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翻譯語音 - Raspberry Pi

在這部分課程中，你將撰寫程式碼，使用翻譯服務來翻譯文字。

使用翻譯服務將文字轉換為語音

語音服務的 REST API 不支援直接翻譯，但你可以使用翻譯服務來翻譯由語音轉文字服務生成的文字，以及語音回應的文字。這個服務提供 REST API，讓你可以用來翻譯文字。

任務 - 使用翻譯資源翻譯文字

你的智能計時器將設定兩種語言：用於訓練 LUIS 的伺服器語言（同時也用於生成與使用者對話的訊息），以及使用者所說的語言。更新 language 變數為使用者將使用的語言，並新增一個名為 server_language 的變數，用於設定訓練 LUIS 的語言：
```
language = '<user language>'
server_language = '<server language>'
```
將 <user language> 替換為你將使用的語言的地區名稱，例如法語為 fr-FR，或粵語為 zn-HK。

將 <server language> 替換為用於訓練 LUIS 的語言的地區名稱。

你可以在 Microsoft Docs 上的語言和語音支援文件中找到支援的語言及其地區名稱列表。

💁 如果你不會多種語言，可以使用像 Bing 翻譯或 Google 翻譯這樣的服務，將你的首選語言翻譯成其他語言。這些服務還可以播放翻譯後的文字音頻。

例如，如果你用英文訓練 LUIS，但希望使用法語作為使用者語言，你可以使用 Bing 翻譯將「設置一個 2 分 27 秒的計時器」這樣的句子從英文翻譯成法語，然後使用 聆聽翻譯 按鈕，將翻譯後的內容說入麥克風。
在 speech_api_key 下方新增翻譯 API 金鑰：
```
translator_api_key = '<key>'
```
將 <key> 替換為你的翻譯服務資源的 API 金鑰。
在 say 函數上方，定義一個 translate_text 函數，用於將文字從伺服器語言翻譯成使用者語言：
```
def translate_text(text, from_language, to_language):
```
此函數會接收來源語言和目標語言作為參數——你的應用程式需要在辨識語音時，將使用者語言轉換為伺服器語言；在提供語音回饋時，則需將伺服器語言轉換為使用者語言。

在此函數內，定義 REST API 呼叫的 URL 和標頭：

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'
}

此 API 的 URL 並非特定於地區，而是將地區作為標頭傳遞。API 金鑰直接使用，因此不像語音服務那樣需要從 Token 發行 API 獲取存取權杖。

在此之下定義呼叫的參數和主體：
```
params = {
    'from': from_language,
    'to': to_language
}

body = [{
    'text' : text
}]
```
params 定義了傳遞給 API 呼叫的參數，指定來源語言和目標語言。此呼叫會將 from 語言的文字翻譯成 to 語言。

body 包含要翻譯的文字。這是一個陣列，因為在一次呼叫中可以翻譯多段文字。

呼叫 REST API 並獲取回應：

response = requests.post(url, headers=headers, params=params, json=body)

回應是一個 JSON 陣列，其中包含一個項目，該項目包含所有傳遞到主體中的文字的翻譯結果。

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

從陣列中的第一個項目中返回第一個翻譯的 text 屬性：
```
return response.json()[0]['translations'][0]['text']
```

更新 while True 迴圈，將從使用者語言到伺服器語言的文字翻譯加入 convert_speech_to_text 呼叫中：

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)

此程式碼還會將原始文字和翻譯後的文字輸出到控制台。

更新 say 函數，將要說的文字從伺服器語言翻譯成使用者語言：

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

此程式碼還會將原始文字和翻譯後的文字輸出到控制台。

執行你的程式碼。確保你的函數應用程式正在運行，並用使用者語言請求計時器，可以自己說該語言，或者使用翻譯應用程式。

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.

💁 由於不同語言表達方式的差異，你可能會得到與你提供給 LUIS 的範例略有不同的翻譯。如果是這種情況，請為 LUIS 添加更多範例，重新訓練並重新發布模型。

💁 你可以在 code/pi 資料夾中找到這段程式碼。

😀 你的多語言計時器程式大功告成！

免責聲明：
本文件已使用人工智能翻譯服務 Co-op Translator 進行翻譯。儘管我們致力於提供準確的翻譯，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始語言的文件應被視為權威來源。對於重要信息，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋概不負責。

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