TexTra API
情報通信研究機構（NICT）が提供するAPIです。
日本人が使うことに特化しており、高い翻訳性能を誇ります。
試しにフォームで使ってみるとこんな感じ。
逆翻訳してみると、Google翻訳にあったようなトンチンカンっぷりは少なく感じます。
ポケトークも高いですし、スマホでこれ使えるようにしたい！ということで、音声認識→翻訳までを面倒見るアプリを試しに作ってみました。
音声認識
iOSの音声認識は、標準装備で利用できます。（ https://developer.apple.com/documentation/speech ）
音声認識の際は、Privacy - Microphone Usage DescriptionをInfo.plistに記述しなければなりません。
音声の聞き取り開始まではこんな感じ
let audioSession = AVAudioSession.sharedInstance()
do{
try audioSession.setCategory(.record, mode: .measurement, options: [])
try audioSession.setActive(true, options: .notifyOthersOnDeactivation)
}catch{
}
self.speechRecognizer = SFSpeechRecognizer.init(locale: Locale.init(identifier: "ja_jp"))
self.speechRecognizer.delegate = self
self.recognitionRequest = SFSpeechAudioBufferRecognitionRequest()
// 発話終了を待たずに結果をリアルタイムで取得できる
self.recognitionRequest.shouldReportPartialResults = true
self.recognitionTask = self.speechRecognizer.recognitionTask(with: self.recognitionRequest) { result,error in
guard let result = result else{
return
}
// 書き起こした文字列を画面に反映
self.rawText.text = result.bestTranscription.formattedString
if result.isFinal{
// 発話が終了した場合
self.audioEngine.inputNode.removeTap(onBus: 0)
self.audioEngine.stop()
// MARK: 言語はあくまでテスト、設定された言語に応じて値を変更すること
self.callTranslationAPI(text: result.bestTranscription.formattedString, fromLangCode: "ja", toLangCode: "en")
}
}
let recordingFormat = audioEngine.inputNode.outputFormat(forBus: 0)
audioEngine.inputNode.installTap(onBus: 0, bufferSize: 1024, format: recordingFormat) { (buffer: AVAudioPCMBuffer, when: AVAudioTime) in
self.recognitionRequest?.append(buffer)
}
audioEngine.prepare()
try? audioEngine.start()
どの言語で発話するかは教えてあげなければなりません。
self.speechRecognizer = SFSpeechRecognizer.init(locale: Locale.init(identifier: "ja_jp"))
の部分です。
対応する言語はまとめてくださった方がいますが、もしかしたら対応言語が増えているかも？
iOSのSpeechフレームワークで音声認識 - 対応言語は58種類！
recognitionTaskの中で、聞き取った結果を受け取れるので、それをNICTのAPIに投げるようにします。
TexTra APIをコールしてみる
APIのURLはhttps://mt-auto-minhon-mlt.ucri.jgn-x.jp/api/mt/generalN_[翻訳元言語]_[翻訳先言語]です。
認証はOAuth1.0で、キーやシークレットはマイページの ユーザー設定 から確認できます。
OAuth1.0のシグネチャ生成は、自分でやると大変そうなので、その辺全部丸投げできるライブラリを使用しました。
OAuthSwift/OAuthSwift
func callTranslationAPI(text:String,fromLangCode:String,toLangCode:String){
var params = OAuthSwift.Parameters()
params["key"] = config.value(forKey: "NICT_TRANSLATION_API_KEY")!
params["name"] = config.value(forKey: "NICT_TRANSLATION_API_NAME")!
params["type"] = "json"
params["text"] = text
let oauthClient = OAuth1Swift.init(consumerKey: config.value(forKey: "NICT_TRANSLATION_API_KEY")!, consumerSecret: config.value(forKey: "NICT_TRANSLATION_API_SECRET")!)
oauthClient.client.post("https://mt-auto-minhon-mlt.ucri.jgn-x.jp/api/mt/generalN_\(fromLangCode)_\(toLangCode)/", parameters: params, completionHandler: {result in
switch result{
case .success(let response):
if let responseJsonString = response.string{
let responseJsonDict = JSON.init(parseJSON: responseJsonString)
print(responseJsonDict)
self.translatedText.text = responseJsonDict["resultset"]["result"]["text"].stringValue //翻訳の結果
}
default:
// MARK: NICTのAPIは異常終了時でも200番を返却する？ そもそも呼ばれない可能性がある
let alert = UIAlertController(title: "Error", message: "翻訳に失敗しました", preferredStyle: .alert)
alert.addAction(UIAlertAction(title: "OK", style: .default, handler: nil))
self.present(alert, animated: true, completion: nil)
}
})
}
通信系はいつもAlamofire任せなんですが、こればっかりは・・・ね・・・
といっても実際にはAlamofireと遜色ない感じで利用できたので、ありがたいです。
{
"resultset" : {
"code" : 0,
"result" : {
"information" : {
"text-t" : "The weather tomorrow is cloudy.",
"sentence" : [
{
"text-t" : "The weather tomorrow is cloudy.",
"text-s" : "明日の天気は曇りです",
"split" : [
{
"text-t" : "The weather tomorrow is cloudy.",
"process" : {
"replace-after" : [
],
"preprocess" : [
],
"translate" : {
"oov" : null,
"associates" : [
[
[
],
[
],
[
]
]
],
"associate" : [
[
],
[
],
[
]
],
"reverse" : [
],
"text-t" : "The weather tomorrow is cloudy.",
"text-s" : "明日の天気は曇りです",
"specification" : [
]
},
"replace-before" : [
],
"regex" : [
]
},
"text-s" : "明日の天気は曇りです"
}
]
}
],
"text-s" : "明日の天気は曇りです"
},
"text" : "The weather tomorrow is cloudy."
},
"request" : {
"url" : "https:\/\/mt-auto-minhon-mlt.ucri.jgn-x.jp\/api\/mt\/generalN_ja_en\/",
"text" : "明日の天気は曇りです",
"data" : "",
"split" : 0
},
"message" : ""
}
}
文節などで自動で区切ってくれる機能があるのですが、実際に翻訳のデータとして取り出すだけであれば、["resultset"]["result"]["text"]が一番使えそうな感じがします。
一番最初のフォームに入れた文章を読み上げて、翻訳までさせてみました。
句読点などがないので、ちょっと変な感じになっていますが、割といい感じです。
多少噛んだりしても、勝手に無視してくれるのも、ありがたいです。
まとめ
アルバイトなどしていても、外国人の客対応が発生するケースは多々あるので、こういうのが無料で使えるというのは本当にありがたいです。（そもそもスマホを持ち込めないのですが）
Apple Watchに落とし込めないかなと思案中です。
ソースコードはこちらに上げているので、よければ参考にしてください。
まだ完成していないのでちょくちょく変更するかもです。
例に使った文章はこちらから拝借しました → https://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20191224-00000062-impress-sci