Corrected Japanese translation. (#319)

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Co-authored-by: 源文雨 <[email protected]>

Author: pcunwa

i18n/ja_JP.json

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     "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)",
     "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": "ピッチ抽出アルゴリズムを選択してください。歌声の場合は、pmを使用して速度を上げることができます。低音が重要な場合は、harvestを使用できますが、非常に遅くなります。",
     ">=3则使用对harvest音高识别的结果使用中值滤波，数值为滤波半径，使用可以削弱哑音": ">=3 次に、harvestピッチの認識結果に対してメディアンフィルタを使用します。値はフィルター半径で、ミュートを減衰させるために使用します。",
-    "特征检索库文件路径,为空则使用下拉的选择结果": "特徴検索ライブラリへのパス 空の場合はドロップダウンで択",
+    "特征检索库文件路径,为空则使用下拉的选择结果": "特徴検索ライブラリへのパス 空の場合はドロップダウンで選択",
     "自动检测index路径,下拉式选择(dropdown)": "インデックスパスの自動検出 ドロップダウンで選択",
     "特征文件路径": "特徴量ファイルのパス",
     "检索特征占比": "検索特徴率",
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     "指定输出乐器文件夹": "楽器の出力フォルダを指定してください",
     "训练": "トレーニング",
     "step1: 填写实验配置. 实验数据放在logs下, 每个实验一个文件夹, 需手工输入实验名路径, 内含实验配置, 日志, 训练得到的模型文件. ": "ステップ1:実験設定を入力します。実験データはlogsに保存され、各実験にはフォルダーがあります。実験名のパスを手動で入力する必要があり、実験設定、ログ、トレーニングされたモデルファイルが含まれます。",
-    "输入实验名": "実験名を入力してください",
+    "输入实验名": "モデル名",
     "目标采样率": "目標サンプリングレート",
     "模型是否带音高指导(唱歌一定要, 语音可以不要)": "モデルに音高ガイドがあるかどうか(歌唱には必要ですが、音声には必要ありません)",
-    "版本(目前仅40k支持了v2)": "版本(目前仅40k支持了v2)",
-    "提取音高和处理数据使用的CPU进程数": "提取音高和处理数据使用的CPU进程数",
+    "版本(目前仅40k支持了v2)": "バージョン（現在v2をサポートしているのは40kのみ）",
+    "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",
     "step2a: 自动遍历训练文件夹下所有可解码成音频的文件并进行切片归一化, 在实验目录下生成2个wav文件夹; 暂时只支持单人训练. ": "ステップ2a: 訓練フォルダー内のすべての音声ファイルを自動的に探索し、スライスと正規化を行い、2つのwavフォルダーを実験ディレクトリに生成します。現在は一人でのトレーニングのみをサポートしています。",
     "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",
     "请指定说话人id": "話者IDを指定してください",
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     "特征提取": "特徴抽出",
     "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",
     "保存频率save_every_epoch": "エポックごとの保存頻度",
-    "总训练轮数total_epoch": "総トレーニング回数",
-    "每张显卡的batch_size": "GPUごとのbatch_size",
+    "总训练轮数total_epoch": "総エポック数",
+    "每张显卡的batch_size": "GPUごとのバッチサイズ",
     "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するかどうか",
     "否": "いいえ",
     "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。",
-    "是否在每次保存时间点将最终小模型保存至weights文件夹": "是否在每次保存时间点将最终小模型保存至weights文件夹",
-    "加载预训练底模G路径": "事前学習済みのGモデルのパスをロードしてください",
-    "加载预训练底模D路径": "事前学習済みのDモデルのパスをロードしてください",
+    "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",
+    "加载预训练底模G路径": "事前学習済みのGモデルのパス",
+    "加载预训练底模D路径": "事前学習済みのDモデルのパス",
     "训练模型": "モデルのトレーニング",
     "训练特征索引": "特徴インデックスのトレーニング",
     "一键训练": "ワンクリックトレーニング",
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     "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",
     "要置入的模型信息": "挿入するモデル情報",
     "保存的模型名不带后缀": "拡張子のない保存するモデル名",
-    "模型版本型号": "模型版本型号",
+    "模型版本型号": "モデルのバージョン",
     "融合": "フュージョン",
     "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)",
     "模型路径": "モデルパス",
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     "模型是否带音高指导,1是0否": "モデルに音高ガイドを付けるかどうか、1は付ける、0は付けない",
     "提取": "抽出",
     "Onnx导出": "Onnx",
-    "RVC模型路径": "RVCルパス",
+    "RVC模型路径": "RVCモデルパス",
     "Onnx输出路径": "Onnx出力パス",
     "MoeVS模型": "MoeSS？",
     "导出Onnx模型": "Onnxに変換",