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Traduzir fala - Raspberry Pi

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.

Tarefa - usar o recurso de tradução para traduzir texto

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 para falar com 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:
```
language = '<user language>'
server_language = '<server language>'
```
Substitua <user language> pelo nome do local do idioma que você usará para falar, por exemplo, fr-FR para francês ou zn-HK para cantonês.

Substitua <server language> 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.

💁 Se você não fala vários idiomas, pode usar um serviço como Bing Translate ou Google Translate 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.
Adicione a chave da API do tradutor abaixo da speech_api_key:
```
translator_api_key = '<key>'
```
Substitua <key> pela chave da API do recurso do serviço de tradução.
Acima da função say, defina uma função translate_text que traduzirá texto do idioma do servidor para o idioma do usuário:
```
def translate_text(text, from_language, to_language):
```
Os idiomas de origem e destino são passados para esta função - seu aplicativo precisa converter do idioma do usuário para o idioma do servidor ao reconhecer fala e do idioma do servidor para o idioma do usuário ao fornecer feedback falado.
Dentro desta função, defina a URL e os cabeçalhos para a chamada da API REST:
```
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.
Abaixo disso, defina os parâmetros e o corpo para a chamada:
```
params = {
    'from': from_language,
    'to': to_language
}

body = [{
    'text' : text
}]
```
Os params definem os parâmetros a serem passados para a chamada da API, passando 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.

Faça a chamada para a API REST e obtenha a resposta:

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.

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

Retorne a propriedade text da primeira tradução do primeiro item no array:
```
return response.json()[0]['translations'][0]['text']
```

Atualize o loop while True para traduzir o texto da chamada para convert_speech_to_text do idioma do usuário para o idioma do servidor:

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)

Este código também imprime as versões original e traduzida do texto no console.

Atualize a função say para traduzir o texto a ser falado do idioma do servidor para o idioma do usuário:

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

Este código também imprime as versões original e traduzida do texto no console.

Execute seu código. Certifique-se de que seu aplicativo de função esteja em execução e solicite um cronômetro no idioma do usuário, seja falando esse idioma você mesmo ou usando um aplicativo de tradução.
```
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.
```
💁 Devido às diferentes formas de dizer algo em diferentes idiomas, você pode obter traduções que são ligeiramente diferentes dos exemplos que você deu ao LUIS. Se for o caso, adicione mais exemplos ao LUIS, treine novamente e publique o modelo novamente.

💁 Você pode encontrar este código na pasta code/pi.

😀 Seu programa de cronômetro multilíngue foi um sucesso!

Aviso Legal:
Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA 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 incorretas decorrentes do uso desta tradução.

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