グローバル化した世界では、言語の境界を越えたコミュニケーションがこれまで以上に重要になっています。この記事では、コミュニケーションをより包括的で誰もが利用できるようにするために、このテクノロジーを実装する方法を検討します。
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最初に行うことは、依存関係をインストールすることです
blinker==1.8.2 cachetools==5.5.0 certifi==2024.8.30 chardet==3.0.4 charset-normalizer==3.4.0 click==8.1.7 colorama==0.4.6 Flask==3.0.3 google-api-core==2.22.0 google-auth==2.36.0 google-cloud-texttospeech==2.21.0 googleapis-common-protos==1.65.0 googletrans==4.0.0rc1 grpcio==1.67.1 grpcio-status==1.67.1 gTTS==2.5.3 h11==0.9.0 h2==3.2.0 hpack==3.0.0 hstspreload==2024.11.1 httpcore==0.9.1 httpx==0.13.3 hyperframe==5.2.0 idna==2.10 itsdangerous==2.2.0 Jinja2==3.1.4 Levenshtein==0.26.1 MarkupSafe==3.0.2 playsound==1.2.2 prompt_toolkit==3.0.48 proto-plus==1.25.0 protobuf==5.28.3 pyasn1==0.6.1 pyasn1_modules==0.4.1 PyAudio==0.2.14 python-Levenshtein==0.26.1 RapidFuzz==3.10.1 requests==2.32.3 rfc3986==1.5.0 rsa==4.9 sniffio==1.3.1 SpeechRecognition==3.11.0 typing_extensions==4.12.2 urllib3==2.2.3 wcwidth==0.2.13 Werkzeug==3.1.2 wit==6.0.1
音声からテキストへの変換
from gtts import gTTS
import playsound
import os
def speak_translation(text, lang):
tts = gTTS(text=text, lang=lang)
filename = "translation.mp3"
tts.save(filename)
playsound.playsound(filename)
os.remove(filename)
Google クラウド テキスト音声
from google.cloud import texttospeech
def synthesize_speech(text, language_code="wo-WO", voice_name="wo-WO-Standard-A", output_file="output.mp3"):
client = texttospeech.TextToSpeechClient()
input_text = texttospeech.SynthesisInput(text=text)
# Configurez la voix pour le Wolof
voice = texttospeech.VoiceSelectionParams(
language_code=language_code,
name=voice_name,
ssml_gender=texttospeech.SsmlVoiceGender.NEUTRAL,
)
# Paramètres audio
audio_config = texttospeech.AudioConfig(
audio_encoding=texttospeech.AudioEncoding.MP3
)
# Synthèse vocale
response = client.synthesize_speech(
input=input_text, voice=voice, audio_config=audio_config
)
# Sauvegarder le fichier audio
with open(output_file, "wb") as out:
out.write(response.audio_content)
print(f"Audio content written to file {output_file}")
# Utilisez cette fonction avec votre texte
synthesize_speech("Bonjour, je teste la traduction en Wolof.", "wo-WO")
翻訳
from googletrans import Translator
def translate_text(text, target_lang):
try:
translator = Translator()
translation = translator.translate(text, dest=target_lang)
print(f"Traduction : {translation.text}")
return translation.text
except Exception as e:
print(f"Erreur lors de la traduction : {e}")
return "Traduction non disponible"
音声検出
import speech_recognition as sr
def record_audio():
recognizer = sr.Recognizer()
with sr.Microphone() as source:
print("Parlez maintenant...")
audio = recognizer.listen(source)
try:
text = recognizer.recognize_google(audio, language="fr-FR")
print(f"Vous avez dit : {text}")
return text
except sr.UnknownValueError:
print("Désolé, je n'ai pas compris.")
except sr.RequestError as e:
print(f"Erreur de service : {e}")
Witai パラメータ:
トークンを作成するには、メタ API (Facebook) にアクセスする必要があります
import requests
WIT_AI_TOKEN = 'xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx'
def send_to_wit(text):
headers = {'Authorization': f'Bearer {WIT_AI_TOKEN}'}
response = requests.get(f'https://api.wit.ai/message?v=20230414&q={text}', headers=headers)
return response.json()
メインファイル
from flask import Flask, request, jsonify
from convertion_audio_to_text import speak_translation
from translation import translate_text
from voice_detection import record_audio
from witai_params import send_to_wit
import Levenshtein
app = Flask(__name__)
# Langues disponibles
AVAILABLE_LANGUAGES = {
"sw": "Swahili",
"wo": "Wolof",
"fon": "Fon",
"en": "Anglais",
"fr": "Français"
}
def calculate_score(reference_text, user_text):
similarity = Levenshtein.ratio(reference_text.lower(), user_text.lower()) * 100
return round(similarity, 2)
@app.route('/available_languages', methods=['GET'])
def available_languages():
"""Retourne les langues disponibles pour la traduction."""
return jsonify(AVAILABLE_LANGUAGES)
@app.route('/process_audio', methods=['POST'])
def process_audio():
"""Traite l'audio, traduit le texte et évalue la prononciation."""
try:
# Étape 1 : Récupérer la langue cible depuis la requête
target_lang = request.json.get('target_lang')
if not target_lang:
return jsonify({"error": "Paramètre 'target_lang' manquant"}), 400
if target_lang not in AVAILABLE_LANGUAGES:
return jsonify({
"error": f"Langue cible '{target_lang}' non supportée.",
"available_languages": AVAILABLE_LANGUAGES # Retourner la liste des langues disponibles
}), 400
# Étape 2 : Traduire le texte initial
text = record_audio()
if not text:
return jsonify({"error": "No audio detected or transcription failed"}), 400
wit_response = send_to_wit(text)
print("Wit.ai Response:", wit_response)
translation = translate_text(text, target_lang)
speak_translation(translation, lang=target_lang)
# Étape 3 : Boucle de répétition pour évaluer la prononciation
score = 0
while score < 80:
repeat_text = record_audio()
if not repeat_text:
return jsonify({"error": "No repeated audio detected"}), 400
score = calculate_score(translation, repeat_text)
if score >= 80:
message = "Bravo! Félicitations, vous êtes un génie!"
return jsonify({
"original_text": text,
"wit_response": wit_response,
"translated_text": translation,
"repeated_text": repeat_text,
"score": score,
"message": message
}), 200
elif score < 45:
message = "Votre score est faible, améliorez-vous en vous entraînant."
else:
message = "Pas mal! Vous pouvez encore améliorer."
return jsonify({
"translated_text": translation,
"repeated_text": repeat_text,
"score": score,
"message": message,
"retry": True
})
except Exception as e:
return jsonify({"error": str(e)}), 500
if __name__ == '__main__':
app.run(debug=True)
"""
tu peux tester avec ce code dans le navigateur, tu decommente, puis tu le met la ou il faut
@app.route('/process_audio', methods=['GET', 'POST'])
def process_audio():
if request.method == 'GET':
return jsonify({"message": "Utilisez une requête POST pour traiter l'audio."})
# Continue avec la logique POST
try:
text = record_audio()
if not text:
return jsonify({"error": "No audio detected or transcription failed"}), 400
wit_response = send_to_wit(text)
print("Wit.ai Response:", wit_response)
target_lang = request.json.get('target_lang', 'sw')
translation = translate_text(text, target_lang)
speak_translation(translation, lang=target_lang)
return jsonify({
"original_text": text,
"wit_response": wit_response,
"translated_text": translation
}), 200
except Exception as e:
return jsonify({"error": str(e)}), 500
"""
今日、日常生活における複雑な問題を解決するために、ボットの設計がますます簡単になってきています。ただし、これは独学で言語を学ぶことの重要性を排除するものではありません。 BotAI のようなテクノロジーを利用して即時音声翻訳を行うことは、主に複雑な状況における対話を豊かにするために役立つはずです。これらのツールを個人の言語学習と組み合わせることで、個人の言語の豊かさを促進しながら、より効果的なコミュニケーションを促進します。
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以上がWitaiで音声翻訳ボットを作成する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
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