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將文字轉換為語音 - 虛擬 IoT 裝置

在這部分課程中，你將撰寫程式碼，使用語音服務將文字轉換為語音。

將文字轉換為語音

在上一課中，你使用語音服務 SDK 將語音轉換為文字，現在可以使用相同的 SDK 將文字轉換回語音。在請求語音時，你需要指定使用的語音，因為語音可以由多種不同的聲音生成。

每種語言都支援多種不同的聲音，你可以透過語音服務 SDK 獲取每種語言支援的聲音清單。

任務 - 將文字轉換為語音

在 VS Code 中打開 smart-timer 專案，並確保終端機中已載入虛擬環境。
從 azure.cognitiveservices.speech 套件中匯入 SpeechSynthesizer，將其加入現有的匯入部分：
```
from azure.cognitiveservices.speech import SpeechConfig, SpeechRecognizer, SpeechSynthesizer
```

在 say 函式上方，建立一個語音配置，用於語音合成器：

speech_config = SpeechConfig(subscription=speech_api_key,
                             region=location)
speech_config.speech_synthesis_language = language
speech_synthesizer = SpeechSynthesizer(speech_config=speech_config)

這裡使用了與語音辨識器相同的 API 金鑰、位置和語言。

在這段程式碼下方，新增以下程式碼以獲取語音並將其設置到語音配置中：
```
voices = speech_synthesizer.get_voices_async().get().voices
first_voice = next(x for x in voices if x.locale.lower() == language.lower())
speech_config.speech_synthesis_voice_name = first_voice.short_name
```
這段程式碼會檢索所有可用的語音清單，然後找到第一個與正在使用的語言匹配的語音。
💁 你可以從 Microsoft Docs 的語言與語音支援文件獲取完整的支援語音清單。如果你想使用特定的語音，可以移除這個函式，並將語音名稱直接硬編碼到程式中。例如：
```
speech_config.speech_synthesis_voice_name = 'hi-IN-SwaraNeural'
```

更新 say 函式的內容，生成回應的 SSML：

ssml =  f'<speak version=\'1.0\' xml:lang=\'{language}\'>'
ssml += f'<voice xml:lang=\'{language}\' name=\'{first_voice.short_name}\'>'
ssml += text
ssml += '</voice>'
ssml += '</speak>'

在這段程式碼下方，停止語音辨識，播放 SSML，然後重新啟動語音辨識：
```
recognizer.stop_continuous_recognition()
speech_synthesizer.speak_ssml(ssml)
recognizer.start_continuous_recognition()
```
在播放語音時停止語音辨識，這樣可以避免計時器啟動的語音被辨識為新的請求，發送到 LUIS，並可能被解讀為設定新計時器的指令。

💁 你可以透過註解掉停止和重新啟動辨識的程式碼來測試這個功能。設定一個計時器，你可能會發現語音回應會觸發新的計時器，導致新的語音回應，進而觸發新的計時器，如此循環不止！
執行應用程式，並確保函式應用程式也在運行。設定一些計時器，你會聽到語音回應告訴你計時器已設定，當計時器完成時，還會有另一個語音回應。

💁 你可以在 code-spoken-response/virtual-iot-device 資料夾中找到這段程式碼。

😀 你的計時器程式大功告成！

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任務 - 將文字轉換為語音

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