7.7 KiB

Raw Permalink Blame History

Traduzir discurso - Raspberry Pi

Nesta parte da lição, vais escrever código para traduzir texto utilizando o serviço de tradução.

Converter texto em discurso utilizando o serviço de tradução

A API REST do serviço de discurso não suporta traduções diretas. Em vez disso, podes usar o serviço Translator para traduzir o texto gerado pelo serviço de conversão de discurso para texto e o texto da resposta falada. Este serviço tem uma API REST que podes usar para traduzir o texto.

Tarefa - usar o recurso Translator para traduzir texto

O teu temporizador inteligente terá 2 idiomas definidos - 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 utilizador) e o idioma falado pelo utilizador. Atualiza a variável language para ser o idioma que será falado pelo utilizador e adiciona uma nova variável chamada server_language para o idioma usado para treinar o LUIS:
```
language = '<user language>'
server_language = '<server language>'
```
Substitui <user language> pelo nome da localidade do idioma que vais falar, por exemplo, fr-FR para francês ou zn-HK para cantonês.

Substitui <server language> pelo nome da localidade do idioma usado para treinar o LUIS.

Podes encontrar uma lista dos idiomas suportados e os seus nomes de localidade na documentação de suporte de idiomas e vozes nos Microsoft Docs.

💁 Se não falas vários idiomas, podes usar um serviço como Bing Translate ou Google Translate para traduzir do teu idioma preferido para um idioma à tua escolha. Estes serviços podem reproduzir áudio do texto traduzido.

Por exemplo, se treinares o LUIS em inglês, mas quiseres usar francês como idioma do utilizador, podes traduzir frases como "set a 2 minute and 27 second timer" de inglês para francês usando o Bing Translate e, em seguida, usar o botão Ouvir tradução para falar a tradução no teu microfone.
Adiciona a chave da API do Translator abaixo da speech_api_key:
```
translator_api_key = '<key>'
```
Substitui <key> pela chave da API do recurso do serviço Translator.
Acima da função say, define uma função translate_text que irá traduzir texto do idioma do servidor para o idioma do utilizador:
```
def translate_text(text, from_language, to_language):
```
Os idiomas de origem e destino são passados para esta função - a tua aplicação precisa de converter do idioma do utilizador para o idioma do servidor ao reconhecer discurso e do idioma do servidor para o idioma do utilizador ao fornecer feedback falado.
Dentro desta função, define o 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'
}
```
O URL desta API não é específico de localização; em vez disso, a localização é passada como um cabeçalho. A chave da API é usada diretamente, por isso, ao contrário do serviço de discurso, não é necessário obter um token de acesso da API emissora de tokens.
Abaixo disso, define os parâmetros e o corpo para a chamada:
```
params = {
    'from': from_language,
    'to': to_language
}

body = [{
    'text' : text
}]
```
Os params definem os parâmetros a passar para a chamada da API, passando os idiomas de origem e destino. Esta chamada irá traduzir 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.

Faz a chamada à API REST e obtém 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 tem um array para as traduções de todos os itens passados no corpo.

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

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

Atualiza o loop while True para traduzir o texto da chamada para convert_speech_to_text do idioma do utilizador 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 na consola.

Atualiza a função say para traduzir o texto a ser dito do idioma do servidor para o idioma do utilizador:

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 na consola.

Executa o teu código. Certifica-te de que a tua aplicação de função está a funcionar e solicita um temporizador no idioma do utilizador, seja falando esse idioma tu mesmo ou usando uma aplicação 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, podes obter traduções que são ligeiramente diferentes dos exemplos que deste ao LUIS. Se for o caso, adiciona mais exemplos ao LUIS, treina novamente e publica o modelo.

💁 Podes encontrar este código na pasta code/pi.

😀 O teu programa de temporizador multilingue 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 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.

7.7 KiB Raw Permalink Blame History

Traduzir discurso - Raspberry Pi

Converter texto em discurso utilizando o serviço de tradução

Tarefa - usar o recurso Translator para traduzir texto

7.7 KiB

Raw Permalink Blame History