# Traduzir fala - Wio Terminal Nesta parte da lição, você escreverá código para traduzir texto usando o serviço de tradução. ## Converter texto em fala usando o serviço de tradução A API REST do serviço de fala não suporta traduções diretas. Em vez disso, você pode usar o serviço Translator para traduzir o texto gerado pelo serviço de fala para texto e o texto da resposta falada. Este serviço possui uma API REST que você pode usar para traduzir o texto, mas para facilitar o uso, ele será encapsulado em outro gatilho HTTP no seu aplicativo de funções. ### Tarefa - criar uma função serverless para traduzir texto 1. Abra seu projeto `smart-timer-trigger` no VS Code e abra o terminal, garantindo que o ambiente virtual esteja ativado. Caso contrário, encerre e recrie o terminal. 1. Abra o arquivo `local.settings.json` e adicione as configurações para a chave da API do Translator e a localização: ```json "TRANSLATOR_KEY": "", "TRANSLATOR_LOCATION": "" ``` Substitua `` pela chave da API do recurso do serviço de tradução. Substitua `` pela localização usada ao criar o recurso do serviço de tradução. 1. Adicione um novo gatilho HTTP a este aplicativo chamado `translate-text` usando o seguinte comando no terminal do VS Code, na pasta raiz do projeto do aplicativo de funções: ```sh func new --name translate-text --template "HTTP trigger" ``` Isso criará um gatilho HTTP chamado `translate-text`. 1. Substitua o conteúdo do arquivo `__init__.py` na pasta `translate-text` pelo seguinte: ```python import logging import os import requests import azure.functions as func location = os.environ['TRANSLATOR_LOCATION'] translator_key = os.environ['TRANSLATOR_KEY'] def main(req: func.HttpRequest) -> func.HttpResponse: req_body = req.get_json() from_language = req_body['from_language'] to_language = req_body['to_language'] text = req_body['text'] logging.info(f'Translating {text} from {from_language} to {to_language}') url = f'https://api.cognitive.microsofttranslator.com/translate?api-version=3.0' headers = { 'Ocp-Apim-Subscription-Key': translator_key, 'Ocp-Apim-Subscription-Region': location, 'Content-type': 'application/json' } params = { 'from': from_language, 'to': to_language } body = [{ 'text' : text }] response = requests.post(url, headers=headers, params=params, json=body) return func.HttpResponse(response.json()[0]['translations'][0]['text']) ``` Este código extrai o texto e os idiomas da solicitação HTTP. Em seguida, faz uma solicitação à API REST do Translator, passando os idiomas como parâmetros para a URL e o texto a ser traduzido como corpo. Por fim, a tradução é retornada. 1. Execute seu aplicativo de funções localmente. Você pode então chamá-lo usando uma ferramenta como curl da mesma forma que testou seu gatilho HTTP `text-to-timer`. Certifique-se de passar o texto a ser traduzido e os idiomas como um corpo JSON: ```json { "text": "Définir une minuterie de 30 secondes", "from_language": "fr-FR", "to_language": "en-US" } ``` Este exemplo traduz *Définir une minuterie de 30 secondes* do francês para o inglês dos EUA. Ele retornará *Set a 30-second timer*. > 💁 Você pode encontrar este código na pasta [code/functions](../../../../../6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/code/functions). ### Tarefa - usar a função de tradução para traduzir texto 1. Abra o projeto `smart-timer` no VS Code, caso ainda não esteja aberto. 1. Seu temporizador inteligente terá 2 idiomas configurados - o idioma do servidor usado para treinar o LUIS (o mesmo idioma também é usado para construir as mensagens para falar com o usuário) e o idioma falado pelo usuário. Atualize a constante `LANGUAGE` no arquivo de cabeçalho `config.h` para ser o idioma que será falado pelo usuário e adicione uma nova constante chamada `SERVER_LANGUAGE` para o idioma usado para treinar o LUIS: ```cpp const char *LANGUAGE = ""; const char *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 de idioma e voz 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 reproduzir áudio do 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" do inglês para o francês usando o Bing Translate e, em seguida, usar o botão **Ouvir tradução** para falar a tradução no seu microfone. > >  1. Adicione a chave da API do Translator e a localização abaixo de `SPEECH_LOCATION`: ```cpp const char *TRANSLATOR_API_KEY = ""; const char *TRANSLATOR_LOCATION = ""; ``` Substitua `` pela chave da API do recurso do serviço de tradução. Substitua `` pela localização usada ao criar o recurso do serviço de tradução. 1. Adicione a URL do gatilho do Translator abaixo de `VOICE_URL`: ```cpp const char *TRANSLATE_FUNCTION_URL = ""; ``` Substitua `` pela URL do gatilho HTTP `translate-text` no seu aplicativo de funções. Este será o mesmo valor de `TEXT_TO_TIMER_FUNCTION_URL`, exceto com um nome de função de `translate-text` em vez de `text-to-timer`. 1. Adicione um novo arquivo à pasta `src` chamado `text_translator.h`. 1. Este novo arquivo de cabeçalho `text_translator.h` conterá uma classe para traduzir texto. Adicione o seguinte a este arquivo para declarar esta classe: ```cpp #pragma once #include #include #include #include #include "config.h" class TextTranslator { public: private: WiFiClient _client; }; TextTranslator textTranslator; ``` Isso declara a classe `TextTranslator`, junto com uma instância desta classe. A classe possui um único campo para o cliente WiFi. 1. Na seção `public` desta classe, adicione um método para traduzir texto: ```cpp String translateText(String text, String from_language, String to_language) { } ``` Este método recebe o idioma de origem e o idioma de destino. Ao lidar com fala, a fala será traduzida do idioma do usuário para o idioma do servidor LUIS, e ao fornecer respostas, será traduzida do idioma do servidor LUIS para o idioma do usuário. 1. Neste método, adicione código para construir um corpo JSON contendo o texto a ser traduzido e os idiomas: ```cpp DynamicJsonDocument doc(1024); doc["text"] = text; doc["from_language"] = from_language; doc["to_language"] = to_language; String body; serializeJson(doc, body); Serial.print("Translating "); Serial.print(text); Serial.print(" from "); Serial.print(from_language); Serial.print(" to "); Serial.print(to_language); ``` 1. Abaixo disso, adicione o seguinte código para enviar o corpo ao aplicativo de funções serverless: ```cpp HTTPClient httpClient; httpClient.begin(_client, TRANSLATE_FUNCTION_URL); int httpResponseCode = httpClient.POST(body); ``` 1. Em seguida, adicione código para obter a resposta: ```cpp String translated_text = ""; if (httpResponseCode == 200) { translated_text = httpClient.getString(); Serial.print("Translated: "); Serial.println(translated_text); } else { Serial.print("Failed to translate text - error "); Serial.println(httpResponseCode); } ``` 1. Por fim, adicione código para fechar a conexão e retornar o texto traduzido: ```cpp httpClient.end(); return translated_text; ``` ### Tarefa - traduzir a fala reconhecida e as respostas 1. Abra o arquivo `main.cpp`. 1. Adicione uma diretiva de inclusão no topo do arquivo para o arquivo de cabeçalho da classe `TextTranslator`: ```cpp #include "text_translator.h" ``` 1. O texto que é dito quando um temporizador é configurado ou expira precisa ser traduzido. Para fazer isso, adicione o seguinte como a primeira linha da função `say`: ```cpp text = textTranslator.translateText(text, LANGUAGE, SERVER_LANGUAGE); ``` Isso traduzirá o texto para o idioma do usuário. 1. Na função `processAudio`, o texto é recuperado do áudio capturado com a chamada `String text = speechToText.convertSpeechToText();`. Após esta chamada, traduza o texto: ```cpp String text = speechToText.convertSpeechToText(); text = textTranslator.translateText(text, LANGUAGE, SERVER_LANGUAGE); ``` Isso traduzirá o texto do idioma do usuário para o idioma usado no servidor. 1. Compile este código, carregue-o no seu Wio Terminal e teste-o através do monitor serial. Assim que você vir `Ready` no monitor serial, pressione o botão C (o da esquerda, mais próximo ao interruptor de energia) e fale. Certifique-se de que seu aplicativo de funções esteja em execução e solicite um temporizador no idioma do usuário, seja falando esse idioma você mesmo ou usando um aplicativo de tradução. ```output Connecting to WiFi.. Connected! Got access token. Ready. Starting recording... Finished recording Sending speech... Speech sent! {"RecognitionStatus":"Success","DisplayText":"Définir une minuterie de 2 minutes 27 secondes.","Offset":9600000,"Duration":40400000} Translating Définir une minuterie de 2 minutes 27 secondes. from fr-FR to en-US Translated: Set a timer of 2 minutes 27 seconds. Set a timer of 2 minutes 27 seconds. {"seconds": 147} Translating 2 minute 27 second timer started. from en-US to fr-FR Translated: 2 minute 27 seconde minute a commencé. 2 minute 27 seconde minute a commencé. Translating Times up on your 2 minute 27 second timer. from en-US to fr-FR Translated: Chronométrant votre minuterie de 2 minutes 27 secondes. Chronométrant votre minuterie de 2 minutes 27 secondes. ``` > 💁 Você pode encontrar este código na pasta [code/wio-terminal](../../../../../6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/code/wio-terminal). 😀 Seu programa de temporizador 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. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.