◆◆ WAVファイルでSTT→翻訳→TTS① ◆◆

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このステップで学ぶこと：ステップ3のゴール

✅ 音声（日本語） → テキスト（日本語） → 翻訳（英語） → 音声（英語）
✅ Azure Translator API で日本語テキストを英語に翻訳
✅ Azure Speech Synthesis API で英語テキストを音声化（TTS）
✅ リアルタイム処理に向けた設計を考える

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ステップ3の作業フロー

１．Azure Translator API のテスト

• 日本語テキストを英語に翻訳
• 翻訳の品質チェック

２．Azure Speech Synthesis API のテスト

• 英語のテキストを音声化（TTS）
• 出力の音質チェック

３．音声認識（STT） → 翻訳 → 音声合成（TTS）の統合

• 日本語音声 → 英語音声 の変換を自動化
• すべてのプロセスを1つのスクリプトでまとめる

４．リアルタイム処理の検討

• WebSocket を使ったストリーミング方式か、バッチ処理で対応するか決定

speech_translation.py の構成

各ステップごとにメソッド化し処理を進める。

🟢 1. Azure Translator API のテスト

　　 translate_text() → 日本語テキストを英語に翻訳

🟢 2. Azure Speech Synthesis API のテスト

　　text_to_speech() → 翻訳後の英語テキストを音声合成（TTS）

🟢 3. STT → 翻訳 → TTS の統合（ステップ２のモノを使う）

　　recognize_speech_from_audio() → 音声 → テキスト（STT）
　　translate_text() → 日本語テキストを英語テキストに翻訳
　　text_to_speech() → 英語テキストを音声合成し、再生

🟢 4. リアルタイム処理の検討

　　WebSocket を使うか、バッチ処理にするかの決定（後で実装）

✅ 次のステップで、プログラムを実装する

　　>>>> ステップ3：WAVファイルでSTT→翻訳→TTS②