Zabbix — Fullständig monitoreringsinfrastruktur

Distribuerade Zabbix 7.4 till 10 hostar — allt från Proxmox-noder och LXC-containrar till Mac Mini och WSL-maskiner.

• 10 hostar registrerade med agent2/agentd:
• Fixade: PHP 8.4 pgsql-modul, Admin-lockout, NVIDIA GPU-plugin-krasch
• Dashboard

Wazuh — Uppgradering och i18n

Dessutom: första svenska översättningen av Wazuh Dashboard.

• PR #8260 — 350 strängar i sv-SE.json
• 78 React-komponenter internationaliserade med @osd/i18n
• 0 kvarvarande hårdkodade strängar
• Första icke-engelska locale-bidraget till Wazuh

Zrythm — Från 63% till 99.9%

Zrythm (digital audio workstation) gick från 63% till 99.9% svenska på en eftermiddag.

Totalt: 2 181 strängar översatta och uppladdade till Weblate.

Hittade också en segfault-bugg i Zrythm — appen kraschar vid svenska locale pga en trasig format-sträng i den medföljande .mo-filen (4 av 5 %s-platshållare → g_strdup_printf segfaultar).

review-po-v3 — Pipeline-förbättringar

Fem uppdateringar baserade på dagens arbete:

• ts2po-artefakter — filtrerar bort false positives från Qt TS → PO-konvertering (317 → 38 FAIL)
• Översatta platshållare — detekterar när sub-agenter översätter {endref} → {slutref}
• ”Vänligen” auto-fix — automatisk borttagning av DeepL:s bokstavliga ”Please”-översättning
• DAW/musik-termer i brand-skip — plugin, fader, mixer, channel etc. flaggas inte längre som egennamn
• DevOps/security-termer — dashboard, agent, endpoint, compliance etc. i whitelisten

parallel-worker — Filformat-validering

Patchade TR:s parallel-worker med validering som fångar felaktiga filer innan de kraschar review-po-v3:

• ZIP-arkiv, JSON, XML/Qt TS, binärfiler — alla avvisas med tydligt felmeddelande
• 30 error-jobb i kön → 23 återhämtade efter omstart

Siffror

The post Zabbix, Wazuh, Zrythm och pipeline-fixes — en dag med infra och i18n first appeared on Daniel Nylander.se.

DDTSS — 2902 Debian-paketbeskrivningar

2902 paketbeskrivningar översatta till DDTSS med 84% matchningsgrad mot vår Ubuntu TM (149K strängar). Boten fixad och filtrerar nu korrekt mot DDTSS-kön.

review-po-v3 — Från 1.6 till 6.0/10

Massiv false-positive-rensning i granskningsverktyget:

• Brand-checker: 6800 → ~200 false positives
• Nya checks: dubbelmellanslag, HTML-mismatch, kapitalisering
• Domänprofiler: fontforge, gnome, docs, debian
• 3 nya kvalitetsmoduler: back-translation, LIX-läsbarhet, cross-project consistency

TR Intelligence — ML-system tränat på 244K strängar

Fyra ML-komponenter byggda med 244K granskade strängar som träningsdata:

• N-gram språkmodell (58K ord) — flaggar onaturlig svenska
• Termextraktion — 3893 automatiskt godkända termer från 164 projekt
• DeepL-bias-detektor — hittar systematiska fel (0.8% påverkade)
• Quality predictor — ML-classifier med 21 features
• Active learning pipeline — systemet lär sig av varje manuell granskning

TR Vision-plan: från 0% till 95% auto-approve genom kalibrerade checks + ML-classifier.

Open source — 7 PR:ar, 1 redan mergad

600+ strängar till projekt med 200K+ kombinerade stjärnor:

• react-i18next #1912 — MERGAD
• vue-element-admin #4338 (90K ), FormatJS #6200 (14.7K )
• Ncase/trust #143, MetSys #122, OHF-Voice #124, Laravel-Lang #8275

espeak-ng — Komplett försvenskning

PR #2391 med omfattande svenska uttalsförbättringar:

Kategori	Före	Efter
sj-ljud (skj/sch)	ɕ/ʃ (fel)	ɧ (korrekt)
Retroflexer	rd, rn (inga)	ɽ, ɽn, ɽl, ɽt
Vardagsuttal	de=deː, mig=miːɡ	dom, mej, å
Intonation	Platt	Fråga Påstående
Lånord	garage=ɡarɑːʃ	ɡaɹɑːɧ

50+ ordliste-entries, tonaccent-grund, svenska intonationstuner.

Piper TTS — Axel v2 och Alma v2 under träning

Båda rösterna tränas om med den förbättrade espeak-ng:

• Axel v2: Fine-tune från Almas checkpoint (studio-kvalitet) + 18K LibriVox-utterances + fixad fonetik. 3000 epochs.
• Alma v2: Fräsch träning med 3300 NST studio-utterances + fixad fonetik. 10000 epochs.

Klara imorgon. Korrekt sj-ljud, retroflexer och vardagsuttal i båda rösterna.

Visio Viewer Chrome Extension v2.0.0

Helt ombyggd från Python/Pyodide till ren JavaScript:

• 50 MB → 66 KB (750x mindre)
• Fungerar på Windows (Pyodide-versionen kraschade)
• 12/16 testfiler 100% match med Python-referensen
• pondzod-network.vsdx: 1441 element perfekt renderade
• Skuggor, gradienter, pilar, auto text-kontrast, i18n (en+sv)

Redo för Chrome Web Store.

Forgejo — 3348 strängar granskade

100% översatt, 330 strängar fixade, 100 uppladdade till Codeberg Weblate.

Moodle — 155K strängar redo

Komplett pipeline byggd: batch-DeepL + platshållarskydd + AMOS-konvertering. Körning 1 april.

Infrastruktur

• Glossary-sync — terminology.md → Weblate/Transifex/Crowdin
• Quality-gate GitHub Action — blockerar merge om score < 7
• FTL-stöd — Mozilla Fluent i TR
• 5 nya verktyg: auto-review-pr, deepl-postprocess, contrib-finder, po-memory auto-import, review-po-v3 –fix

Siffror

The post En söndag med svenska översättningar — 2902 paket, ML, espeak och Visio first appeared on Daniel Nylander.se.

Problembilden

Svenska FOSS-översättningar lider av tre huvudproblem:

• Inkonsistens mellan projekt — samma term översätts på otaliga sätt
• Ofullständig täckning — mängder av mjukvara saknar svenska strängar
• Kvalitetsbrister — automatiska översättningar med återkommande fel

Men vad om vi kunde använda all den data vi redan har samlat under åren? Vad om vi kunde bygga intelligenta system som lär sig av tidigare granskningsarbete?

TR Intelligence Platform

Det är här TR Intelligence Platform kommer in. Detta är inte bara ett verktyg — det är en komplett ekosystem byggd på 5,2 miljoner granskade svenska strängar och 1,2 miljoner Translation Memory-poster från över 3299 FOSS-projekt.

Plattformen består av tio sammankopplade komponenter:

1. Kanonisk terminologibank med viktad konsensus
2. Ensemble auto-approve med sju kvalitetssignaler
3. ML-klassificerare för översättningskvalitet
4. N-gram-modell för språklig korrekthet
5. DeepL auto-fixer för vanliga systematiska fel
6. Konsistensradar för avvikelsedetektering
7. Regressionsdetektor för kvalitetsnedgång
8. Goldstandard TM-export för återanvändning
9. False positive mining för kontinuerlig förbättring
10. DeepL glossar-feedback för bättre maskinöversättning

Kanonisk terminologibank

Hjärtat i systemet är den kanoniska terminologibanken med 326 000 svenska termer extraherade från 3299 projekt. Varje term har en viktad konsensuspoäng baserad på hur ofta den använts i granskade översättningar, med möjlighet för domänspecifika overrides när kontext kräver det.

Detta är inte bara en ordlista — det är kollektiv kunskap från svenska översättargemenskapen, destillerad till användbara rekommendationer.

Ensemble Auto-Approve

Den mest spännande komponenten är ensemble auto-approve-systemet. Det kombinerar sju olika kvalitetssignaler för att automatiskt godkänna översättningar med över 99% säkerhet:

• Terminologikonformitet mot kanonisk bank
• Translation Memory-träffar från verifierade källor
• ML-klassificerare för språklig kvalitet
• N-gram-sannolikhet för naturlighet
• Konsistenskontroll mot projekthistorik
• Formatverifiering för specialtecken och variabler
• Domänspecifik validering

Redan vid första körningen kunde systemet automatiskt godkänna 6267 strängar — översättningar som normalt skulle kräva manuell granskning.

Öppna resurser för alla

All denna data görs tillgänglig som öppna resurser:

• Terminologi: github.com/yeager/swedish-foss-terminology (326K termer)
• Translation Memory: github.com/yeager/swedish-tm (777K översättningspar)
• Hunspell-ordlista: github.com/yeager/hunspell-sv (279K svenska ord)
• Kvalitetsdashboard: danielnylander.se/sv-quality/

Eftersom allt är öppet kan andra utvecklare integrera dessa resurser i sina egna verktyg och processer.

Vad betyder detta?

TR Intelligence Platform representerar ett paradigmskifte från 100% manuell granskning till över 90% automation med bibehållen eller förbättrad kvalitet. Det innebär:

• Konsistenta termer tvärs alla 3299 projekt i databasen
• Snabbare genomströmning av översättningsuppdrag
• Högre kvalitet genom systematisk kunskapsanvändning
• Bättre DeepL-översättningar via glossar-feedback
• Friggjord tid för översättare att fokusera på verkligt svåra fall

Det här är unikt. Ingen annan har samlat och processerat 5,2 miljoner granskade svenska översättningssträngar. Den här datavolymen, kombinerad med moderna ML-tekniker, öppnar möjligheter som inte funnits förut.

Svenska FOSS-översättningar är på väg att bli betydligt bättre, snabbare och mer konsekventa. Och det bästa av allt? All kunskap delas öppet så att hela gemenskapen kan dra nytta av den.

The post TR Intelligence — datadriven kvalitetsplattform för svenska FOSS-översättningar first appeared on Daniel Nylander.se.

Översättningar: 6 projekt till 100%

Vi tog oss an projekt efter projekt och körde dem genom vår DeepL → review-po-v3 → TR pipeline:

• Jitsi Meet — 26 strängar → 100% (PR #17206)
• Bottles — 10 strängar → 100% (PR #4445)
• Thunderbird Android — 73 strängar → ~100% (PR #10746)
• Fish Shell — 25 237 strängar, 6% → 100% (PR #12569)
• Lutris — 1 710 strängar, ny svensk översättning (PR #6580)
• Fossify — 14 strängar pushade direkt via Weblate API

Alla genomgår vår kvalitetspipeline: DeepL Pro-förövesättning → automatisk regex-korrigering (denna→den här, vänligen→ta bort) → msgfmt-validering → review-po-v3 med 10+ språkliga checks → manuell granskning i TR-webappen. Fish Shell och Lutris fick båda TR score 10.0.

Nextcloud: 226 kvalitetsfixar

En genomgång av Nextclouds svenska översättningar avslöjade 226 kvalitetsproblem i 23 appar — mest ”denna/detta/dessa” (173 st) som borde vara ”den här/det här/de här” enligt Språkrådets rekommendationer. Fixarna skickas in via Transifex.

NVDA: Röster, översättning och dokumentation

NVDA (NonVisual Desktop Access) är världens mest använda skärmläsare med öppen källkod. Idag publicerade vi:

Tre svenska Piper TTS-röster

• Alma (kvinna) — tränad på NST Swedish speech corpus
• Daniel (man) — klonad från 3 minuters tal med Piper fine-tuning på RTX 4080
• Axel (man) — NST-baserad, träning pågår till 5000 epochs

Alla tre är kompatibla med Sonata-tillägget för NVDA och finns på GitHub. De ger dramatiskt bättre röstupplevelse jämfört med den inbyggda eSpeak NG.

Översättning och dokumentation

NVDA:s svenska gränssnittsöversättning är på 99% (10 strängar kvar). Vi skickade färdiga översättningar till maintainers via Crowdin. NVDA-dokumentationen hanteras via Crowdin XLIFF — en viktig lärdom.

DDTP-Ubuntu: 149 538 paketbeskrivningar

Alla 54 955 oöversatta Ubuntu-paketbeskrivningar i universe-paketet matchades mot våra befintliga översättningar — 100% täckning. Uppladdningen till Launchpad pågår i batches om 19 999 strängar. En fullständig kvalitetsgranskning via TR-pipelinen är schemalagd till fredag.

Moodle: 54 strängar via AMOS

Moodle (93% översatt, 2 393 strängar kvar) fick 54 nya core-strängar översatta via AMOS Translator — bland annat hela den nya inloggningssidan i Moodle 5.2. Ett nattjobb översätter ~600 strängar per natt automatiskt.

Bugfix: gogcli UTF-8 MIME-bugg

Vi hittade och fixade en bugg i gogcli (Google Workspace CLI) där Content-Transfer-Encoding: 7bit användes för UTF-8-text, vilket bryter mot RFC 2045 och kan orsaka att e-postbilagor försvinner. Alla tester passerar.

Smart home: Hue-automationer

En nätverksskanning avslöjade 14 Hue-rum med ~30 lampor, Nanoleaf Shapes, 7 Sonos-enheter, NVIDIA Shield med Kodi, och mycket mer. Vi skapade fyra ljusscener: Filmläge, Kodläge, God natt och God morgon — alla styrda via OpenHue CLI.

Vad som kommer

• Kodi AI-undertextare med realtidsöversättning och Piper TTS-uppläsning (fredag)
• Home Assistant-automationer med Daniels klonade röst i Sonos
• Fortsatt Moodle-översättning (klart på 4 nätter)
• DDTP kvalitetsgranskning + upstream-push

The post En dag med svensk a11y och l10n — 28 000 strängar, 7 PRs och 3 röstpaket first appeared on Daniel Nylander.se.

Alma — en naturlig svensk röst för NVDA

NVDA:s inbyggda röst (eSpeak NG) låter — låt oss vara ärliga — som en robot från 90-talet. Särskilt på svenska. Vi har nu paketerat Alma, en neuralt tränad svensk kvinnoröst, som ett färdigt röstpaket för Sonata-tillägget.

Skillnaden är dramatisk. Alma använder Piper TTS — en lokal neural text-till-tal-motor som körs helt offline. Ingen molntjänst, ingen fördröjning, ingen integritetsproblematik.

Installation

1. Installera NVDA (2024.1 eller senare)
2. Installera Sonata Neural Voices-tillägget
3. Ladda ner Alma röstpaket (sv_SE-alma-medium.tar.gz, 56 MB)
4. I NVDA: Verktyg → Sonata Voice Manager → ”Install from local file”
5. Starta om NVDA, välj Sonata som talsyntes och Alma som röst

github.com/yeager/piper-voices-sv

Översättning — 99% komplett

NVDA:s svenska gränssnittsöversättning är nu på 99%, med bara 10 strängar kvar (som vi redan har färdiga översättningar för). Den svenska användarguiden har uppdaterats med fem kritiska sektioner som saknades:

• Windows OneCore-röster
• Säkerhetsfunktioner (säkert läge, säkra skärmar)
• Kommandoradsalternativ
• Tilläggsbutiken
• Synhjälpmedel

Ändringsloggen (changes.md), som var tom sedan 2014, har översatts med de senaste funktionerna från NVDA 2026.1 och 2026.2.

eSpeak NG — förbättrat svenskt uttal

Vi har även skickat in förbättringar av eSpeak NG:s svenska uttalsregler (PR #2364). eSpeak NG är den inbyggda talsyntesen i NVDA och används som fallback om Piper inte är installerat.

Varför det här spelar roll

Enligt Synskadades Riksförbund finns det cirka 120 000 personer med synnedsättning i Sverige. Av dem förlitar sig många på skärmläsare för allt från mejl till bankärenden. Varje förbättring av det svenska stödet — röst, översättning, dokumentation — har direkt påverkan på dessa personers vardag.

En naturlig svensk röst är inte bara trevligare att lyssna på. Den minskar kognitiv belastning, gör det lättare att uppfatta nyanser i text, och gör hela datorupplevelsen mer mänsklig.

Vad som kommer härnäst

• Fler röster — En manlig svensk röst (Axel) samt ytterligare en röst baserad på röstkloning är under träning
• Dokumentation — Fortsatt översättning av de 274 sektioner som fortfarande saknas i användarguiden
• hunspell-sv — Vår utökade svenska ordbok (269 000 ord) förbättrar stavningskontrollen som NVDA och andra verktyg använder

Bidra

Översättningen sker via Crowdin. Röstpaketen finns på GitHub. Alla bidrag välkomnas.

The post Bättre svenska i NVDA — naturlig röst, översättning och dokumentation first appeared on Daniel Nylander.se.

github.com/yeager/folio

What is Folio?

Folio is a GTK4/libadwaita e-book reader for Linux with built-in text-to-speech powered by Piper. It supports EPUB, PDF, MOBI, FB2, and comic book formats (CBZ/CBR).

The key feature: word-level karaoke highlighting during TTS playback. As the voice reads, each word lights up in yellow, and the text auto-scrolls to follow along. It’s like subtitles, but for books.

Features

• All major e-book formats: EPUB, PDF, MOBI, FB2, CBZ/CBR
• Piper TTS integration: Offline, local voice synthesis
• Swedish voices: Alma (available now), Axel (in training)
• English voices: Amy and others via Piper
• Word-level highlighting: Karaoke-style visual tracking
• Auto page-turn: Pages advance as the voice reads
• Chapter navigation: Sidebar with table of contents
• Reading position memory: Picks up where you left off
• Dark theme: Native libadwaita dark mode
• i18n ready: English + Swedish, Transifex integration prepared

Demo

A 22-second demo showing Folio reading the opening of Midsommaren 1983 with the Alma Swedish TTS voice:

Watch demo video (MP4)

The Voice: Alma & Axel

Folio ships with support for Piper’s Swedish voices. Alma (sv_SE-nst-medium) is available today. Axel, a new male Swedish voice currently in training on an RTX 4080, will be available soon.

Both voices run entirely offline — no cloud APIs, no data leaves your machine.

Technical Details

• Language: Python 3 with PyGObject
• UI toolkit: GTK4 + libadwaita
• TTS engine: Piper (VITS/JETS neural TTS)
• Build system: Meson
• Packaging: Flatpak manifest included
• App ID: se.danielnylander.folio
• License: GPL-3.0

Install

git clone https://github.com/yeager/folio.git
cd folio
pip install -r requirements.txt
python run.py

Requires GTK4, libadwaita, and Piper TTS installed.

Folio is part of an ongoing effort to improve Swedish language technology — from hunspell-sv spell checking to Piper voice training to Ubuntu translation quality.

The post Introducing Folio — A GTK4 E-Book Reader with AI Voice Narration first appeared on Daniel Nylander.se.

Bakgrund

Hunspell används för stavningskontroll i LibreOffice, Firefox, Thunderbird, och de flesta Linux-distributioner. Den svenska ordboken baserades på SFOL 2.42 (Den Stora Fria Ordlistan) med 154 479 ord — men hade inte uppdaterats på flera år.

Kommersiella stavningskontroller (Microsoft Word, Google Docs) har ofta 200 000–300 000 basord. Vi ville nå samma nivå.

Vad vi lade till

Kvalitetskontroll

• Finsk filtrering — 5 695 finska ortnamn (järvi, joki, lahti, etc.) bortrensade från Wikipedia-data
• Engelskt filter — Alla ord jämförda mot engelsk ordbok, engelska ord utan svenska tecken uteslutna
• Morfologisk validering — Endast ord med svenska tecken (åäö) eller svenska ändelser (-ning, -tion, -het, -isk, etc.)
• TM-validering — Ord ur översättningsminnet förekommer ≥2 gånger i professionellt granskade översättningar

Installation

Ubuntu/Debian

# Lägg till repo
echo "deb https://yeager.github.io/debian-repo ./" | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/yeager.list
sudo apt-get update
sudo apt-get install hunspell-sv

Fedora/RHEL

# Lägg till repo
sudo dnf config-manager --add-repo https://yeager.github.io/rpm-repo/yeager.repo
sudo dnf install hunspell-sv

macOS (Homebrew)

cp sv_SE.dic sv_SE.aff /opt/homebrew/share/hunspell/
cp sv_SE.dic sv_SE.aff ~/Library/Spelling/

LibreOffice-integration

En patch har skickats till LibreOffice via Gerrit (#202383). Vi har även kontaktat SFOL för att diskutera integration i den officiella distributionen.

Vad skiljer oss från andra?

De flesta hunspell-ordböcker förlitar sig enbart på en statisk ordlista. Vår ordbok kombinerar:

• SFOL — den officiella grunden
• Levande översättningsdata — ord som faktiskt används i modern svensk mjukvara
• Wikipedia-vokabulär — bred täckning av samtida svenska
• CI/CD — GitHub Actions validerar ordboken automatiskt

Resultatet: en ordbok som känner igen databasadministratör, molntjänst, stavningskontroll, e-postadress och filsystemshanterare — ord som en stavningskontroll borde kunna.

Länkar

• GitHub: yeager/hunspell-sv
• LibreOffice Gerrit-patch
• SFOL — Den Stora Fria Ordlistan
• DEB-paket
• RPM-paket

Uppdatering 2026-03-24: +18 052 ord från SALDO och Folkets Lexikon

Ordboken har utökats ytterligare med 18 052 nya ord från två vetenskapliga källor:

Nytt totalt: 269 221 basord (var 251 127).

Exempel på nya ord

Här är ett urval av de nya orden — allt från vardagsspråk till facktermer:

abalone, alcantara, aplik, asbestartad, avantscen, baseballträd, catwalka, fotogenique, fånggård, gingham, gisseldjur, halvnäcka, hårrörskärl, indigneras, interfix, jämsidig, karess, kollidering, kristtorn, lapska, macedonsk, misskundsamhet, paronym, plattnaglad, reguladetri, saktande, simili, skarpslipa, skrävlighet, skölpa, slittålighet, smalvägg, spänstande, stubbighet, tillgivande, tolklina, tomtebisse, torrfodrande, vinterlighet, värdhet

Metod

• SALDO:s 74 MB XML-fil parsades för alla 131 020 lemman med ordklass
• Folkets Lexikons 35 540 ord extraherades och korsvaliderades
• Varje kandidat testades mot hunspells befintliga affixexpansion
• Endast ord som hunspell INTE redan hanterade via böjningsregler inkluderades
• Filtrering: inga multiord-uttryck, inga obskyra produktiva former, längd 3–30 tecken

Nästa steg

• SALDOM-paradigmer: SALDO:s böjningsdatabas (254 MB) kan generera hunspell-affixregler för ytterligare ~10 000 ord med korrekt böjning
• Gerrit-patch: Patch #202383 uppdateras med de nya orden → alla Linux-distributioner får dem
• Debian-bugg: Ubuntu har fortfarande hunspell-sv 1.51 (!) — rapporteras till Debian-underhållarna

Uppdatering 2: SALDOM-paradigmer — 279 121 ord med böjningsstöd

Ordboken har fått ytterligare 17 684 ord med korrekt böjningsstöd tack vare SALDOM — Språkbankens fullständiga böjningsdatabas (254 MB XML).

Vad är SALDOM?

SALDOM innehåller alla böjningsformer för varje ord i SALDO — t.ex. stol → stolen, stolar, stolarna. Vi parsade 254 MB XML och mappade 34 paradigmklasser (t.ex. nn_2u_stol, vb_1a_kasta) till hunspells affixflaggor.

Resultatet: 9 726 ord med full böjning (hunspell genererar alla ordformer automatiskt) + 7 957 ord med grundigenkänning.

Exempel

Ordet akademi med affixflagga genererar automatiskt: akademi, akademin, akademier, akademierna. Utan flagga hade vi behövt lägga in varje form manuellt.

Jämförelse

• Microsoft Word svenska: ~250 000 ord (uppskattning)
• Google Docs svenska: ~200 000 ord (uppskattning)
• hunspell-sv: 279 121 ord — troligtvis störst av alla fria svenska ordböcker

Gerrit-patchen för LibreOffice har uppdaterats: Patch #202383 (patchset 4). Debian-bugg #1131786 filerad för att uppdatera från 1.51.

The post hunspell sv_SE — 279 000 ord: Största fria svenska ordboken first appeared on Daniel Nylander.se.

Translation Review (TR) — AI-driven granskningsplattform

TR är vår lokala webapp för att granska svenska översättningar i stor skala. Den hanterar nu tusentals filer från flera plattformar och kör varje fil genom en 12-stegs granskningspipeline.

Datakällor

• Weblate (hosted.weblate.org): 261 filer — automatisk nedladdning via API med lock-detection för döda projekt
• Transifex: 1 189 filer — async bulk-download från 58 organisationer
• Fedora Weblate: 58 filer — translate.fedoraproject.org
• Ubuntu/KDE/GNOME/TP: tusentals filer sedan tidigare
• Formatkonvertering: 307 TS/XLIFF-filer automatiskt konverterade till PO via translate-toolkit (ts2po, xliff2po)

Smart URL-import: klistra in en Weblate-, Transifex- eller Crowdin-URL direkt i dashboarden — TR laddar ner, detekterar format och köar automatiskt.

Granskningspipeline (review-po-v3)

Varje översättningsfil körs genom 12 kontroller som ger en poäng från 0 till 10:

1. l10n-lint + pofilter — teknisk validering: platshållare (%s, {0}), acceleratorer (&), dubbletter, formatsträngar
2. hunspell — stavningskontroll med vår utökade sv_SE-ordbok (154k ord) + 787 domänspecifika ord i personal dictionary
3. LanguageTool — grammatikkontroll: kongruens, ordföljd, skiljetecken
4. terminology.md — terminologikontroll: säkerställer konsekvent användning av svenska termer (t.ex. ”programtillägg” inte ”plugin”)
5. Svengelska-detektion — hittar anglicismer, falska vänner och calques: ”denna” → ”den här”, ”notera att” → ”observera att”, ”vänligen” → ta bort
6. Context checker — UI-kontextregler: knappar max 25 tecken, menyer max 40, tooltips koherent ton
7. po-memory referens-TM — jämförelse mot 559 792 professionella översättningar från GNOME, KDE, LibreOffice etc.
8. Språkdetektering — lingua-baserad detektion av strängar som fortfarande är på engelska
9. Konsistenskontroll — samma källsträng ska ha samma översättning genom hela filen
10. Triangulering — automatisk back-translation via DeepL Pro (quality_optimized) + jämförelse med norska/danska
11. DeepL-specifika fixar — korrigerar kända DeepL-problem: ”denna/detta/dessa”, passiva konstruktioner, separerade sammansatta ord
12. False positive-databas — lär sig från manuella beslut och filtrerar bort kända falska larm

DeepL Pro-integration

Alla verktyg använder nu DeepL Pro API med kvalitetsoptimerade inställningar:

• model_type: quality_optimized — bästa möjliga översättningskvalitet
• formality: prefer_less — naturligare, mindre formell svenska
• preserve_formatting — bevarar whitespace, radbrytningar och formatering
• context — skickar PO-kommentarer och projektmetadata för kontextmedveten översättning
• Glossary-stöd — terminologilista synkad med terminology.md
• Automatisk endpoint-detektion — PRO/Free baserat på API-nyckel

Granskningsgränssnitt

Weblate-inspirerad split-panel med professionellt arbetsflöde:

• Vänster panel: Stränglista med källa + översättning, färgkodade kanter (grön/gul/röd) per status
• Höger panel: Originalttext (EN) med kopiera-knapp, översättningsfält (SV) med textarea + toolbar (kopiera källa, återställ, kopiera till urklipp)
• Tangentbordsnavigering: G = godkänn, A = avvisa, J/K = navigera, E = redigera
• Batch-operationer: Godkänn alla PASS, godkänn REVIEW (context-only), avvisa FAIL (språkdetektering)
• AI-förslag: DeepL Pro quality_optimized med kontextmedveten prompt vid klick
• Inline-redigering: Ändringar skrivs direkt till PO-filen, poäng räknas om live

Parallel-worker

Granskningskön körs av en parallel-worker med 4 trådar som launchd-tjänst — auto-restart vid krasch, ~17 filer per minut. En kö på 3 000 filer tar ~3 timmar istället för veckor med en enda tråd.

Dashboard

• Realtidsstatistik: filer granskade, strängar totalt, genomsnittlig kvalitet, kö-status
• Kö-breakdown: visuell bar med klara/kör/väntar/fel
• TM-räknare: 559 792 unika strängar
• Topp 10 bästa/sämsta, uppnått 10.0-lista
• Klickbara filer → direkt till granskningsvy

Translation Memory

Vår TM innehåller nu 559 792 unika källsträngar från 776 274 översättningsposter. Den täcker GNOME, KDE, LibreOffice, Mozilla, Ubuntu, Fedora, Blender, QGIS och 50+ andra projekt. TM:n används för:

• Konsistenskontroll — samma källsträng ska översättas likadant överallt
• Ordbok-generering — automatisk extraktion av svenska ord som saknas i hunspell
• Fuzzy matching — föreslå översättningar baserat på liknande strängar
• Kvalitetsreferens — jämför nya översättningar mot etablerade GNOME/KDE-standarder

Planen framåt

• Automatisk pipeline: Nya granskningar → nya hunspell-ord → ny release → publicera till LibreOffice/Firefox
• Fler plattformar: Crowdin-import (kräver maintainer-access), Launchpad (Ubuntu)
• Kvalitetsmål: Alla projekt ska nå minst 9/10 i granskningspoäng
• Bidra upstream: Pusha förbättrade översättningar tillbaka till Weblate/Transifex
• hunspell: Fortsätt utöka ordboken, samarbeta med SFOL, publicera som Firefox/Thunderbird-tillägg
• review-po-v3: Nativt stöd för TS/XLIFF/JSON (inte bara PO)
• Auto-learn: När en granskare godkänner en sträng med hunspell-flagga läggs ordet till i ordboken automatiskt

All kod och data är öppen källkod. Bidrag välkomnas.

The post Massiv översättningsinfrastruktur för svenska first appeared on Daniel Nylander.se.

Demo med Alma-rösten

”Den Magiska Skogen” uppläst med Piper TTS och den svenska Alma-rösten:

Så fungerar det

1. Skapa en profil — namn, ålder, intressen
2. Välj ett tema — äventyr, rymden, djur, havet…
3. AI:n skapar en berättelse med valalternativ
4. Du väljer vad som händer härnäst — du styr handlingen!
5. Efter varje kapitel: läsförståelsefrågor

Funktioner

• Interaktiva berättelser med 3-5 kapitel och valalternativ
• AI-generering — OpenAI eller Anthropic (demo-läge utan nyckel)
• 40 färdiga berättelser — 20 svenska + 20 engelska
• Alma-rösten — naturlig svensk uppläsning via Piper TTS
• Åldersanpassat — 6-8, 9-10, 11-12 år
• ARASAAC-piktogram — bildstöd för varje nyckelord
• Inställningar — röstval (sv/en, man/kvinna), textstorlek, automatisk uppläsning

Installation

sudo apt update && sudo apt install storymaker

Källkod · Berättelsebibliotek · Översätt

The post StoryMaker — Interaktiva berättelser för barn first appeared on Daniel Nylander.se.

Demo

FN:s allmänna förklaring om de mänskliga rättigheterna uppläst med Piper TTS (Alma sv_SE):

Funktioner

• Kamera-OCR — Skanna tryckt text med Tesseract OCR
• Fil-import — PDF, bilder, textfiler, DOCX
• Piper TTS — Alma (svenska), Lessac/Ryan (engelska)
• Språkval — Svenska och engelska röster (man/kvinna)
• Tillgänglighet — Stora knappar, tangentbordsnavigering

Installation

sudo apt update && sudo apt install readaloud

Källkod: github.com/yeager/ReadAloud

The post ReadAloud — Läs upp text med svensk röst first appeared on Daniel Nylander.se.