witai로 음성 번역 봇을 만드는 방법-파이썬 튜토리얼-php.cn

Comment créer un bot de traduction vocale avec witai

세계화된 세상에서 언어적 경계를 넘는 의사소통은 그 어느 때보다 중요합니다. 이 기사에서는 이 기술을 구현하여 모든 사람이 보다 포괄적이고 접근 가능하게 커뮤니케이션할 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.

코드는 여기에서 확인하실 수 있습니다
내 github에서

가장 먼저 해야 할 일은 종속성을 설치하는 것입니다

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

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오디오를 텍스트로 변환

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)

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구글 클라우드 텍스트 음성

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")

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번역

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"

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음성 감지

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}")

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위타이 매개변수:
토큰을 생성하려면 Meta API(Facebook)로 이동해야 합니다

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()

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메인파일

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
"""

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오늘날 일상 생활의 복잡한 문제를 해결하기 위해 봇을 설계하는 것이 점점 더 쉬워지고 있습니다. 그러나 이것이 스스로 언어를 배우는 것의 중요성을 배제하는 것은 아닙니다. 즉각적인 음성 번역을 위해 BotAI와 같은 기술을 사용하는 것은 주로 복잡한 상황에서 우리의 상호 작용을 풍부하게 하는 데 도움이 되어야 합니다. 이러한 도구를 개인 언어 학습과 결합함으로써 개인의 언어적 풍요를 촉진하는 동시에 보다 효과적인 의사소통을 촉진합니다.

코드는 여기에서 확인하실 수 있습니다
내 github에서

위 내용은 witai로 음성 번역 봇을 만드는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!