过年回来,程序员阿强变了。
阿强,一个向来对外宣称只关心代码的男人,近期突然加入了办公室自发组织的追星兴趣小组,热情高涨的探讨起“饭圈文学”,对新生代的明星爱豆,虽不能做到如数家珍,却透露出十足兴味,特别是在应援话术和常见追星场景上,阿强尤为认真,甚至做起了笔记……
轮番追问,才发现这个成熟coder细腻又体贴的内心。
原来,随着选秀节目《创4》的“突如其来”,阿强的女友阿珍,又粉上了新一代年轻爱豆,不同的是,这次粉的还是几位来自日、韩、俄、泰、乌克兰的国际选手。语言不通的阿珍,一如既往地淹没在饭圈女孩的茫茫人海中,粉得轰轰烈烈又平平无奇。
阿强深知,饭圈内卷丝毫不比开发圈轻松。会写彩虹文的比不上会p美图的,会设计灯牌的较之扛长焦的又稍显逊色……
想让女友的追星体验更佳,甚至脱颖而出,阿强很快找到了突破口——为女友开发一个追星翻译神器。
说干就干,阿强迅速构思出这个翻译器的重点功能,包含但不限于:
1、支持文本和语音输入;
2、支持多国语言;
3、译文支持生成语音……
阿强想,该翻译器不仅适用于追星场景,日后出国旅游、社交交流、语言学习也能扛起大任。
实现原理
借助华为机器学习能力,任何人都可以简单便捷的使用原本复杂的机器学习能力,助力开发者更快更好地开发各类AI应用。
开发准备
1、配置华为Maven仓地址
2、添加编译SDK依赖
打开应用级的“build.gradle”文件
dependencies {
...
// 引入实时语音识别服务插件
implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-voice-asr-plugin:2.0.3.300'
// 引入文本翻译服务SDK
implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-translate:2.0.4.300'
// 引入文本翻译算法包
implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-translate-model:2.0.4.300'
// 引入语音合成服务SDK
implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-voice-tts:2.0.4.300'
// 引入离线语音合成bee语音包
implementation 'com.huawei.hms:ml-computer-voice-tts-model-bee:2.0.4.300'
}
上述步骤可以参考开发者网站中的应用开发介绍:https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/development/HMSCore-Guides-V5/config-agc-0000001050990353-V5
3、在AndroidManifest.xml中添加权限
打开main中的AndroidManifest.xml文件,在<application 前添加所需的权限
<uses-permission android:name="android.permission.INTERNET" /> <!-- 访问网络 -->
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_NETWORK_STATE" /> <!-- 获取网络状态 -->
<uses-permission android:name="android.permission.WRITE_EXTERNAL_STORAGE" /><!-- 升级算法版本 -->
<uses-permission android:name="android.permission.ACCESS_WIFI_STATE" /><!-- 获取Wi-Fi状态 -->
<uses-permission android:name="android.permission.RECORD_AUDIO" /><!-- 通过录音机获取声音 -->
开发步骤
页面设计
参考activity_main.xml布局文件,设计专属自己好用的页面app页面
点击“开始识别”按钮,加载ASR模块,识别用户说话的内容。
点击“合成语音”,加载TTS模块,把翻译后的内容直接朗读出来。
功能开发
1. 使用实时语音识别服务插件,快速集成ASR能力
public void startAsr(View view) {
// 通过intent进行识别设置。
Intent intent = new Intent(this, MLAsrCaptureActivity.class)
// 设置识别语言为英语,若不设置,则默认识别英语。支持设置:"zh-CN":中文;"en-US":英语;"fr-FR":法语;"es-ES":西班牙语;"de-DE":德语;"it-IT":意大利语。
.putExtra(MLAsrCaptureConstants.LANGUAGE, Constants.ASR_SOURCE[spinnerInput.getSelectedItemPosition()])
// 设置拾音界面是否显示识别结果,MLAsrCaptureConstants.FEATURE_ALLINONE为不显示,MLAsrCaptureConstants.FEATURE_WORDFLUX为显示。
.putExtra(MLAsrCaptureConstants.FEATURE, MLAsrCaptureConstants.FEATURE_WORDFLUX);
// 100表示当前Activity和拾音界面Activity之间的请求码,通过该码可以在当前Activity中获取拾音界面的处理结果。
startActivityForResult(intent, 100);
}
@Override
protected void onActivityResult(int requestCode, int resultCode, Intent data) {
super.onActivityResult(requestCode, resultCode, data);
String text;
// 100是第2步中定义的当前Activity和拾音界面Activity之间的请求码。
if (requestCode == 100) {
switch (resultCode) {
// 返回值为MLAsrCaptureConstants.ASR_SUCCESS表示识别成功。
case MLAsrCaptureConstants.ASR_SUCCESS:
if (data != null) {
Bundle bundle = data.getExtras();
// 获取语音识别得到的文本信息。
if (bundle != null && bundle.containsKey(MLAsrCaptureConstants.ASR_RESULT)) {
text = bundle.getString(MLAsrCaptureConstants.ASR_RESULT);
// 识别得到的文本信息处理。
textViewInput.setText(text);
Translation.run(this, textViewOutput, spinnerInput.getSelectedItemPosition(),
spinnerOutput.getSelectedItemPosition(), text);
}
}
break;
...
}
}
}
2. 新建Translation类,用于调用文本翻译的能力
首先暴露公共方法,根据参数判断使用在线翻译或者离线翻译
public static void run(Activity activity, TextView textView, int sourcePosition, int targetPosition, String sourceText) {
Log.d(TAG, Constants.TRANSLATE[sourcePosition] + ", " + Constants.TRANSLATE[targetPosition] + ", " + sourceText);
if (isOffline) {
onDeviceTranslation(activity, textView, sourcePosition, targetPosition, sourceText);
} else {
realTimeTranslation(textView, sourcePosition, targetPosition, sourceText);
}
}
接着分别引入在线和离线翻译的具体方法
private static void realTimeTranslation(final TextView textView, int sourcePosition, final int targetPosition, String sourceText) {
Log.d(TAG, "realTimeTranslation");
...
}
private static void onDeviceTranslation(final Activity activity, final TextView textView, final int sourcePosition, final int targetPosition, final String sourceText) {
Set<String> result = MLTranslateLanguage.syncGetLocalAllLanguages();
Log.d(TAG, "本地离线翻译支持的语种: " + Arrays.toString(result.toArray()));
...
}
新建TTS类,用于调用语音合成的能力
同Translation一样,首先暴露公共方法,根据参数判断使用在线语音合成或者离线语音合成
public static void run(Activity activity, int targetPosition, String sourceText) {
Log.d(TAG, sourceText);
if (isNotAuto || sourceText.isEmpty()) {
return;
}
if (isOffline) {
if (0 == targetPosition) {
Toast.makeText(activity, "暂不支持离线中文发音", Toast.LENGTH_SHORT).show();
return;
}
offlineTts(activity, Constants.TTS_TARGET[targetPosition],
Constants.TTS_TARGET_SPEAKER_OFFLINE[targetPosition], sourceText);
} else {
onlineTts(Constants.TTS_TARGET[targetPosition], Constants.TTS_TARGET_SPEAKER[targetPosition], sourceText);
}
}
接着,分别引入在线和离线语音合成的具体实现
private static void onlineTts(String language, String person, String sourceText) {
Log.d(TAG, language + ", " + person + ", " + sourceText);
...
}
private static void offlineTts(final Activity activity, String language, final String person, final String sourceText) {
// 使用自定义参数配置创建语音合成引擎。
// 发音人名称请参见“音色试听”章节。
final MLTtsConfig mlTtsConfig = new MLTtsConfig().setLanguage(language)
.setPerson(person)
// 设置语音合成的模式为离线模式,不设置默认为在线模式。
.setSynthesizeMode(MLTtsConstants.TTS_OFFLINE_MODE);
...
}
添加自定义语言支持
1、分别在多语言的values/arrays.xml文件中,添加需要的语言(比如Italian)
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<resources>
<string-array name="languages">
...
<item>Spanish</item>
<!--add next line-->
<item>Italian</item>
</string-array>
</resources>
2、在Language枚举类中,添加ASR/Translate/TTS模块的语言代码
public enum Language {
...
ES(MLAsrConstants.LAN_ES_ES, "es", MLTtsConstants.TTS_LAN_ES_ES, MLTtsConstants.TTS_SPEAKER_FEMALE_ES,
MLTtsConstants.TTS_SPEAKER_OFFLINE_ES_ES_FEMALE_BEE),
// add next line
IT("it-IT", "it", MLTtsConstants.TTS_LAN_IT_IT, MLTtsConstants.TTS_SPEAKER_FEMALE_IT,
MLTtsConstants.TTS_SPEAKER_OFFLINE_IT_IT_FEMALE_BEE);
...
从前往后各字段的含义分别是ASR输入语言,翻译目标语言,TTS输出语言,TTS输出语言音色。
完成以上两步,就可以在App中使用意大利语了。
最终效果
阿强相信,凭借此神器,女友阿珍必定能克服了语言障碍,于千篇一律的彩虹应援词中,使用爱豆母语发送问候,瞬间突出!在公演现场和见面会,用爱豆熟悉的语言呼唤他,收获了身处异国的爱豆的注意!甚至荣升爱豆国际后援团中国区团长,与全球团长共商应援大事,都指日可待!
而成就这一切背后的男人,就是深处功与名的阿强,一个做事低调的coder而已。
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