯一的衡量标准就是当事人的耳朵。当然，正常训练，10min还是有些少的。
+损失函数图像：主要看step 与 loss5，比如：<br>
+给一个大致的参考，该示例全部来自于 散兵 这一角色，待转换音频都为高音女生，这是较为刁钻的测试：如图，10min纯净人声，<br>
+差不多2800epoch（10000step）就已经出结果了，实际使用的是5571epoch(19500step)的文件，被训练音色和原音色相差几<br>
+何，差不多有个概念。当然即使loss也不足以参考，唯一的衡量标准就是当事人的耳朵。当然，正常训练，10min还是有些少的。<br>
 
-相关文件全部在“散兵效果预览”文件夹中
+相关文件全部在“散兵效果预览”文件夹中<br>
 ![sanbing_loss](./散兵效果预览/%E8%AE%AD%E7%BB%83%E5%8F%82%E6%95%B0%E9%80%9F%E8%A7%88.assets/sanbing_loss.png)