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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
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"original_hash": "606f3af1c78e3741e48ce77c31cea626",
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"translation_date": "2025-08-25T00:10:44+00:00",
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"source_file": "6-consumer/lessons/3-spoken-feedback/pi-text-to-speech.md",
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"language_code": "tw"
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}
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# 文字轉語音 - Raspberry Pi
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在本課程的這部分，你將撰寫程式碼，使用語音服務將文字轉換為語音。
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## 使用語音服務將文字轉換為語音
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可以使用 REST API 將文字發送到語音服務，獲取可在你的 IoT 裝置上播放的音訊檔案。在請求語音時，你需要提供要使用的語音，因為語音可以由多種不同的聲音生成。
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每種語言都支援多種不同的聲音，你可以對語音服務發送 REST 請求，以獲取每種語言支援的聲音列表。
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### 任務 - 獲取聲音
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1. 在 VS Code 中打開 `smart-timer` 專案。
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1. 在 `say` 函數上方新增以下程式碼，以請求某語言的聲音列表：
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```python
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def get_voice():
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url = f'https://{location}.tts.speech.microsoft.com/cognitiveservices/voices/list'
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headers = {
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'Authorization': 'Bearer ' + get_access_token()
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}
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response = requests.get(url, headers=headers)
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voices_json = json.loads(response.text)
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first_voice = next(x for x in voices_json if x['Locale'].lower() == language.lower() and x['VoiceType'] == 'Neural')
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return first_voice['ShortName']
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voice = get_voice()
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print(f'Using voice {voice}')
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```
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此程式碼定義了一個名為 `get_voice` 的函數，該函數使用語音服務來獲取聲音列表。然後，它會找到與正在使用的語言匹配的第一個聲音。
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接著會呼叫此函數來儲存第一個聲音，並將聲音名稱列印到主控台。此聲音可以請求一次，並在每次將文字轉換為語音時使用該值。
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> 💁 你可以從 [Microsoft Docs 的語言和聲音支援文件](https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/speech-service/language-support?WT.mc_id=academic-17441-jabenn#text-to-speech) 獲取支援的聲音完整列表。如果你想使用特定的聲音，可以移除此函數，並將聲音名稱硬編碼為該文件中的聲音名稱。例如：
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>
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> ```python
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> voice = 'hi-IN-SwaraNeural'
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> ```
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### 任務 - 將文字轉換為語音
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1. 在此程式碼下方，定義一個常數，用於指定從語音服務檢索的音訊格式。當你請求音訊時，可以選擇多種不同的格式。
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```python
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playback_format = 'riff-48khz-16bit-mono-pcm'
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```
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你可以使用的格式取決於你的硬體。如果在播放音訊時出現 `Invalid sample rate` 錯誤，請將其更改為其他值。你可以在 [Microsoft Docs 的文字轉語音 REST API 文件](https://docs.microsoft.com/azure/cognitive-services/speech-service/rest-text-to-speech?WT.mc_id=academic-17441-jabenn#audio-outputs) 中找到支援的值列表。你需要使用 `riff` 格式的音訊，可嘗試的值包括 `riff-16khz-16bit-mono-pcm`、`riff-24khz-16bit-mono-pcm` 和 `riff-48khz-16bit-mono-pcm`。
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1. 在此程式碼下方，宣告一個名為 `get_speech` 的函數，該函數將使用語音服務的 REST API 將文字轉換為語音：
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```python
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def get_speech(text):
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```
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1. 在 `get_speech` 函數中，定義要呼叫的 URL 和要傳遞的標頭：
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```python
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url = f'https://{location}.tts.speech.microsoft.com/cognitiveservices/v1'
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headers = {
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'Authorization': 'Bearer ' + get_access_token(),
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'Content-Type': 'application/ssml+xml',
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'X-Microsoft-OutputFormat': playback_format
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}
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```
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這會設定標頭以使用生成的存取權杖，將內容設為 SSML，並定義所需的音訊格式。
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1. 在此程式碼下方，定義要發送到 REST API 的 SSML：
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```python
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ssml = f'<speak version=\'1.0\' xml:lang=\'{language}\'>'
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ssml += f'<voice xml:lang=\'{language}\' name=\'{voice}\'>'
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ssml += text
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ssml += '</voice>'
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ssml += '</speak>'
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```
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此 SSML 設定了要使用的語言和聲音，以及要轉換的文字。
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1. 最後，在此函數中新增程式碼以發送 REST 請求並返回二進位音訊資料：
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```python
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response = requests.post(url, headers=headers, data=ssml.encode('utf-8'))
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return io.BytesIO(response.content)
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```
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### 任務 - 播放音訊
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1. 在 `get_speech` 函數下方，定義一個新函數，用於播放 REST API 呼叫返回的音訊：
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```python
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def play_speech(speech):
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```
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1. 傳遞給此函數的 `speech` 是 REST API 返回的二進位音訊資料。使用以下程式碼將其作為 wave 檔案打開，並傳遞給 PyAudio 播放音訊：
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```python
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def play_speech(speech):
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with wave.open(speech, 'rb') as wave_file:
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stream = audio.open(format=audio.get_format_from_width(wave_file.getsampwidth()),
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channels=wave_file.getnchannels(),
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rate=wave_file.getframerate(),
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output_device_index=speaker_card_number,
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output=True)
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data = wave_file.readframes(4096)
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while len(data) > 0:
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stream.write(data)
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data = wave_file.readframes(4096)
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stream.stop_stream()
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stream.close()
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```
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此程式碼使用 PyAudio 流，與捕捉音訊相同。不同之處在於，這裡的流被設定為輸出流，並從音訊資料中讀取數據，然後推送到流中。
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流的詳細資訊（如取樣率）不是硬編碼的，而是從音訊資料中讀取的。
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1. 將 `say` 函數的內容替換為以下內容：
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```python
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speech = get_speech(text)
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play_speech(speech)
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```
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此程式碼將文字轉換為二進位音訊資料，並播放音訊。
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1. 執行應用程式，並確保函數應用程式也在運行。設定一些計時器，你將聽到語音回應，告訴你計時器已設定，然後在計時器完成時聽到另一個語音回應。
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如果出現 `Invalid sample rate` 錯誤，請按照上述說明更改 `playback_format`。
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> 💁 你可以在 [code-spoken-response/pi](../../../../../6-consumer/lessons/3-spoken-feedback/code-spoken-response/pi) 資料夾中找到此程式碼。
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😀 你的計時器程式成功了！
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**免責聲明**：
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