jidoujisho

jidoujisho é um aplicativo Android de código aberto para aprendizado de idiomas baseado em imersão, originalmente voltado para estudantes de japonês. Ele combina um reprodutor de vídeo e áudio, recursos de leitura, ferramentas de dicionário e criação de flashcards em um único fluxo de trabalho. O reprodutor suporta vídeo e áudio locais nos formatos compatíveis com VLC, legendas externas SRT, ASS e SSA, faixas incorporadas de legenda e áudio, vídeos do YouTube com legendas, URLs diretas e streaming de uma biblioteca Jellyfin com acompanhamento de progresso. Ele oferece navegação por transcrição, repetição de legendas, ajuste de atraso de legenda, reprodução em segundo plano, controles de notificação e opções para exportar vários intervalos de legenda. Legendas PGS baseadas em imagem não são suportadas. Para leitura, o aplicativo inclui um ッツ Ebook Reader incorporado para arquivos EPUB e HTMLZ e suporta mangás pré-processados com Mokuro em formato HTML. Os usuários podem tocar ou arrastar sobre legendas, parágrafos ou texto de mangá para realizar buscas instantâneas no dicionário. O suporte a dicionários inclui dicionários Yomichan, com informações de pitch e frequência quando disponíveis, além de dicionários Migaku e DSL; dicionários Yomichan que usam structured-content atualmente não são suportados. O processamento de japonês usa Ve e MeCab. O fluxo de criação de cartões pode enviar contexto para o AnkiDroid como flashcards, incluindo capturas de tela ou imagens recortadas e áudio. Os usuários podem editar campos, bloquear campos para exportações repetidas, lembrar o último baralho usado e definir perfis de exportação personalizados. Outros recursos de aprendizado incluem busca de frases de exemplo no Massif, Tatoeba e ImmersionKit; pesquisa de áudio no Forvo e JapanesePod101; pesquisa de imagens no Bing; suporte a letras para músicas; e integração WebSocket para uso com texthookers de visual novels ou jogos. Uma integração com o ChatGPT pode fornecer informações gramaticais, frases de exemplo e assistência relacionada ao idioma-alvo, com o projeto alertando os usuários para verificar as saídas da IA. O projeto é escrito em Dart com Flutter, usa Isar e Hive para dados locais e é lançado sob GPLv3. A documentação inclui um wiki que abrange configuração, criação de flashcards, fluxos de trabalho, visualização de mídia, solução de problemas, desenvolvimento e contribuição. O README afirma que contribuidores são bem-vindos e que as versões são distribuídas pelo GitHub.