Obiettivi
Passa il testo riconosciuto dall'API Cloud Vision all'API Cloud Translation.
Crea e utilizza i glossari di Cloud Translation per personalizzare traduzioni dell'API Cloud Translation.
Crea una rappresentazione audio del testo tradotto utilizzando il metodo API Text-to-Speech.
Costi
Ogni API Google Cloud utilizza una struttura dei prezzi separata.Per informazioni dettagliate sui prezzi, consulta la guida ai prezzi di Cloud Vision. la guida ai prezzi di Cloud Translation, e la guida ai prezzi di Text-to-Speech.
Prima di iniziare
Assicurati di avere:- Un progetto nella console Google Cloud con l'API Vision, l'API Cloud Translation e l'API Text-to-Speech attivato
- Una certa familiarità con la programmazione di Python
Download degli esempi di codice
Questo tutorial utilizza il codice in samples/snippets/hybrid_glossaries
directory del
Librerie client Cloud per Python.
Per scaricare e andare al codice di questo tutorial, esegui questi comandi dal terminale.
git clone https://github.com/googleapis/python-translate.git cd samples/snippets/hybrid_glossaries/
Configurazione delle librerie client
Questo tutorial utilizza Vision, Traduzione, e Text-to-Speech librerie client.
Per installare le librerie client pertinenti, esegui questi comandi dal terminale.
pip install --upgrade google-cloud-vision pip install --upgrade google-cloud-translate pip install --upgrade google-cloud-texttospeech
Configurazione delle autorizzazioni per la creazione del glossario
La creazione di glossari di traduzione richiede l'utilizzo di un account di servizio chiave con le autorizzazioni "Editor API Cloud Translation".
Per configurare una chiave dell'account di servizio con autorizzazioni Editor API Cloud Translation, procedi nel seguente modo: le seguenti:
Crea un account di servizio:
Nella console Google Cloud, vai alla pagina Account di servizio.
Seleziona il progetto.
Fai clic su
Crea account di servizio.Nel campo Nome account di servizio, inserisci un nome. La La console Google Cloud compila il campo ID account di servizio in base a questo nome.
(Facoltativo) Nel campo Descrizione account di servizio, inserisci una per l'account di servizio.
Fai clic su Crea e continua.
Fai clic sul campo Seleziona un ruolo e scegli Cloud Translation > Editor API Cloud Translation
Fai clic su Fine per completare la creazione dell'account di servizio.
Non chiudere la finestra del browser. Lo utilizzerai nel passaggio successivo.
Scarica una chiave JSON per l'account di servizio che hai appena creato:
- Nella console Google Cloud, fai clic sull'indirizzo email del servizio che hai creato.
- Fai clic su Chiavi.
- Fai clic su Aggiungi chiave, quindi su Crea nuova chiave.
Fai clic su Crea. Sul computer viene scaricato un file della chiave JSON.
Assicurati di archiviare il file della chiave in modo sicuro, perché può essere utilizzato per di autenticarsi con il proprio account di servizio. Puoi spostare e rinominare questo file come desideri.
Fai clic su Chiudi.
Dalla cartella
hybrid_glossaries
nel terminale, imposta la variabileGOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS
utilizzando il seguente comando. Sostituiscipath_to_key
con il percorso del file JSON scaricato contenente la nuova chiave dell'account di servizio.Linux o macOS
export GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=path_to_key
Windows
set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS=path_to_key
Importazione delle librerie
Questo tutorial utilizza le seguenti importazioni di sistema e di libreria client.
Impostazione dell'ID progetto
Devi associare un progetto Google Cloud a
ogni richiesta a un'API Google Cloud. Specificare il progetto Google Cloud
impostando la variabile di ambiente GOOGLE_CLOUD_PROJECT
o nel terminale.
Nel comando seguente, sostituisci PROJECT_NUMBER_OR_ID con il numero o l'ID del tuo progetto Google Cloud. Esegui questo comando dal terminale.
Linux o macOS
export GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_NUMBER_OR_ID
Windows
set GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_NUMBER_OR_ID
Questo tutorial utilizza la seguente variabile ID progetto globale.
Utilizzo di Vision per rilevare il testo di un'immagine
Usa l'API Vision per rilevare ed estrarre il testo da un'immagine.
L'API Vision utilizza il riconoscimento ottico dei caratteri (OCR)
per supportare due funzioni di rilevamento testo:
il rilevamento di testo denso o DOCUMENT_TEXT_DETECTION
,
e il rilevamento di testo sparso
TEXT_DETECTION
.
Il codice seguente mostra come utilizzare l'API Vision
DOCUMENT_TEXT_DETECTION
funzionalità per rilevare
di testo in una foto con testo ad alta densità.
Utilizzare la funzionalità di traduzione con i glossari
Dopo aver estratto il testo da un'immagine, utilizza Glossari di traduzione per personalizzare la traduzione del testo estratto. I glossari forniscono traduzioni predefinite che sostituiscono l'API Cloud Translation le traduzioni dei termini designati.
I casi d'uso dei glossario includono:
Nomi di prodotti:ad esempio "Google Home". deve essere tradotto in "Google Home".
Parole ambigue: ad esempio, la parola "pipistrello". può essere un attrezzo sportivo o un animale. Se sai che stai traducendo parole relative allo sport, potresti utilizzare un glossario per alimentare la l'API Cloud Translation la traduzione sportiva di "pipistrello", non la traduzione animale.
Parole prese in prestito: ad esempio "bouillabaisse" in francese significa "bouillabaisse" in inglese; la lingua inglese ha preso in prestito la parola "bouillabaisse" dalla lingua francese. Una persona di lingua inglese priva di un contesto culturale francese potrebbe non sapere che la bouillabaisse è uno stufato di pesce francese. I glossari possono sostituire una traduzione in modo "bouillabaisse" in francese significa "stufato di pesce" in inglese.
Creazione di un file di glossario
L'API Cloud Translation accetta file di glossario TSV, CSV o TMX. Questo tutorial utilizza un file CSV in Cloud Storage per definire set di termini equivalenti.
Per creare un file CSV di glossario:
Specifica la lingua di una colonna utilizzando uno standard ISO-639 o BCP-47 nella prima riga del file CSV.
fr,en,
Elenca coppie di termini equivalenti in ogni riga del file CSV. Separa i termini con virgole. L'esempio seguente definisce la traduzione in inglese di diverse parole culinarie in francese.
fr,en, chèvre,goat cheese, crème brulée,crème brulée, bouillabaisse,fish stew, steak frites,steak with french fries,
Definire le varianti di una parola. L'API Cloud Translation è sensibile alle maiuscole e sensibile ai caratteri speciali come le parole accentate. Assicurati che il glossario gestisca le varianti di una parola definendo esplicitamente l'ortografia diversa della parola.
fr,en, chevre,goat cheese, Chevre,Goat cheese, chèvre,goat cheese, Chèvre,Goat cheese, crème brulée,crème brulée, Crème brulée,Crème brulée, Crème Brulée,Crème Brulée, bouillabaisse,fish stew, Bouillabaisse,Fish stew, steak frites,steak with french fries, Steak frites,Steak with french fries, Steak Frites,Steak with French Fries,
Carica il glossario in una Bucket Cloud Storage. Ai fini di questo tutorial, non è necessario caricare un file di glossario in un nel bucket Cloud Storage, né devi creare un bucket Cloud Storage. Utilizza invece il file di glossario disponibile pubblicamente creato per questo tutorial per evitare costi di Cloud Storage. Invia l'URI di un glossario in Cloud Storage all'API Cloud Translation per creare un risorsa del glossario. L'URI del file del glossario disponibile pubblicamente per questo tutorial è gs://cloud-samples-data/translation/bistro_glossary.csv Per scaricare il glossario, fai clic sul link URI riportato sopra, ma non aprirlo in una nuova scheda.
Creazione di una risorsa di glossario
Per utilizzare un glossario, devi creare una risorsa con l'API Cloud Translation. Per creare una risorsa di glossario, invia l'URI di un file del glossario in Cloud Storage l'API Cloud Translation.
Assicurati di utilizzare una chiave dell'account di servizio con Autorizzazioni "Editor API Cloud Translation" e assicurati di aver impostato l'ID progetto dal terminale.
La seguente funzione crea una risorsa di glossario. Con questa risorsa del glossario, puoi personalizzare la richiesta di traduzione nel prossimo passaggio di questo tutorial.
Traduzione con i glossari
Dopo aver creato una risorsa glossario, puoi utilizzarla per personalizzare le traduzioni del testo inviato all'API Cloud Translation.
La seguente funzione utilizza il glossario creato in precedenza per personalizzare la traduzione del testo.
Utilizzo di Text-to-Speech con linguaggio di markup di sintesi vocale
Ora che hai personalizzato una traduzione di testo rilevato da un'immagine, sei pronto usare l'API Text-to-Speech. L'API Text-to-Speech possono creare sintetici del testo tradotto.
L'API Text-to-Speech genera audio sintetico da o una stringa di testo normale o una stringa di testo sottoposta a markup con lo Speech Synthesis Markup Language (SSML). SSML è un linguaggio di markup che supporta l'annotazione del testo con Tag SSML. Puoi utilizzare i tag SSML per influenzare il modo in cui l'API Text-to-Speech formati di sintesi vocale.
La seguente funzione converte una stringa di SSML in un file MP3 di sintesi vocale.
Riepilogo
Nei passaggi precedenti, hai definito funzioni in hybrid_glossaries.py
che utilizzano Vision,
Translation e Text-to-Speech. Ora è tutto pronto
di utilizzare queste funzioni per generare la sintesi vocale del testo tradotto da
la foto che segue.
Il seguente codice chiama le funzioni definite in hybrid_glossaries.py
a:
crea una risorsa di glossario dell'API Cloud Translation
usa l'API Vision per rilevare il testo nell'immagine qui sopra
eseguire una traduzione del testo rilevato nel glossario dell'API Cloud Translation
generare Text-to-Speech voce sintetica del testo tradotto
Esecuzione del codice
Per eseguire il codice, inserisci questo comando nel terminale nella tua directory hybrid_glossaries clonata:
python hybrid_tutorial.py
Viene visualizzato il seguente output:
Created glossary bistro-glossary. Audio content written to file resources/example.mp3
Dopo aver eseguito hybrid_glossaries.py
, accedi al resources
dalla directory hybrid_glossaries.
Controlla se nella directory delle risorse è presente un file example.mp3
.
Ascolta il seguente clip audio per verificare che il file example.mp3
lo stesso suono.
Risoluzione dei problemi relativi ai messaggi di errore
403 IAM permission 'cloudtranslate.glossaries.create' denied.
Utilizzo di una chiave dell'account di servizio senza "Editor API Cloud Translation" autorizzazioni comporta questa eccezione.
KeyError: 'GOOGLE_CLOUD_PROJECT'
Non è impostata la variabile GOOGLE_CLOUD_PROJECT genera questo errore.
400 Invalid resource name project id
Utilizzare un nome di glossario contenente caratteri diversi da lettere minuscole, cifre, punti, due punti o trattini oppure utilizzare Una chiave dell'account di servizio senza "Editor API Cloud Translation" autorizzazioni comporta questa eccezione.
File filename was not found.
L'impostazione della variabile GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS su un percorso file non valido genera questa eccezione.
Could not automatically determine credentials. Please set GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS or explicitly create credentials and re-run the application
La mancata impostazione della variabile GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS genera questa eccezione.
Forbidden: 403 POST API has not been used or is disabled
Chiamare l'API Cloud Translation, l'API Cloud Vision o API Text-to-Speech senza abilitare le proprie API genera questo avviso.
AttributeError: 'module' object has no attribute 'escape'
Python 2.7.10 o versioni precedenti non è compatibile con
HTML
. Per correggere questo errore: utilizza un ambiente virtuale Python. L'ambiente virtuale utilizzerà la versione più recente di Python.UnicodeEncodeError
Python 2.7.10 o versioni precedenti non è compatibile con
HTML
. Per correggere questo errore: utilizza un ambiente virtuale Python. L'ambiente virtuale utilizzerà la versione più recente di Python.
esegui la pulizia
Utilizzare la console Google Cloud per eliminare il progetto se non ti serve. Eliminazione del progetto evita che al tuo account di fatturazione Cloud vengano addebitati costi aggiuntivi per utilizzate in questo tutorial.
Eliminazione del progetto
- Nella console Google Cloud, vai alla pagina Progetti.
- Nell'elenco dei progetti, seleziona il progetto che vuoi eliminare e fai clic su Elimina.
- Nella finestra di dialogo, digita l'ID progetto e fai clic su Chiudi per per eliminare il progetto.
Passaggi successivi
Complimenti! Hai appena utilizzato Vision OCR per rilevare il testo in un'immagine. Quindi, hai creato un glossario di traduzione e tradotto con quel glossario. In seguito, hai usato Text-to-Speech per generare audio sintetico del testo tradotto.
Per ampliare le tue conoscenze di Vision, Cloud Translation e Text-to-Speech:
- Crea il tuo glossario. Scopri come creare un bucket Cloud Storage e caricare il file CSV del glossario nel bucket.
- Prova altri modi per utilizzare i glossari di traduzione.
- Scopri come utilizzare Cloud Storage con Cloud Vision OCR.
- Scopri di più su come utilizzare SSML con Text-to-Speech.
- Scopri come utilizzare l'API Vision
Campo
imageContext
per trasmettere contesto aggiuntivo su una foto quando utilizzi Vision OCR. - Esplora i tutorial della community.