IoT-For-Beginners/translations/th/6-consumer/lessons/4-multiple-language-support/pi-translate-speech.md

แปลข้อความ - Raspberry Pi

ในส่วนนี้ของบทเรียน คุณจะเขียนโค้ดเพื่อแปลข้อความโดยใช้บริการแปลภาษา

แปลงข้อความเป็นเสียงโดยใช้บริการแปลภาษา

REST API ของบริการเสียงไม่รองรับการแปลโดยตรง แต่คุณสามารถใช้บริการ Translator เพื่อแปลข้อความที่สร้างจากบริการแปลงเสียงเป็นข้อความ และข้อความที่ตอบกลับด้วยเสียง บริการนี้มี REST API ที่คุณสามารถใช้เพื่อแปลข้อความได้

งาน - ใช้ทรัพยากร Translator เพื่อแปลข้อความ

1. ตัวจับเวลาสมาร์ทของคุณจะมีการตั้งค่าภาษาสองภาษา - ภาษาของเซิร์ฟเวอร์ที่ใช้ฝึก LUIS (ภาษาเดียวกันนี้ยังใช้สร้างข้อความเพื่อพูดกับผู้ใช้) และภาษาที่ผู้ใช้พูด อัปเดตตัวแปร language ให้เป็นภาษาที่ผู้ใช้จะพูด และเพิ่มตัวแปรใหม่ชื่อ server_language สำหรับภาษาที่ใช้ฝึก LUIS:

   language = '<user language>'
   server_language = '<server language>'
   

   แทนที่ <user language> ด้วยชื่อโลเคลของภาษาที่คุณจะพูด เช่น fr-FR สำหรับภาษาฝรั่งเศส หรือ zn-HK สำหรับภาษากวางตุ้ง

   แทนที่ <server language> ด้วยชื่อโลเคลของภาษาที่ใช้ฝึก LUIS

   คุณสามารถค้นหารายชื่อภาษาที่รองรับและชื่อโลเคลได้ใน เอกสารสนับสนุนภาษาและเสียงบน Microsoft docs

   💁 หากคุณไม่พูดได้หลายภาษา คุณสามารถใช้บริการอย่าง Bing Translate หรือ Google Translate เพื่อแปลจากภาษาที่คุณถนัดไปยังภาษาที่คุณเลือก บริการเหล่านี้สามารถเล่นเสียงของข้อความที่แปลได้

   ตัวอย่างเช่น หากคุณฝึก LUIS ในภาษาอังกฤษ แต่ต้องการใช้ภาษาฝรั่งเศสเป็นภาษาผู้ใช้ คุณสามารถแปลประโยคเช่น "ตั้งเวลาสองนาทีและยี่สิบเจ็ดวินาที" จากภาษาอังกฤษเป็นภาษาฝรั่งเศสโดยใช้ Bing Translate จากนั้นใช้ปุ่ม ฟังการแปล เพื่อพูดการแปลผ่านไมโครโฟนของคุณ

   

2. เพิ่มคีย์ API ของ Translator ใต้ speech_api_key:

   translator_api_key = '<key>'
   

   แทนที่ <key> ด้วยคีย์ API สำหรับทรัพยากรบริการแปลภาษาของคุณ

3. เหนือฟังก์ชัน say ให้กำหนดฟังก์ชัน translate_text ที่จะใช้แปลข้อความจากภาษาของเซิร์ฟเวอร์ไปยังภาษาของผู้ใช้:

   def translate_text(text, from_language, to_language):
   

   ภาษาต้นทางและปลายทางจะถูกส่งไปยังฟังก์ชันนี้ - แอปของคุณต้องแปลงจากภาษาผู้ใช้เป็นภาษาของเซิร์ฟเวอร์เมื่อรับรู้เสียง และจากภาษาของเซิร์ฟเวอร์เป็นภาษาผู้ใช้เมื่อให้คำตอบด้วยเสียง

4. ภายในฟังก์ชันนี้ ให้กำหนด URL และ headers สำหรับการเรียก REST API:

   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'
   }
   

   URL สำหรับ API นี้ไม่ขึ้นอยู่กับตำแหน่งที่ตั้ง แต่ตำแหน่งที่ตั้งจะถูกส่งเป็น header คีย์ API ถูกใช้โดยตรง ดังนั้นไม่จำเป็นต้องรับโทเค็นการเข้าถึงจาก API ผู้ออกโทเค็นเหมือนบริการเสียง

5. ใต้ส่วนนี้ กำหนดพารามิเตอร์และ body สำหรับการเรียก:

   params = {
       'from': from_language,
       'to': to_language
   }
   
   body = [{
       'text' : text
   }]
   

   params กำหนดพารามิเตอร์ที่จะส่งไปยังการเรียก API โดยส่งภาษาต้นทางและปลายทาง การเรียกนี้จะแปลข้อความในภาษาต้นทางเป็นภาษาปลายทาง

   body ประกอบด้วยข้อความที่จะถูกแปล ซึ่งเป็นอาร์เรย์ เนื่องจากสามารถแปลข้อความหลายบล็อกในคำสั่งเดียวกันได้

6. ทำการเรียก REST API และรับการตอบกลับ:

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

   การตอบกลับที่ได้รับกลับมาเป็น JSON array โดยมีหนึ่งรายการที่มีการแปล รายการนี้มีอาร์เรย์สำหรับการแปลของทุกรายการที่ส่งใน body

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

7. ส่งคืนคุณสมบัติ test จากการแปลแรกในรายการแรกของอาร์เรย์:

   return response.json()[0]['translations'][0]['text']
   

8. อัปเดตลูป while True เพื่อแปลข้อความจากการเรียก convert_speech_to_text จากภาษาผู้ใช้เป็นภาษาของเซิร์ฟเวอร์:

   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)
   

   โค้ดนี้ยังพิมพ์ข้อความต้นฉบับและข้อความที่แปลลงในคอนโซลด้วย

9. อัปเดตฟังก์ชัน say เพื่อแปลข้อความที่จะพูดจากภาษาของเซิร์ฟเวอร์เป็นภาษาผู้ใช้:

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

   โค้ดนี้ยังพิมพ์ข้อความต้นฉบับและข้อความที่แปลลงในคอนโซลด้วย

10. รันโค้ดของคุณ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าแอปฟังก์ชันของคุณกำลังทำงาน และขอตั้งเวลาผ่านภาษาผู้ใช้ ไม่ว่าจะโดยการพูดภาษานั้นเอง หรือใช้แอปแปลภาษา

    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.
    

    💁 เนื่องจากวิธีการพูดบางอย่างในภาษาต่างๆ อาจแตกต่างกัน คุณอาจได้รับการแปลที่แตกต่างจากตัวอย่างที่คุณให้กับ LUIS หากเป็นกรณีนี้ ให้เพิ่มตัวอย่างเพิ่มเติมใน LUIS ฝึกใหม่ แล้วเผยแพร่โมเดลอีกครั้ง

💁 คุณสามารถค้นหาโค้ดนี้ได้ใน code/pi โฟลเดอร์

😀 โปรแกรมจับเวลาหลายภาษาของคุณประสบความสำเร็จ!

---

ข้อจำกัดความรับผิดชอบ:
เอกสารนี้ได้รับการแปลโดยใช้บริการแปลภาษา AI Co-op Translator แม้ว่าเราจะพยายามให้การแปลมีความถูกต้อง แต่โปรดทราบว่าการแปลโดยอัตโนมัติอาจมีข้อผิดพลาดหรือความไม่ถูกต้อง เอกสารต้นฉบับในภาษาดั้งเดิมควรถือเป็นแหล่งข้อมูลที่เชื่อถือได้ สำหรับข้อมูลที่สำคัญ ขอแนะนำให้ใช้บริการแปลภาษามืออาชีพ เราไม่รับผิดชอบต่อความเข้าใจผิดหรือการตีความผิดที่เกิดจากการใช้การแปลนี้