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 デフォルトの100エポックは音声データ量によっては過剰な場合があります。デフォルトでは1000ステップごとにモデルが保存されるはずなので、途中で学習を中断してみて途中のもので試してみてもいいでしょう。
 
-またバッチサイズが多き過ぎてメモリがVRAMから溢れると非常に遅くなることがあります。VRAM使用量がギリギリだったり物理メモリに溢れている場合はバッチサイズを小さくしてみてください。
+またバッチサイズが大き過ぎてメモリがVRAMから溢れると非常に遅くなることがあります。VRAM使用量がギリギリだったり物理メモリに溢れている場合はバッチサイズを小さくしてみてください。
 
 ## どのくらいの音声データが必要なの？
 
 分かりません。試行錯誤してください。
 
 参考として、数分程度でも学習はできるらしく、またRVCでよく言われているのは多くても45分くらいで十分説があります。ただ多ければ多いほど精度が上がる可能性もありますが、分かりません。
+<!-- OpenJTalkの間違ったトーンで大量のデータを学習すると間違ったトーンの入力でなければ正しい出力ができなくなるが、学習データの範囲内ならば高い性能を発揮する -->
 
 ## どのくらいのステップ・エポックがいいの？
 
 分かりません。試行錯誤してください。`python speech_mos.py -m <モデル名>`によって自然性の一つの評価ができるので、それが少し参考になります（ただあくまで一つの指標です）。
 
-参考として、最初の2k-3kで声音はかなり似始めて、5k-10k-15kステップほどで感情含めてよい感じになりやすく、そこからどんどん回して20kなり30kなり50kなり100kなりでどんどん微妙に変わっていきます。が微妙に変わるので、どこがいいとかは分かりません。
+参考として、最初の2k-3kで声音はかなり似始めて、5k-10k-15kステップほどで感情含めてよい感じになりやすく、そこからどんどん回して20kなり30kなり50kなり100kなりでどんどん微妙に変わっていきます。が、微妙に変わるので、どこがいいとかは分かりません。
 
 ## APIサーバーで長い文章が合成できない