Japanese translation added and corrected. (#317)

* Update infer-web.py

* Update ja_JP.json

i18n/ja_JP.json

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 {
     "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。",
-    "是": "Yes",
+    "是": "はい",
     "step1:正在处理数据": "step1:処理中のデータ",
     "step2a:无需提取音高": "step2a:ピッチの抽出は不要",
     "step2b:正在提取特征": "step2b:抽出される特徴量",
     "step3a:正在训练模型": "step3a:トレーニング中のモデル",
     "训练结束, 您可查看控制台训练日志或实验文件夹下的train.log": "トレーニング終了時に、トレーニングログやフォルダ内のtrain.logを確認することができます",
-    "全流程结束！": "全流程结束！",
+    "全流程结束！": "全工程が完了！",
     "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>使用需遵守的协议-LICENSE.txt</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、作者は本ソフトウェアに対していかなる強制力も持ちません。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>使用需遵守的协议-LICENSE.txt</b>をご覧ください.",
     "模型推理": "モデル推論",
     "推理音色": "音源推論",
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     "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",
     "处理数据": "データ処理",
-    "step2b: 使用CPU提取音高(如果模型带音高), 使用GPU提取特征(选择卡号)": "ステップ2b: CPUを使用して音高を抽出する(モデルに音高がある場合)、GPUを使用して特徴を抽出する(カード番号を選択する)",
-    "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カード番号を入力します。例えば0-1-2はカード0、カード1、カード2を使用します",
-    "显卡信息": "カード情報",
+    "step2b: 使用CPU提取音高(如果模型带音高), 使用GPU提取特征(选择卡号)": "ステップ2b: CPUを使用して音高を抽出する(モデルに音高がある場合)、GPUを使用して特徴を抽出する(GPUの番号を選択する)",
+    "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",
+    "显卡信息": "GPU情報",
     "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": "音高抽出アルゴリズムの選択:歌声を入力する場合は、pmを使用して速度を上げることができます。CPUが低い場合はdioを使用して速度を上げることができます。harvestは品質が高く、精度が高いですが、遅いです。",
     "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": "每张显卡的batch_size",
+    "每张显卡的batch_size": "GPUごとのbatch_size",
     "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": "否",
+    "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",
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     "Onnx输出路径": "Onnx出力パス",
     "MoeVS模型": "MoeSS？",
     "导出Onnx模型": "Onnxに変換",
-    "常见问题解答": "常见问题解答",
+    "常见问题解答": "よくある質問",
     "招募音高曲线前端编辑器": "音高曲線フロントエンドエディターを募集",
     "加开发群联系我xxxxx": "開発グループに参加して私に連絡してくださいxxxxx",
     "点击查看交流、问题反馈群号": "クリックして交流、問題フィードバックグループ番号を表示",
     "xxxxx": "xxxxx",
     "加载模型": "モデルをロード",
-    "Hubert模型": "Hubert模型",
+    "Hubert模型": "Hubertモデル",
     "选择.pth文件": ".pthファイルを選択",
     "选择.index文件": ".indexファイルを選択",
     "选择.npy文件": ".npyファイルを選択",

infer-web.py

@@ -1770,7 +1770,7 @@ with gr.Blocks() as app:
                     with open("docs/faq.md", "r", encoding="utf8") as f:
                         info = f.read()
                 else:
-                    with open("docs/faq_en.md", "r") as f:
+                    with open("docs/faq_en.md", "r", encoding="utf8") as f:
                         info = f.read()
                 gr.Markdown(value=info)
             except: