Что он делает
- Переводит вживую. От конца фразы до перевода в ухе около секунды на телефоне пятилетней давности.
- Показывает крупно. Когда вы в наушниках, вывести португальский в динамик нельзя ни одним
штатным способом, поэтому собеседник читает свою сторону с экрана. Под словами — как их прочесть
вслух, русскими буквами с ударением.
- Работает в самолёте. Сеть нужна один раз, чтобы скачать модели.
- Учит словам. Слова из ваших разговоров собираются в отдельный раздел «Слова».
- Правится на ходу. Свою реплику можно исправить прямо в разговоре, и приложение запомнит
исправление. Плохой перевод можно отправить прямо из меню реплики: в Telegram разработчику лично
или в открытые обсуждения проекта на GitHub.
Внутри: parakeet для распознавания, OPUS-MT для перевода, Piper для голоса, словарь на 190 тысяч
фраз. Всё считается на телефоне. Статистику для разработчика (без звука и текстов) и звук отдельной реплики
Falar отправляет только с вашего согласия. Необязательный пересмотр разговора бесплатной облачной моделью
выключен, пока вы не включите его сами.
«Falar» по-португальски значит «говорить»: то, о чём приложение просит собеседника («Pode falar»),
и то, чему учит вас. До версии 0.21 проект назывался AgentTranslator.
Качество
Перед каждым выпуском качество проверяется автоматически: перевод, распознавание речи и чтение фото
сравниваются с эталоном, и если стало хуже, выпуск не выходит. Замер версии 0.32.0:
| Что | На чём мерили | Результат |
|---|
| Распознавание речи | 162 живых голоса Tatoeba | ошибок в словах: португальский 4,0 %, русский 2,7 % |
| Перевод pt → ru | 1000 фраз, которых модели при обучении не видели | COMET 0,948 · chrF++ 69,0 |
| Перевод ru → pt | 927 таких же фраз | COMET 0,898 · chrF++ 61,6 |
| Бытовые ситуации | 40 фраз в каждую сторону | COMET 0,935 (pt → ru) и 0,915 (ru → pt) |
| Чтение фото | 32 вывески, 831 слово | находит 94 % слов |
Фразы короткие и прочитаны чётко; в шумном разговоре ошибок больше. Кроме того, перед выпуском
проходят 36 наборов настольных тестов логики приложения. Как мерили —
results/2026-10-02-mt-metrics.md и bench/quality/gate.sh.
Для тех, кто хочет разобраться
| Где что | |
|---|
| приложение: что умеет, как собрать, что измерено | bench/apk/README.md |
| план: решения, замеры, отброшенные варианты, что открыто | PLAN.md |
| модели: манифест, откуда берутся, как скачать | models/README.md, models/manifest.json |
| поток приложения и набор проверок на телефоне | bench/TESTS.md |
| проверка качества распознавания и перевода (перед каждым выпуском) | bench/quality/gate.sh, results/2026-10-02-mt-metrics.md |
| замеры на устройстве | results/ |
| страница для установки | docs/, опубликована на annoyt.github.io/FALAR |
Требования: телефон на arm64 с Android 9 и новее; для полной сборки с локальным уточнителем —
от 6 ГБ памяти. Модели занимают около 1,9 ГиБ обязательных и 1,1 ГиБ необязательных.
Сборка без Gradle: bench/apk/build.sh (javac + D8 + aapt2 + zipalign + apksigner). Модели
приложение качает само при первом запуске по манифесту, вшитому в APK (models/manifest.json):
обязательное с экрана первого запуска, необязательное — из «Системы». Для стенда зеркало собирает
python3 tools/models_fetch.py, на телефон его заливает bench/apk/push_models.sh.
Тесты загрузчика: bash bench/apk/test.sh (стол), bash bench/apk/test_models_device.sh (телефон).
Публичная сборка подписывается ключом, которого нет в репозитории:
FALAR_KEYSTORE=~/falar-release.keystore FALAR_KS_PASS=… bash bench/apk/build.sh
Без этих переменных сборка подписывается отладочным ключом и годится только для стенда.
