Update app.py

app.py

@@ -10,17 +10,18 @@ Unfortunately, due to the variation in how floating-point operations are perform
 and given the intrinsic characteristics of models that incorporate diffusion components,
 it is unlikely that you will achieve identical results to those obtained on my server, where the model was originally trained. 
 So, the output you're about to hear may not accurately reflect the true performance of the model.
+it is also not limited to the artifacts, even the prosody and natural-ness of the speech is affected.
 
 
 
 =========
 
-
+音声の開始時または終了時に、もともと存在しなかったはずのアーティファクトが、ここで発生する可能性があります。
 
 残念ながら、異なるデバイスで浮動小数点演算が異なる方法で行われるため、およびDiffusionコンポーネントを取り入れたモデルの固有の特性を考慮すると、
 モデルが元々トレーニングされたデバイスで得られた結果と同じ結果を得ることは難しいでしょう。
 その結果、以下で体験するパフォーマンスはモデルの真の性能を正確に反映していません。
-そのため、音声の開始時または終了時にアーティファクトが発生する可能性があります。
+そのため、アーティファクトの問題だけではなく、ナチュラルネスや音声クオリティーにも及びます。
 
 **
 """