# Traduzir discurso - Wio Terminal Nesta parte da lição, vais escrever código para traduzir texto utilizando o serviço de tradução. ## Converter texto em discurso utilizando o serviço de tradução A API REST do serviço de discurso não suporta traduções diretas. Em vez disso, podes usar o serviço Translator para traduzir o texto gerado pelo serviço de discurso para texto, bem como o texto da resposta falada. Este serviço tem uma API REST que podes usar para traduzir o texto, mas para facilitar o uso, será encapsulado num outro trigger HTTP na tua aplicação de funções. ### Tarefa - criar uma função serverless para traduzir texto 1. Abre o teu projeto `smart-timer-trigger` no VS Code e abre o terminal, garantindo que o ambiente virtual está ativado. Caso contrário, termina e recria o terminal. 1. Abre o ficheiro `local.settings.json` e adiciona as definições para a chave da API do Translator e a localização: ```json "TRANSLATOR_KEY": "", "TRANSLATOR_LOCATION": "" ``` Substitui `` pela chave da API do recurso do serviço Translator. Substitui `` pela localização que utilizaste ao criar o recurso do serviço Translator. 1. Adiciona um novo trigger HTTP a esta aplicação chamado `translate-text` utilizando o seguinte comando no terminal do VS Code, na pasta raiz do projeto da aplicação de funções: ```sh func new --name translate-text --template "HTTP trigger" ``` Isto criará um trigger HTTP chamado `translate-text`. 1. Substitui o conteúdo do ficheiro `__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 do pedido HTTP. Em seguida, faz um pedido à API REST do Translator, passando os idiomas como parâmetros para o URL e o texto a traduzir como corpo. Finalmente, a tradução é devolvida. 1. Executa a tua aplicação de funções localmente. Podes então chamá-la utilizando uma ferramenta como o curl, da mesma forma que testaste o trigger HTTP `text-to-timer`. Certifica-te de passar o texto a traduzir 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* de francês para inglês dos EUA. Ele retornará *Set a 30-second timer*. > 💁 Podes encontrar este código na pasta [code/functions](../../../../../6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/code/functions). ### Tarefa - usar a função Translator para traduzir texto 1. Abre o projeto `smart-timer` no VS Code, caso ainda não esteja aberto. 1. O teu temporizador inteligente terá 2 idiomas definidos - o idioma do servidor que foi usado para treinar o LUIS (o mesmo idioma também é usado para construir as mensagens para falar com o utilizador) e o idioma falado pelo utilizador. Atualiza a constante `LANGUAGE` no ficheiro de cabeçalho `config.h` para ser o idioma que será falado pelo utilizador e adiciona uma nova constante chamada `SERVER_LANGUAGE` para o idioma usado para treinar o LUIS: ```cpp const char *LANGUAGE = ""; const char *SERVER_LANGUAGE = ""; ``` Substitui `` pelo nome do locale do idioma que vais falar, por exemplo, `fr-FR` para francês ou `zn-HK` para cantonês. Substitui `` pelo nome do locale do idioma usado para treinar o LUIS. Podes encontrar uma lista dos idiomas suportados e os seus nomes de locale na [documentação de suporte a idiomas e vozes nos Microsoft docs](https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/speech-service/language-support?WT.mc_id=academic-17441-jabenn#speech-to-text). > 💁 Se não falas vários idiomas, podes usar um serviço como o [Bing Translate](https://www.bing.com/translator) ou o [Google Translate](https://translate.google.com) para traduzir do teu idioma preferido para um idioma à tua escolha. Estes serviços podem reproduzir áudio do texto traduzido. > > Por exemplo, se treinares o LUIS em inglês, mas quiseres usar francês como idioma do utilizador, podes traduzir frases como "set a 2 minute and 27 second timer" de inglês para francês usando o Bing Translate e, em seguida, usar o botão **Ouvir tradução** para falar a tradução no teu microfone. > >  1. Adiciona a chave da API do Translator e a localização abaixo de `SPEECH_LOCATION`: ```cpp const char *TRANSLATOR_API_KEY = ""; const char *TRANSLATOR_LOCATION = ""; ``` Substitui `` pela chave da API do recurso do serviço Translator. Substitui `` pela localização que utilizaste ao criar o recurso do serviço Translator. 1. Adiciona o URL do trigger do Translator abaixo de `VOICE_URL`: ```cpp const char *TRANSLATE_FUNCTION_URL = ""; ``` Substitui `` pelo URL do trigger HTTP `translate-text` na tua aplicação de funções. Este será o mesmo valor de `TEXT_TO_TIMER_FUNCTION_URL`, exceto com o nome da função `translate-text` em vez de `text-to-timer`. 1. Adiciona um novo ficheiro à pasta `src` chamado `text_translator.h`. 1. Este novo ficheiro de cabeçalho `text_translator.h` conterá uma classe para traduzir texto. Adiciona o seguinte a este ficheiro para declarar esta classe: ```cpp #pragma once #include #include #include #include #include "config.h" class TextTranslator { public: private: WiFiClient _client; }; TextTranslator textTranslator; ``` Isto declara a classe `TextTranslator`, juntamente com uma instância desta classe. A classe tem um único campo para o cliente WiFi. 1. Na secção `public` desta classe, adiciona 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 discurso, o discurso será traduzido do idioma do utilizador para o idioma do servidor LUIS, e ao dar respostas, será traduzido do idioma do servidor LUIS para o idioma do utilizador. 1. Neste método, adiciona código para construir um corpo JSON contendo o texto a traduzir 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, adiciona o seguinte código para enviar o corpo para a aplicação de funções serverless: ```cpp HTTPClient httpClient; httpClient.begin(_client, TRANSLATE_FUNCTION_URL); int httpResponseCode = httpClient.POST(body); ``` 1. Em seguida, adiciona 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. Finalmente, adiciona código para fechar a conexão e devolver o texto traduzido: ```cpp httpClient.end(); return translated_text; ``` ### Tarefa - traduzir o discurso reconhecido e as respostas 1. Abre o ficheiro `main.cpp`. 1. Adiciona uma diretiva de inclusão no topo do ficheiro para o ficheiro de cabeçalho da classe `TextTranslator`: ```cpp #include "text_translator.h" ``` 1. O texto que é dito quando um temporizador é definido ou expira precisa de ser traduzido. Para isso, adiciona o seguinte como a primeira linha da função `say`: ```cpp text = textTranslator.translateText(text, LANGUAGE, SERVER_LANGUAGE); ``` Isto traduzirá o texto para o idioma do utilizador. 1. Na função `processAudio`, o texto é recuperado do áudio capturado com a chamada `String text = speechToText.convertSpeechToText();`. Após esta chamada, traduz o texto: ```cpp String text = speechToText.convertSpeechToText(); text = textTranslator.translateText(text, LANGUAGE, SERVER_LANGUAGE); ``` Isto traduzirá o texto do idioma do utilizador para o idioma usado no servidor. 1. Compila este código, carrega-o no teu Wio Terminal e testa-o através do monitor serial. Assim que vires `Ready` no monitor serial, pressiona o botão C (o do lado esquerdo, mais próximo do interruptor de energia) e fala. Certifica-te de que a tua aplicação de funções está em execução e pede um temporizador no idioma do utilizador, seja falando esse idioma ou usando uma aplicação 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. ``` > 💁 Podes encontrar este código na pasta [code/wio-terminal](../../../../../6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/code/wio-terminal). 😀 O teu programa de temporizador multilingue 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, tenha em atenção que traduções automáticas podem conter erros ou imprecisões. O documento original na sua língua nativa deve ser considerado a fonte autoritária. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes da utilização desta tradução.