🎨 同步 locale (#1117)

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

i18n/locale/en_US.json

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     "step1:正在处理数据": "Step 1: Processing data",
     "step2:正在提取音高&正在提取特征": "step2:Pitch extraction & feature extraction",
     "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. ": "Step 2a: Automatically traverse all files in the training folder that can be decoded into audio and perform slice normalization. Generates 2 wav folders in the experiment directory. Currently, only single-singer/speaker training is supported.",
-    "step2a:无需提取音高": "Step 2a: Skipping pitch extraction",
     "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)": "Step 2b: Use CPU to extract pitch (if the model has pitch), use GPU to extract features (select GPU index):",
-    "step2b:正在提取特征": "Step 2b: Extracting features",
     "step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "Step 3: Fill in the training settings and start training the model and index",
     "step3a:正在训练模型": "Step 3a: Model training started",
     "一键训练": "One-click training",

i18n/locale/es_ES.json

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     "step1:正在处理数据": "Paso 1: Procesando datos",
     "step2:正在提取音高&正在提取特征": "step2:正在提取音高&正在提取特征",
     "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. ": "paso 2a: recorra automáticamente la carpeta de capacitación y corte y normalice todos los archivos de audio que se pueden decodificar en audio. Se generarán dos carpetas 'wav' en el directorio del experimento. Actualmente, solo se admite la capacitación de una sola persona.",
-    "step2a:无需提取音高": "Paso 2a: No es necesario extraer el tono",
     "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)": "paso 2b: use la CPU para extraer el tono (si el modelo tiene guía de tono) y la GPU para extraer características (seleccione el número de tarjeta).",
-    "step2b:正在提取特征": "Paso 2b: Extrayendo características",
     "step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "Paso 3: complete la configuración de entrenamiento y comience a entrenar el modelo y el índice.",
     "step3a:正在训练模型": "Paso 3a: Entrenando el modelo",
     "一键训练": "Entrenamiento con un clic.",

i18n/locale/it_IT.json

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     "step1:正在处理数据": "Passaggio 1: elaborazione dei dati",
     "step2:正在提取音高&正在提取特征": "step2:正在提取音高&正在提取特征",
     "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. ": "Passaggio 2a: attraversa automaticamente tutti i file nella cartella di addestramento che possono essere decodificati in audio ed esegui la normalizzazione delle sezioni. ",
-    "step2a:无需提取音高": "Step 2a: Saltare l'estrazione del tono",
     "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)": "Passaggio 2b: utilizzare la CPU per estrarre il tono (se il modello ha il tono), utilizzare la GPU per estrarre le caratteristiche (selezionare l'indice GPU):",
-    "step2b:正在提取特征": "Passaggio 2b: estrazione delle funzionalità",
     "step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "Passaggio 3: compilare le impostazioni di addestramento e avviare l'addestramento del modello e dell'indice",
     "step3a:正在训练模型": "Passaggio 3a: è iniziato l'addestramento del modello",
     "一键训练": "Addestramento con un clic",

i18n/locale/ja_JP.json

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     "step1:正在处理数据": "step1:処理中のデータ",
     "step2:正在提取音高&正在提取特征": "step2:ピッチ抽出と特徴抽出",
     "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。",
-    "step2a:无需提取音高": "step2a:ピッチの抽出は不要",
     "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)",
-    "step2b:正在提取特征": "step2b:抽出される特徴量",
     "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",

i18n/locale/ru_RU.json

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     "step1:正在处理数据": "Шаг 1. Переработка данных",
     "step2:正在提取音高&正在提取特征": "step2:正在提取音高&正在提取特征",
     "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. ": "Шаг 2А. Автоматическая обработка исходных аудиозаписей для обучения и выполнение нормализации среза. Создаст 2 папки wav в папке модели. В данный момент поддерживается обучение только на одноголосных записях.",
-    "step2a:无需提取音高": "Шаг 2А. Пропуск извлечения тональности",
     "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)": "Шаг 2Б. Оценка и извлечение тональности в аудиофайлах с помощью процессора (если включена поддержка изменения высоты звука), извлечение черт с помощью GPU (выберите номер GPU):",
-    "step2b:正在提取特征": "Шаг 2Б. Извлечение черт",
     "step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "Шаг 3. Заполнение дополнительных настроек обучения и запуск обучения модели и индекса",
     "step3a:正在训练模型": "Шаг 3. Запуск обучения модели",
     "一键训练": "Обучение в одно нажатие",

i18n/locale/tr_TR.json

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     "step1:正在处理数据": "Adım 1: Veri işleme",
     "step2:正在提取音高&正在提取特征": "step2:正在提取音高&正在提取特征",
     "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. ": "Adım 2a: Eğitim klasöründe ses dosyalarını otomatik olarak gezinerek dilimleme normalizasyonu yapın. Deney dizini içinde 2 wav klasörü oluşturur. Şu anda sadece tek kişilik eğitim desteklenmektedir.",
-    "step2a:无需提取音高": "Adım 2a: Pitch çıkartma adımını atlama",
     "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)": "Adım 2b: Ses yüksekliği (Pitch) çıkartmak için CPU kullanın (eğer model ses yüksekliği içeriyorsa), özellikleri çıkartmak için GPU kullanın (GPU indeksini seçin):",
-    "step2b:正在提取特征": "Adım 2b: Özelliklerin çıkarılması",
     "step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "Adım 3: Eğitim ayarlarını doldurun ve modeli ve dizini eğitmeye başlayın",
     "step3a:正在训练模型": "Adım 3a: Model eğitimi başladı",
     "一键训练": "Tek Tuşla Eğit",

i18n/locale/zh_CN.json

@@ -17,9 +17,7 @@
     "step1:正在处理数据": "step1:正在处理数据",
     "step2:正在提取音高&正在提取特征": "step2:正在提取音高&正在提取特征",
     "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. ": "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. ",
-    "step2a:无需提取音高": "step2a:无需提取音高",
     "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)": "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)",
-    "step2b:正在提取特征": "step2b:正在提取特征",
     "step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引",
     "step3a:正在训练模型": "step3a:正在训练模型",
     "一键训练": "一键训练",

i18n/locale/zh_HK.json

@@ -17,9 +17,7 @@
     "step1:正在处理数据": "step1:正在处理数据",
     "step2:正在提取音高&正在提取特征": "step2:正在提取音高&正在提取特征",
     "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. ": "step2a：自動遍歷訓練資料夾下所有可解碼成音頻的檔案並進行切片歸一化，在實驗目錄下生成2個wav資料夾；暫時只支援單人訓練。",
-    "step2a:无需提取音高": "step2a:无需提取音高",
     "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)": "步驟2b: 使用CPU提取音高(如果模型帶音高), 使用GPU提取特徵(選擇卡號)",
-    "step2b:正在提取特征": "step2b:正在提取特征",
     "step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "步驟3: 填寫訓練設定, 開始訓練模型和索引",
     "step3a:正在训练模型": "step3a:正在训练模型",
     "一键训练": "一鍵訓練",

i18n/locale/zh_SG.json

@@ -17,9 +17,7 @@
     "step1:正在处理数据": "step1:正在处理数据",
     "step2:正在提取音高&正在提取特征": "step2:正在提取音高&正在提取特征",
     "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. ": "step2a：自動遍歷訓練資料夾下所有可解碼成音頻的檔案並進行切片歸一化，在實驗目錄下生成2個wav資料夾；暫時只支援單人訓練。",
-    "step2a:无需提取音高": "step2a:无需提取音高",
     "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)": "步驟2b: 使用CPU提取音高(如果模型帶音高), 使用GPU提取特徵(選擇卡號)",
-    "step2b:正在提取特征": "step2b:正在提取特征",
     "step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "步驟3: 填寫訓練設定, 開始訓練模型和索引",
     "step3a:正在训练模型": "step3a:正在训练模型",
     "一键训练": "一鍵訓練",

i18n/locale/zh_TW.json

@@ -17,9 +17,7 @@
     "step1:正在处理数据": "step1:正在处理数据",
     "step2:正在提取音高&正在提取特征": "step2:正在提取音高&正在提取特征",
     "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. ": "step2a：自動遍歷訓練資料夾下所有可解碼成音頻的檔案並進行切片歸一化，在實驗目錄下生成2個wav資料夾；暫時只支援單人訓練。",
-    "step2a:无需提取音高": "step2a:无需提取音高",
     "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)": "步驟2b: 使用CPU提取音高(如果模型帶音高), 使用GPU提取特徵(選擇卡號)",
-    "step2b:正在提取特征": "step2b:正在提取特征",
     "step3: 填写训练设置, 开始训练模型和索引": "步驟3: 填寫訓練設定, 開始訓練模型和索引",
     "step3a:正在训练模型": "step3a:正在训练模型",
     "一键训练": "一鍵訓練",