# Traduzir fala - Dispositivo IoT Virtual Nesta parte da lição, você escreverá código para traduzir fala ao convertê-la em texto usando o serviço de fala, e depois traduzir o texto usando o serviço Translator antes de gerar uma resposta falada. ## Usar o serviço de fala para traduzir fala O serviço de fala pode pegar uma fala e não apenas convertê-la em texto no mesmo idioma, mas também traduzir a saída para outros idiomas. ### Tarefa - usar o serviço de fala para traduzir fala 1. Abra o projeto `smart-timer` no VS Code e certifique-se de que o ambiente virtual está carregado no terminal. 1. Adicione as seguintes declarações de importação abaixo das importações existentes: ```python from azure.cognitiveservices import speech from azure.cognitiveservices.speech.translation import SpeechTranslationConfig, TranslationRecognizer import requests ``` Isso importa classes usadas para traduzir fala e uma biblioteca `requests` que será usada para fazer uma chamada ao serviço Translator mais adiante nesta lição. 1. Seu cronômetro inteligente terá 2 idiomas configurados - o idioma do servidor que foi usado para treinar o LUIS (o mesmo idioma também é usado para construir as mensagens faladas para o usuário) e o idioma falado pelo usuário. Atualize a variável `language` para ser o idioma que será falado pelo usuário e adicione uma nova variável chamada `server_language` para o idioma usado para treinar o LUIS: ```python language = '' server_language = '' ``` Substitua `` pelo nome do local do idioma que você falará, por exemplo, `fr-FR` para francês ou `zn-HK` para cantonês. Substitua `` pelo nome do local do idioma usado para treinar o LUIS. Você pode encontrar uma lista dos idiomas suportados e seus nomes de local na [documentação de suporte a idiomas e vozes nos documentos da Microsoft](https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/speech-service/language-support?WT.mc_id=academic-17441-jabenn#speech-to-text). > 💁 Se você não fala vários idiomas, pode usar um serviço como [Bing Translate](https://www.bing.com/translator) ou [Google Translate](https://translate.google.com) para traduzir do seu idioma preferido para um idioma de sua escolha. Esses serviços podem então reproduzir o áudio do texto traduzido. Esteja ciente de que o reconhecedor de fala ignorará algumas saídas de áudio do seu dispositivo, então você pode precisar usar um dispositivo adicional para reproduzir o texto traduzido. > > Por exemplo, se você treinar o LUIS em inglês, mas quiser usar francês como idioma do usuário, pode traduzir frases como "set a 2 minute and 27 second timer" de inglês para francês usando o Bing Translate, e depois usar o botão **Ouvir tradução** para falar a tradução no seu microfone. > >  1. Substitua as declarações `recognizer_config` e `recognizer` pelo seguinte: ```python translation_config = SpeechTranslationConfig(subscription=speech_api_key, region=location, speech_recognition_language=language, target_languages=(language, server_language)) recognizer = TranslationRecognizer(translation_config=translation_config) ``` Isso cria uma configuração de tradução para reconhecer fala no idioma do usuário e criar traduções no idioma do usuário e no idioma do servidor. Em seguida, usa essa configuração para criar um reconhecedor de tradução - um reconhecedor de fala que pode traduzir a saída do reconhecimento de fala para vários idiomas. > 💁 O idioma original precisa ser especificado em `target_languages`, caso contrário, você não obterá nenhuma tradução. 1. Atualize a função `recognized`, substituindo todo o conteúdo da função pelo seguinte: ```python if args.result.reason == speech.ResultReason.TranslatedSpeech: language_match = next(l for l in args.result.translations if server_language.lower().startswith(l.lower())) text = args.result.translations[language_match] if (len(text) > 0): print(f'Translated text: {text}') message = Message(json.dumps({ 'speech': text })) device_client.send_message(message) ``` Este código verifica se o evento reconhecido foi acionado porque a fala foi traduzida (este evento pode ser acionado em outros momentos, como quando a fala é reconhecida, mas não traduzida). Se a fala foi traduzida, encontra a tradução no dicionário `args.result.translations` que corresponde ao idioma do servidor. O dicionário `args.result.translations` é indexado pela parte do idioma da configuração de local, não pela configuração completa. Por exemplo, se você solicitar uma tradução para `fr-FR` para francês, o dicionário conterá uma entrada para `fr`, não para `fr-FR`. O texto traduzido é então enviado para o IoT Hub. 1. Execute este código para testar as traduções. Certifique-se de que seu aplicativo de função está em execução e solicite um cronômetro no idioma do usuário, seja falando nesse idioma você mesmo ou usando um aplicativo de tradução. ```output (.venv) ➜ smart-timer python app.py Connecting Connected Translated text: Set a timer of 2 minutes and 27 seconds. ``` ## Traduzir texto usando o serviço Translator O serviço de fala não suporta a tradução de texto de volta para fala, em vez disso, você pode usar o serviço Translator para traduzir o texto. Este serviço possui uma API REST que você pode usar para traduzir o texto. ### Tarefa - usar o recurso Translator para traduzir texto 1. Adicione a chave da API do Translator abaixo da `speech_api_key`: ```python translator_api_key = '' ``` Substitua `` pela chave da API do recurso do serviço Translator. 1. Acima da função `say`, defina uma função `translate_text` que traduzirá texto do idioma do servidor para o idioma do usuário: ```python def translate_text(text): ``` 1. Dentro dessa função, defina a URL e os cabeçalhos para a chamada da API REST: ```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' } ``` A URL para esta API não é específica de localização, em vez disso, a localização é passada como um cabeçalho. A chave da API é usada diretamente, então, ao contrário do serviço de fala, não há necessidade de obter um token de acesso da API emissora de tokens. 1. Abaixo disso, defina os parâmetros e o corpo para a chamada: ```python params = { 'from': server_language, 'to': language } body = [{ 'text' : text }] ``` Os `params` definem os parâmetros a serem passados para a chamada da API, especificando os idiomas de origem e destino. Esta chamada traduzirá texto no idioma `from` para o idioma `to`. O `body` contém o texto a ser traduzido. Este é um array, pois vários blocos de texto podem ser traduzidos na mesma chamada. 1. Faça a chamada para a API REST e obtenha a resposta: ```python response = requests.post(url, headers=headers, params=params, json=body) ``` A resposta que retorna é um array JSON, com um item que contém as traduções. Este item possui um array para traduções de todos os itens passados no corpo. ```json [ { "translations": [ { "text": "Chronométrant votre minuterie de 2 minutes 27 secondes.", "to": "fr" } ] } ] ``` 1. Retorne a propriedade `text` da primeira tradução do primeiro item no array: ```python return response.json()[0]['translations'][0]['text'] ``` 1. Atualize a função `say` para traduzir o texto a ser dito antes que o SSML seja gerado: ```python print('Original:', text) text = translate_text(text) print('Translated:', text) ``` Este código também imprime as versões original e traduzida do texto no console. 1. Execute seu código. Certifique-se de que seu aplicativo de função está em execução e solicite um cronômetro no idioma do usuário, seja falando nesse idioma você mesmo ou usando um aplicativo de tradução. ```output (.venv) ➜ smart-timer python app.py Connecting Connected Translated text: 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. ``` > 💁 Devido às diferentes formas de dizer algo em diferentes idiomas, você pode obter traduções que são ligeiramente diferentes dos exemplos que você forneceu ao LUIS. Se for o caso, adicione mais exemplos ao LUIS, re-treine e publique novamente o modelo. > 💁 Você pode encontrar este código na pasta [code/virtual-iot-device](../../../../../6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/code/virtual-iot-device). 😀 Seu programa de cronômetro multilíngue foi um sucesso! --- **Aviso Legal**: Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. 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