chore(i18n): sync locale on dev (#2093)

Co-authored-by: github-actions[bot] <github-actions[bot]@users.noreply.github.com>

i18n/locale/ja_JP.json

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     "B模型路径": "Bモデルのパス",
     "E:\\语音音频+标注\\米津玄师\\src": "E:\\语音音频+标注\\米津玄师\\src",
     "F0曲线文件, 可选, 一行一个音高, 代替默认F0及升降调": "F0(最低共振周波数)カーブファイル(オプション、1行に1ピッチ、デフォルトのF0(最低共振周波数)とエレベーションを置き換えます。)",
+    "ID(短)": "ID(短)",
+    "ID(长)": "ID(长)",
     "Index Rate": "Index Rate",
     "Onnx导出": "Onnxエクスポート",
     "Onnx输出路径": "Onnx出力パス",
@@ -22,8 +24,10 @@
     "step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "ステップ3: トレーニング設定を入力して、モデルとインデックスのトレーニングを開始します",
     "step3a:正在训练模型": "step3a:トレーニング中のモデル",
     "一键训练": "ワンクリックトレーニング",
+    "不显示": "不显示",
     "也可批量输入音频文件, 二选一, 优先读文件夹": "複数のオーディオファイルをインポートすることもできます。フォルダパスが存在する場合、この入力は無視されます。",
     "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>&emsp;(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。": "UVR5モデルを使用したボーカル伴奏の分離バッチ処理。<br>有効なフォルダーパスフォーマットの例: D:\\path\\to\\input\\folder (エクスプローラーのアドレスバーからコピーします)。<br>モデルは三つのカテゴリに分かれています:<br>1. ボーカルを保持: ハーモニーのないオーディオに対してこれを選択します。HP5よりもボーカルをより良く保持します。HP2とHP3の二つの内蔵モデルが含まれています。HP3は伴奏をわずかに漏らす可能性がありますが、HP2よりもわずかにボーカルをより良く保持します。<br>2. 主なボーカルのみを保持: ハーモニーのあるオーディオに対してこれを選択します。主なボーカルを弱める可能性があります。HP5の一つの内蔵モデルが含まれています。<br>3. ディリバーブとディレイモデル (by FoxJoy):<br>  (1) MDX-Net: ステレオリバーブの除去に最適な選択肢ですが、モノリバーブは除去できません；<br>&emsp;(234) DeEcho: ディレイ効果を除去します。AggressiveモードはNormalモードよりも徹底的に除去します。DeReverbはさらにリバーブを除去し、モノリバーブを除去することができますが、高周波のリバーブが強い内容に対しては非常に効果的ではありません。<br>ディリバーブ/ディレイに関する注意点:<br>1. DeEcho-DeReverbモデルの処理時間は、他の二つのDeEchoモデルの約二倍です。<br>2. MDX-Net-Dereverbモデルは非常に遅いです。<br>3. 推奨される最もクリーンな設定は、最初にMDX-Netを適用し、その後にDeEcho-Aggressiveを適用することです。",
+    "从模型中读取": "从模型中读取",
     "以-分隔输入使用的卡号, 例如   0-1-2   使用卡0和卡1和卡2": "ハイフンで区切って使用するGPUの番号を入力します。例えば0-1-2はGPU0、GPU1、GPU2を使用します",
     "伴奏人声分离&去混响&去回声": "伴奏ボーカル分離＆残響除去＆エコー除去",
     "使用模型采样率": "使用模型采样率",
@@ -33,6 +37,7 @@
     "保存的模型名不带后缀": "拡張子のない保存するモデル名",
     "保存频率save_every_epoch": "エポックごとの保存頻度",
     "保护清辅音和呼吸声，防止电音撕裂等artifact，拉满0.5不开启，调低加大保护力度但可能降低索引效果": "明確な子音と呼吸音を保護し、電子音の途切れやその他のアーティファクトを防止します。0.5でオフになります。下げると保護が強化されますが、indexの効果が低下する可能性があります。",
+    "信息": "信息",
     "修改": "変更",
     "修改模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "モデル情報の修正(weightsフォルダから抽出された小さなモデルファイルのみ対応)",
     "停止音频转换": "音声変換を停止",
@@ -51,11 +56,14 @@
     "响应阈值": "反応閾値",
     "响度因子": "ラウドネス係数",
     "处理数据": "データ処理",
+    "实际计算": "实际计算",
     "导出Onnx模型": "Onnxに変換",
     "导出文件格式": "エクスポート形式",
+    "封装时间": "封装时间",
     "常见问题解答": "よくある質問",
     "常规设置": "一般設定",
     "开始音频转换": "音声変換を開始",
+    "待处理音频文件": "待处理音频文件",
     "很遗憾您这没有能用的显卡来支持您训练": "トレーニングに対応したGPUが動作しないのは残念です。",
     "性能设置": "パフォーマンス設定",
     "总训练轮数total_epoch": "総エポック数",
@@ -68,16 +76,20 @@
     "推理音色": "音源推論",
     "提取": "抽出",
     "提取音高和处理数据使用的CPU进程数": "ピッチの抽出やデータ処理に使用するCPUスレッド数",
+    "无": "无",
     "是": "はい",
     "是否仅保存最新的ckpt文件以节省硬盘空间": "ハードディスク容量を節約するため、最新のckptファイルのみを保存しますか？",
     "是否在每次保存时间点将最终小模型保存至weights文件夹": "各保存時点の小モデルを全部weightsフォルダに保存するかどうか",
     "是否缓存所有训练集至显存. 10min以下小数据可缓存以加速训练, 大数据缓存会炸显存也加不了多少速": "すべてのトレーニングデータをメモリにキャッシュするかどうか。10分以下の小さなデータはキャッシュしてトレーニングを高速化できますが、大きなデータをキャッシュするとメモリが破裂し、あまり速度が上がりません。",
     "显卡信息": "GPU情報",
+    "有": "有",
     "本软件以MIT协议开源, 作者不对软件具备任何控制力, 使用软件者、传播软件导出的声音者自负全责. <br>如不认可该条款, 则不能使用或引用软件包内任何代码和文件. 详见根目录<b>LICENSE</b>.": "本ソフトウェアはMITライセンスに基づくオープンソースであり、製作者は本ソフトウェアに対していかなる責任を持ちません。本ソフトウェアの利用者および本ソフトウェアから派生した音源(成果物)を配布する者は、本ソフトウェアに対して自身で責任を負うものとします。 <br>この条項に同意しない場合、パッケージ内のコードやファイルを使用や参照を禁じます。詳しくは<b>LICENSE</b>をご覧ください。",
     "查看": "表示",
     "查看模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "モデル情報を表示する(小さいモデルファイルはweightsフォルダーからのみサポートされています)",
     "检索特征占比": "検索特徴率",
     "模型": "モデル",
+    "模型信息": "模型信息",
+    "模型名": "模型名",
     "模型推理": "モデル推論",
     "模型提取(输入logs文件夹下大文件模型路径),适用于训一半不想训了模型没有自动提取保存小文件模型,或者想测试中间模型的情况": "モデル抽出(ログフォルダー内の大きなファイルのモデルパスを入力)、モデルを半分までトレーニングし、自動的に小さいファイルモデルを保存しなかったり、中間モデルをテストしたい場合に適用されます。",
     "模型是否带音高指导": "モデルに音高ガイドを付けるかどうか",
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     "输入实验名": "モデル名",
     "输入待处理音频文件夹路径": "処理するオーディオファイルのフォルダパスを入力してください",
     "输入待处理音频文件夹路径(去文件管理器地址栏拷就行了)": "処理対象音声フォルダーのパスを入力してください(エクスプローラーのアドレスバーからコピーしてください)",
-    "输入待处理音频文件路径(默认是正确格式示例)": "処理対象音声ファイルのパスを入力してください(デフォルトは正しいフォーマットの例です)",
     "输入源音量包络替换输出音量包络融合比例，越靠近1越使用输出包络": "入力ソースの音量エンベロープと出力音量エンベロープの融合率 1に近づくほど、出力音量エンベロープの割合が高くなる",
     "输入监听": "输入监听",
     "输入训练文件夹路径": "トレーニング用フォルダのパスを入力してください",
@@ -128,11 +139,13 @@
     "选择音高提取算法,输入歌声可用pm提速,harvest低音好但巨慢无比,crepe效果好但吃GPU": "ピッチ抽出アルゴリズムの選択、歌声はpmで高速化でき、harvestは低音が良いが信じられないほど遅く、crepeは良く動くがGPUを食います。",
     "选择音高提取算法,输入歌声可用pm提速,harvest低音好但巨慢无比,crepe效果好但吃GPU,rmvpe效果最好且微吃GPU": "ピッチ抽出アルゴリズムの選択、歌声はpmで高速化でき、harvestは低音が良いが信じられないほど遅く、crepeは良く動くがGPUを喰います",
     "选择音高提取算法:输入歌声可用pm提速,高质量语音但CPU差可用dio提速,harvest质量更好但慢,rmvpe效果最好且微吃CPU/GPU": "ピッチ抽出アルゴリズムの選択：歌声はpmで高速化でき、入力した音声が高音質でCPUが貧弱な場合はdioで高速化でき、harvestの方が良いが遅く、rmvpeがベストだがCPU/GPUを若干食います。",
+    "采样率": "采样率",
     "采样率:": "采样率:",
     "采样长度": "サンプル長",
     "重载设备列表": "デバイスリストをリロードする",
     "音调设置": "音程設定",
     "音频设备": "オーディオデバイス",
+    "音高引导(f0)": "音高引导(f0)",
     "音高算法": "ピッチアルゴリズム",
     "额外推理时长": "追加推論時間"
 }