Cara membuat bot terjemahan suara dengan witai

Dalam dunia global kita, komunikasi merentasi sempadan linguistik adalah lebih penting berbanding sebelum ini. Dalam artikel ini, kami akan meneroka cara melaksanakan teknologi ini untuk menjadikan komunikasi lebih inklusif dan boleh diakses oleh semua orang.

Kod tersedia di sini
pada github saya

Perkara pertama yang perlu dilakukan ialah memasang kebergantungan

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

Penukaran audio kepada teks

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)

Ucapan teks awan Google

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")

Terjemahan

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"

Pengesanan suara

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 params:
Anda mesti pergi ke Meta API (Facebook) untuk mencipta token anda

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()

Fail utama

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
"""

Mereka bentuk bot menjadi lebih mudah dan mudah hari ini untuk menyelesaikan masalah yang kompleks dalam kehidupan seharian kita. Walau bagaimanapun, ini tidak mengecualikan kepentingan mempelajari bahasa sendiri. Penggunaan teknologi seperti BotAI untuk terjemahan suara segera seharusnya berfungsi untuk memperkaya interaksi kita dalam konteks yang kompleks. Dengan menggabungkan alatan ini dengan pembelajaran bahasa peribadi, kami menggalakkan komunikasi yang lebih berkesan sambil mempromosikan kekayaan linguistik individu.

Kod tersedia di sini
pada github saya

Atas ialah kandungan terperinci Cara membuat bot terjemahan suara dengan witai. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!