Dans notre monde globalisé, la communication au-delà des frontières linguistiques est plus essentielle que jamais. Dans cet article, nous explorerons comment mettre en place cette technologie pour rendre la communication plus inclusive et accessible à tous.
Le code est disponible ici
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Première chose à faire, c’est d’installer les dépendances
blinker==1.8.2cachetools==5.5.0certifi==2024.8.30chardet==3.0.4charset-normalizer==3.4.0click==8.1.7colorama==0.4.6Flask==3.0.3google-api-core==2.22.0google-auth==2.36.0google-cloud-texttospeech==2.21.0googleapis-common-protos==1.65.0googletrans==4.0.0rc1grpcio==1.67.1grpcio-status==1.67.1gTTS==2.5.3h11==0.9.0h2==3.2.0hpack==3.0.0hstspreload==2024.11.1httpcore==0.9.1httpx==0.13.3hyperframe==5.2.0idna==2.10itsdangerous==2.2.0Jinja2==3.1.4Levenshtein==0.26.1MarkupSafe==3.0.2playsound==1.2.2prompt_toolkit==3.0.48proto-plus==1.25.0protobuf==5.28.3pyasn1==0.6.1pyasn1_modules==0.4.1PyAudio==0.2.14python-Levenshtein==0.26.1RapidFuzz==3.10.1requests==2.32.3rfc3986==1.5.0rsa==4.9sniffio==1.3.1SpeechRecognition==3.11.0typing_extensions==4.12.2urllib3==2.2.3wcwidth==0.2.13Werkzeug==3.1.2wit==6.0.1blinker==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==6.0.1blinker==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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Convertion audio to text
from gtts import gTTSimport playsoundimport osdef speak_translation(text, lang):tts = gTTS(text=text, lang=lang)filename = "translation.mp3"tts.save(filename)playsound.playsound(filename)os.remove(filename)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)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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Google cloud text Speech
from google.cloud import texttospeechdef 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 Wolofvoice = texttospeech.VoiceSelectionParams(language_code=language_code,name=voice_name,ssml_gender=texttospeech.SsmlVoiceGender.NEUTRAL,)# Paramètres audioaudio_config = texttospeech.AudioConfig(audio_encoding=texttospeech.AudioEncoding.MP3)# Synthèse vocaleresponse = client.synthesize_speech(input=input_text, voice=voice, audio_config=audio_config)# Sauvegarder le fichier audiowith 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 textesynthesize_speech("Bonjour, je teste la traduction en Wolof.", "wo-WO")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")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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Translation
from googletrans import Translatordef translate_text(text, target_lang):try:translator = Translator()translation = translator.translate(text, dest=target_lang)print(f"Traduction : {translation.text}")return translation.textexcept Exception as e:print(f"Erreur lors de la traduction : {e}")return "Traduction non disponible"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"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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Voice detection
import speech_recognition as srdef 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 textexcept sr.UnknownValueError:print("Désolé, je n'ai pas compris.")except sr.RequestError as e:print(f"Erreur de service : {e}")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}")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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Witai params:
Il faut se rendre sur l’api de Meta (Facebook) pour créer votre jeton
import requestsWIT_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()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()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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Le fichier main
from flask import Flask, request, jsonifyfrom convertion_audio_to_text import speak_translationfrom translation import translate_textfrom voice_detection import record_audiofrom witai_params import send_to_witimport Levenshteinapp = Flask(__name__)# Langues disponiblesAVAILABLE_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()) * 100return 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 requêtetarget_lang = request.json.get('target_lang')if not target_lang:return jsonify({"error": "Paramètre 'target_lang' manquant"}), 400if 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 initialtext = record_audio()if not text:return jsonify({"error": "No audio detected or transcription failed"}), 400wit_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 prononciationscore = 0while score < 80:repeat_text = record_audio()if not repeat_text:return jsonify({"error": "No repeated audio detected"}), 400score = 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}), 200elif 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)}), 500if __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 POSTtry:text = record_audio()if not text:return jsonify({"error": "No audio detected or transcription failed"}), 400wit_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}), 200except Exception as e:return jsonify({"error": str(e)}), 500"""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 """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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Concevoir un bot devient de plus en plus facile aujourd’hui pour résoudre des problèmes complexes de notre quotidien. Cependant, cela n’exclut pas l’importance d’apprendre les langues par soi-même. L’utilisation de technologies comme BotAI pour la traduction vocale instantanée doit servir principalement à enrichir nos interactions dans des contextes complexes. En combinant ces outils avec un apprentissage personnel des langues, nous favorisons une communication plus efficace tout en valorisant la richesse linguistique individuelle.
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原文链接：Comment créer un bot de traduction vocale instantané avec witai
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