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翻译语音 - 树莓派 ​

在本课的这一部分中，您将编写代码，通过翻译服务来翻译文本。

使用翻译服务将文本转换为语音 ​

语音服务的 REST API 不支持直接翻译，但您可以使用翻译服务来翻译由语音转文本服务生成的文本，以及语音响应的文本。此服务提供了一个 REST API，您可以用来翻译文本。

任务 - 使用翻译资源翻译文本 ​

  1. 您的智能计时器将设置两种语言——用于训练 LUIS 的服务器语言（同样用于构建与用户交流的消息），以及用户所说的语言。更新 language 变量为用户将使用的语言，并添加一个名为 server_language 的新变量，用于表示训练 LUIS 的语言：

    python
    language = '<user language>'
server_language = '<server language>'

    将 <user language> 替换为您将使用的语言的区域名称，例如法语的 fr-FR 或粤语的 zn-HK。

    将 <server language> 替换为用于训练 LUIS 的语言的区域名称。

    您可以在 Microsoft 文档上的语言和语音支持文档 中找到支持的语言及其区域名称的列表。

    💁 如果您不懂多种语言，可以使用像 必应翻译 或 谷歌翻译 这样的服务，将您的首选语言翻译成您选择的语言。这些服务还可以播放翻译文本的音频。

    例如，如果您用英语训练 LUIS，但希望使用法语作为用户语言，您可以使用必应翻译将像“设置一个2分27秒的计时器”这样的句子从英语翻译成法语，然后使用 听翻译 按钮将翻译内容通过麦克风说出。

    必应翻译上的听翻译按钮

  2. 在 speech_api_key 下添加翻译 API 密钥：

    python
    translator_api_key = '<key>'

    将 <key> 替换为您的翻译服务资源的 API 密钥。

  3. 在 say 函数上方定义一个 translate_text 函数，用于将文本从服务器语言翻译成用户语言：

    python
    def translate_text(text, from_language, to_language):

    此函数接收源语言和目标语言——您的应用需要在识别语音时将用户语言转换为服务器语言，在提供语音反馈时将服务器语言转换为用户语言。

  4. 在此函数内定义 REST API 调用的 URL 和头信息：

    python
    url = f'https://api.cognitive.microsofttranslator.com/translate?api-version=3.0'

headers = {
    'Ocp-Apim-Subscription-Key': translator_api_key,
    'Ocp-Apim-Subscription-Region': location,
    'Content-type': 'application/json'
}

    此 API 的 URL 不受位置限制，而是通过头信息传递位置。API 密钥直接使用，因此与语音服务不同，不需要从令牌发行 API 获取访问令牌。

  5. 在此定义调用的参数和请求体：

    python
    params = {
    'from': from_language,
    'to': to_language
}

body = [{
    'text' : text
}]

    params 定义了传递给 API 调用的参数，传递源语言和目标语言。此调用将把 from 语言的文本翻译成 to 语言。

    body 包含要翻译的文本。这是一个数组，因为可以在同一个调用中翻译多个文本块。

  6. 调用 REST API，并获取响应：

    python
    response = requests.post(url, headers=headers, params=params, json=body)

    返回的响应是一个 JSON 数组，其中包含一个项目，该项目包含翻译内容。此项目有一个数组，包含传递给请求体的所有文本的翻译。

    json
    [
    {
        "translations": [
            {
                "text": "Set a 2 minute 27 second timer.",
                "to": "en"
            }
        ]
    }
]

  7. 返回数组中第一个翻译的第一个项目的 test 属性：

    python
    return response.json()[0]['translations'][0]['text']

  8. 更新 while True 循环，将用户通过 convert_speech_to_text 调用的文本从用户语言翻译成服务器语言：

    python
    if len(text) > 0:
    print('Original:', text)
    text = translate_text(text, language, server_language)
    print('Translated:', text)

    message = Message(json.dumps({ 'speech': text }))
    device_client.send_message(message)

    此代码还会将原始文本和翻译后的文本打印到控制台。

  9. 更新 say 函数，将要说的文本从服务器语言翻译成用户语言：

    python
    def say(text):
    print('Original:', text)
    text = translate_text(text, server_language, language)
    print('Translated:', text)
    speech = get_speech(text)
    play_speech(speech)

    此代码还会将原始文本和翻译后的文本打印到控制台。

  10. 运行您的代码。确保您的函数应用正在运行,并用用户语言请求计时器,可以自己说该语言,也可以使用翻译应用。

    text
    pi@raspberrypi:~/smart-timer $ python3 app.py
Connecting
Connected
Using voice fr-FR-DeniseNeural
Original: Définir une minuterie de 2 minutes et 27 secondes.
Translated: Set a timer of 2 minutes and 27 seconds.
Original: 2 minute 27 second timer started.
Translated: 2 minute 27 seconde minute a commencé.
Original: Times up on your 2 minute 27 second timer.
Translated: Chronométrant votre minuterie de 2 minutes 27 secondes.

    💁 由于不同语言表达方式的差异,您可能会得到与您提供给 LUIS 的示例略有不同的翻译。如果出现这种情况,请向 LUIS 添加更多示例,重新训练并重新发布模型。

💁 您可以在 code/pi 文件夹中找到此代码。

😀 您的多语言计时器程序大获成功！