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スピーチを翻訳する - Raspberry Pi

このレッスンのこの部分では、翻訳サービスを使用してテキストを翻訳するコードを書きます。

翻訳サービスを使用してテキストを音声に変換する

スピーチサービスのREST APIは直接の翻訳をサポートしていません。その代わりに、スピーチからテキストへのサービスで生成されたテキストや、話された応答のテキストを翻訳するためにTranslatorサービスを使用できます。このサービスには、テキストを翻訳するために使用できるREST APIがあります。

タスク - Translatorリソースを使用してテキストを翻訳する

スマートタイマーには2つの言語が設定されます。1つはLUISをトレーニングするために使用されたサーバーの言語（この言語はユーザーに話しかけるメッセージを作成するためにも使用されます）、もう1つはユーザーが話す言語です。language変数をユーザーが話す言語に更新し、LUISをトレーニングするために使用された言語用にserver_languageという新しい変数を追加してください：
```
language = '<user language>'
server_language = '<server language>'
```
<user language>を、話す予定の言語のロケール名に置き換えてください。例えば、フランス語の場合はfr-FR、広東語の場合はzn-HKです。

<server language>を、LUISをトレーニングするために使用された言語のロケール名に置き換えてください。

サポートされている言語とそのロケール名のリストは、Microsoft Docsの言語と音声のサポートドキュメントで確認できます。

💁 複数の言語を話せない場合は、Bing TranslateやGoogle Translateのようなサービスを使用して、好みの言語から選択した言語に翻訳することができます。これらのサービスは翻訳されたテキストの音声を再生することもできます。

例えば、LUISを英語でトレーニングし、ユーザー言語としてフランス語を使用したい場合、Bing Translateを使用して「2分27秒のタイマーを設定して」という文を英語からフランス語に翻訳し、その後Listen translationボタンを使用して翻訳をマイクに話すことができます。
speech_api_keyの下にTranslator APIキーを追加してください：
```
translator_api_key = '<key>'
```
<key>をTranslatorサービスリソースのAPIキーに置き換えてください。
say関数の上に、サーバー言語からユーザー言語へテキストを翻訳するtranslate_text関数を定義してください：
```
def translate_text(text, from_language, to_language):
```
この関数には、翻訳元と翻訳先の言語が渡されます。アプリは、スピーチを認識する際にユーザー言語からサーバー言語へ変換し、話されたフィードバックを提供する際にサーバー言語からユーザー言語へ変換する必要があります。
この関数内で、REST API呼び出しのURLとヘッダーを定義してください：
```
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'
}
```
このAPIのURLは場所に依存せず、代わりに場所はヘッダーとして渡されます。APIキーは直接使用されるため、スピーチサービスのようにトークン発行APIからアクセストークンを取得する必要はありません。
次に、呼び出しのパラメータと本文を定義してください：
```
params = {
    'from': from_language,
    'to': to_language
}

body = [{
    'text' : text
}]
```
paramsはAPI呼び出しに渡すパラメータを定義し、翻訳元と翻訳先の言語を渡します。この呼び出しは、from言語のテキストをto言語に翻訳します。

bodyは翻訳するテキストを含みます。これは配列であり、同じ呼び出しで複数のテキストブロックを翻訳できます。

REST APIを呼び出し、レスポンスを取得してください：

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

戻ってくるレスポンスはJSON配列であり、翻訳を含む1つのアイテムがあります。このアイテムには、本文で渡されたすべてのアイテムの翻訳の配列があります。

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

配列内の最初のアイテムから最初の翻訳のtestプロパティを返してください：
```
return response.json()[0]['translations'][0]['text']
```

while Trueループを更新して、ユーザー言語からサーバー言語へconvert_speech_to_text呼び出しのテキストを翻訳してください：

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)

このコードは、元のテキストと翻訳されたテキストをコンソールに出力します。

say関数を更新して、サーバー言語からユーザー言語へ話すテキストを翻訳してください：
```
def say(text):
    print('Original:', text)
    text = translate_text(text, server_language, language)
    print('Translated:', text)
    speech = get_speech(text)
    play_speech(speech)
```
このコードは、元のテキストと翻訳されたテキストをコンソールに出力します。
コードを実行してください。関数アプリが実行されていることを確認し、ユーザー言語でタイマーをリクエストしてください。自分でその言語を話すか、翻訳アプリを使用してください。
```
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.
```
💁 言語によって表現方法が異なるため、LUISに与えた例とは少し異なる翻訳が得られる場合があります。その場合は、LUISにさらに例を追加し、再トレーニングしてモデルを再公開してください。

💁 このコードはcode/piフォルダーにあります。

😀 あなたの多言語タイマーアプリは成功しました！

免責事項:
この文書は、AI翻訳サービス Co-op Translator を使用して翻訳されています。正確性を期すよう努めておりますが、自動翻訳には誤りや不正確な部分が含まれる可能性があります。元の言語で記載された原文が公式な情報源と見なされるべきです。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。本翻訳の使用に起因する誤解や誤認について、当方は一切の責任を負いません。

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