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翻译语音 - 树莓派

在本课的这一部分中，您将编写代码，通过翻译服务来翻译文本。

使用翻译服务将文本转换为语音

语音服务的 REST API 不支持直接翻译，但您可以使用翻译服务来翻译由语音转文本服务生成的文本，以及语音响应的文本。此服务提供了一个 REST API，您可以用来翻译文本。

任务 - 使用翻译资源翻译文本

您的智能计时器将设置两种语言——用于训练 LUIS 的服务器语言（同样用于构建与用户交流的消息），以及用户所说的语言。更新 language 变量为用户将使用的语言，并添加一个名为 server_language 的新变量，用于表示训练 LUIS 的语言：
```
language = '<user language>'
server_language = '<server language>'
```
将 <user language> 替换为您将使用的语言的区域名称，例如法语的 fr-FR 或粤语的 zn-HK。

将 <server language> 替换为用于训练 LUIS 的语言的区域名称。

您可以在 Microsoft 文档上的语言和语音支持文档中找到支持的语言及其区域名称的列表。

💁 如果您不懂多种语言，可以使用像必应翻译或谷歌翻译这样的服务，将您的首选语言翻译成您选择的语言。这些服务还可以播放翻译文本的音频。

例如，如果您用英语训练 LUIS，但希望使用法语作为用户语言，您可以使用必应翻译将像“设置一个2分27秒的计时器”这样的句子从英语翻译成法语，然后使用 听翻译 按钮将翻译内容通过麦克风说出。
在 speech_api_key 下添加翻译 API 密钥：
```
translator_api_key = '<key>'
```
将 <key> 替换为您的翻译服务资源的 API 密钥。
在 say 函数上方定义一个 translate_text 函数，用于将文本从服务器语言翻译成用户语言：
```
def translate_text(text, from_language, to_language):
```
此函数接收源语言和目标语言——您的应用需要在识别语音时将用户语言转换为服务器语言，在提供语音反馈时将服务器语言转换为用户语言。

在此函数内定义 REST API 调用的 URL 和头信息：

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'
}

此 API 的 URL 不受位置限制，而是通过头信息传递位置。API 密钥直接使用，因此与语音服务不同，不需要从令牌发行 API 获取访问令牌。

在此定义调用的参数和请求体：
```
params = {
    'from': from_language,
    'to': to_language
}

body = [{
    'text' : text
}]
```
params 定义了传递给 API 调用的参数，传递源语言和目标语言。此调用将把 from 语言的文本翻译成 to 语言。

body 包含要翻译的文本。这是一个数组，因为可以在同一个调用中翻译多个文本块。

调用 REST API，并获取响应：

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

返回的响应是一个 JSON 数组，其中包含一个项目，该项目包含翻译内容。此项目有一个数组，包含传递给请求体的所有文本的翻译。

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

返回数组中第一个翻译的第一个项目的 test 属性：
```
return response.json()[0]['translations'][0]['text']
```

更新 while True 循环，将用户通过 convert_speech_to_text 调用的文本从用户语言翻译成服务器语言：

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)

此代码还会将原始文本和翻译后的文本打印到控制台。

更新 say 函数，将要说的文本从服务器语言翻译成用户语言：

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

此代码还会将原始文本和翻译后的文本打印到控制台。

运行您的代码。确保您的函数应用正在运行，并用用户语言请求计时器，可以自己说该语言，也可以使用翻译应用。

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.

💁 由于不同语言表达方式的差异，您可能会得到与您提供给 LUIS 的示例略有不同的翻译。如果出现这种情况，请向 LUIS 添加更多示例，重新训练并重新发布模型。

💁 您可以在 code/pi 文件夹中找到此代码。

😀 您的多语言计时器程序大获成功！

免责声明：
本文档使用AI翻译服务Co-op Translator进行翻译。尽管我们努力确保准确性，但请注意，自动翻译可能包含错误或不准确之处。应以原始语言的文档作为权威来源。对于关键信息，建议使用专业人工翻译。对于因使用本翻译而引起的任何误解或误读，我们概不负责。

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