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IoT-For-Beginners
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Texto para fala - Dispositivo Virtual IoT

Nesta parte da lição, vais escrever código para converter texto em fala utilizando o serviço de fala.

Converter texto em fala

O SDK dos serviços de fala que utilizaste na última lição para converter fala em texto pode ser usado para converter texto de volta em fala. Ao solicitar a fala, precisas de fornecer a voz a ser utilizada, uma vez que a fala pode ser gerada usando uma variedade de vozes diferentes.

Cada idioma suporta uma gama de vozes diferentes, e podes obter a lista de vozes suportadas para cada idioma através do SDK dos serviços de fala.

Tarefa - converter texto em fala

  1. Abre o projeto smart-timer no VS Code e certifica-te de que o ambiente virtual está carregado no terminal.

  2. Importa o SpeechSynthesizer do pacote azure.cognitiveservices.speech adicionando-o às importações existentes:

    from azure.cognitiveservices.speech import SpeechConfig, SpeechRecognizer, SpeechSynthesizer

  3. Acima da função say, cria uma configuração de fala para usar com o sintetizador de fala:

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

    Isto utiliza a mesma chave de API, localização e idioma que foram usados pelo reconhecedor.

  4. Abaixo disso, adiciona o seguinte código para obter uma voz e defini-la na configuração de fala:

    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

    Isto obtém uma lista de todas as vozes disponíveis e, em seguida, encontra a primeira voz que corresponde ao idioma que está a ser utilizado.

    💁 Podes obter a lista completa de vozes suportadas na documentação de suporte de idiomas e vozes no Microsoft Docs. Se quiseres usar uma voz específica, podes remover esta função e definir diretamente o nome da voz a partir desta documentação. Por exemplo:

    speech_config.speech_synthesis_voice_name = 'hi-IN-SwaraNeural'

  5. Atualiza o conteúdo da função say para gerar SSML para a resposta:

    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>'

  6. Abaixo disso, para o reconhecimento de fala, fala o SSML e, em seguida, reinicia o reconhecimento:

    recognizer.stop_continuous_recognition()
speech_synthesizer.speak_ssml(ssml)
recognizer.start_continuous_recognition()

    O reconhecimento é interrompido enquanto o texto é falado para evitar que o anúncio do início do temporizador seja detetado, enviado para o LUIS e possivelmente interpretado como um pedido para definir um novo temporizador.

    💁 Podes testar isto comentando as linhas para parar e reiniciar o reconhecimento. Define um temporizador e podes verificar que o anúncio define um novo temporizador, o que causa um novo anúncio, levando a um novo temporizador, e assim sucessivamente para sempre!

  7. Executa a aplicação e certifica-te de que a aplicação de funções também está a funcionar. Define alguns temporizadores e vais ouvir uma resposta falada a dizer que o teu temporizador foi definido, seguida de outra resposta falada quando o temporizador terminar.

💁 Podes encontrar este código na pasta code-spoken-response/virtual-iot-device.

😀 O teu programa de temporizador foi um sucesso!

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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 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 do uso desta tradução.