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翻译语音 - Wio Terminal

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。该服务提供了一个 REST API，您可以用来翻译文本，但为了简化使用，您可以将其封装在函数应用中的另一个 HTTP 触发器中。

任务 - 创建一个无服务器函数来翻译文本

在 VS Code 中打开您的 smart-timer-trigger 项目，并确保虚拟环境已激活。如果未激活，请终止并重新创建终端。
打开 local.settings.json 文件，并添加翻译器 API 密钥和位置的设置：
```
"TRANSLATOR_KEY": "<key>",
"TRANSLATOR_LOCATION": "<location>"
```
将 <key> 替换为您的翻译服务资源的 API 密钥。将 <location> 替换为您创建翻译服务资源时使用的位置。
使用以下命令在 VS Code 终端中函数应用项目的根文件夹内，为此应用添加一个名为 translate-text 的新 HTTP 触发器：
```
func new --name translate-text --template "HTTP trigger"
```
这将创建一个名为 translate-text 的 HTTP 触发器。

将 translate-text 文件夹中的 __init__.py 文件内容替换为以下内容：

import logging
import os
import requests

import azure.functions as func

location = os.environ['TRANSLATOR_LOCATION']
translator_key = os.environ['TRANSLATOR_KEY']

def main(req: func.HttpRequest) -> func.HttpResponse:
    req_body = req.get_json()
    from_language = req_body['from_language']
    to_language = req_body['to_language']
    text = req_body['text']

    logging.info(f'Translating {text} from {from_language} to {to_language}')

    url = f'https://api.cognitive.microsofttranslator.com/translate?api-version=3.0'

    headers = {
        'Ocp-Apim-Subscription-Key': translator_key,
        'Ocp-Apim-Subscription-Region': location,
        'Content-type': 'application/json'
    }

    params = {
        'from': from_language,
        'to': to_language
    }

    body = [{
        'text' : text
    }]

    response = requests.post(url, headers=headers, params=params, json=body)
    return func.HttpResponse(response.json()[0]['translations'][0]['text'])

此代码从 HTTP 请求中提取文本和语言，然后向翻译器 REST API 发出请求，将语言作为 URL 的参数，文本作为请求体传递。最后返回翻译结果。

在本地运行您的函数应用。您可以使用类似 curl 的工具来调用它，就像测试 text-to-timer HTTP 触发器一样。确保以 JSON 格式的请求体传递要翻译的文本和语言：
```
{
    "text": "Définir une minuterie de 30 secondes",
    "from_language": "fr-FR",
    "to_language": "en-US"
}
```
此示例将 Définir une minuterie de 30 secondes 从法语翻译为美式英语。它将返回 Set a 30-second timer。

💁 您可以在 code/functions 文件夹中找到此代码。

任务 - 使用翻译器函数翻译文本

如果尚未打开，请在 VS Code 中打开 smart-timer 项目。
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），以及用户使用的语言。更新 config.h 头文件中的 LANGUAGE 常量为用户将使用的语言，并添加一个名为 SERVER_LANGUAGE 的新常量，用于训练 LUIS 的语言：
```
const char *LANGUAGE = "<user language>";
const char *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。

💁 如果您不说多种语言，可以使用像 Bing Translate 或 Google Translate 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 Bing Translate 将诸如 "set a 2 minute and 27 second timer" 的句子从英语翻译成法语，然后使用 Listen translation 按钮将翻译语音播放到您的麦克风中。
在 SPEECH_LOCATION 下添加翻译器 API 密钥和位置：
```
const char *TRANSLATOR_API_KEY = "<KEY>";
const char *TRANSLATOR_LOCATION = "<LOCATION>";
```
将 <KEY> 替换为您的翻译服务资源的 API 密钥。将 <LOCATION> 替换为您创建翻译服务资源时使用的位置。
在 VOICE_URL 下添加翻译器触发器 URL：
```
const char *TRANSLATE_FUNCTION_URL = "<URL>";
```
将 <URL> 替换为函数应用中 translate-text HTTP 触发器的 URL。此值与 TEXT_TO_TIMER_FUNCTION_URL 的值相同，只是函数名称从 text-to-timer 改为 translate-text。
在 src 文件夹中添加一个新文件，命名为 text_translator.h。

此新的 text_translator.h 头文件将包含一个用于翻译文本的类。在此文件中添加以下内容以声明此类：

#pragma once

#include <Arduino.h>
#include <ArduinoJson.h>
#include <HTTPClient.h>
#include <WiFiClient.h>

#include "config.h"

class TextTranslator
{
public:   
private:
    WiFiClient _client;
};

TextTranslator textTranslator;

这声明了 TextTranslator 类以及该类的一个实例。该类有一个用于 WiFi 客户端的字段。

在此类的 public 部分中，添加一个用于翻译文本的方法：
```
String translateText(String text, String from_language, String to_language)
{
}
```
此方法接收要翻译的源语言和目标语言。在处理语音时，语音将从用户语言翻译为 LUIS 服务器语言；在给出响应时，将从 LUIS 服务器语言翻译为用户语言。

在此方法中，添加代码以构造包含要翻译文本和语言的 JSON 请求体：

DynamicJsonDocument doc(1024);
doc["text"] = text;
doc["from_language"] = from_language;
doc["to_language"] = to_language;

String body;
serializeJson(doc, body);

Serial.print("Translating ");
Serial.print(text);
Serial.print(" from ");
Serial.print(from_language);
Serial.print(" to ");
Serial.print(to_language);

在此代码下方，添加以下代码以将请求体发送到无服务器函数应用：

HTTPClient httpClient;
httpClient.begin(_client, TRANSLATE_FUNCTION_URL);

int httpResponseCode = httpClient.POST(body);

接下来，添加代码以获取响应：

String translated_text = "";

if (httpResponseCode == 200)
{
    translated_text = httpClient.getString();
    Serial.print("Translated: ");
    Serial.println(translated_text);
}
else
{
    Serial.print("Failed to translate text - error ");
    Serial.println(httpResponseCode);
}

最后，添加代码以关闭连接并返回翻译后的文本：
```
httpClient.end();

return translated_text;
```

任务 - 翻译识别的语音和响应

打开 main.cpp 文件。
在文件顶部添加一个包含 TextTranslator 类头文件的指令：
```
#include "text_translator.h"
```
设置计时器或计时器到期时说出的文本需要被翻译。为此，在 say 函数的第一行添加以下内容：
```
text = textTranslator.translateText(text, LANGUAGE, SERVER_LANGUAGE);
```
这将文本翻译为用户语言。
在 processAudio 函数中，通过 String text = speechToText.convertSpeechToText(); 调用从捕获的音频中检索文本。在此调用之后，翻译文本：
```
String text = speechToText.convertSpeechToText();
text = textTranslator.translateText(text, LANGUAGE, SERVER_LANGUAGE);
```
这将文本从用户语言翻译为服务器使用的语言。

构建此代码，将其上传到您的 Wio Terminal，并通过串行监视器进行测试。当您在串行监视器中看到 Ready 时，按下 C 按钮（左侧靠近电源开关的按钮），然后开始说话。确保您的函数应用正在运行，并以用户语言请求计时器，无论是自己说该语言，还是使用翻译应用。

Connecting to WiFi..
Connected!
Got access token.
Ready.
Starting recording...
Finished recording
Sending speech...
Speech sent!
{"RecognitionStatus":"Success","DisplayText":"Définir une minuterie de 2 minutes 27 secondes.","Offset":9600000,"Duration":40400000}
Translating Définir une minuterie de 2 minutes 27 secondes. from fr-FR to en-US
Translated: Set a timer of 2 minutes 27 seconds.
Set a timer of 2 minutes 27 seconds.
{"seconds": 147}
Translating 2 minute 27 second timer started. from en-US to fr-FR
Translated: 2 minute 27 seconde minute a commencé.
2 minute 27 seconde minute a commencé.
Translating Times up on your 2 minute 27 second timer. from en-US to fr-FR
Translated: Chronométrant votre minuterie de 2 minutes 27 secondes.
Chronométrant votre minuterie de 2 minutes 27 secondes.

💁 您可以在 code/wio-terminal 文件夹中找到此代码。

😀 您的多语言计时器程序大获成功！

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本文档使用AI翻译服务 Co-op Translator 进行翻译。尽管我们努力确保翻译的准确性，但请注意，自动翻译可能包含错误或不准确之处。应以原文档的原始语言版本为权威来源。对于关键信息，建议使用专业人工翻译。我们对因使用此翻译而引起的任何误解或误读不承担责任。

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