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.. _py_tts:

16. TTS (Text-to-Speech)
==============================================

Cet exemple montre comment utiliser le module TTS (Text-to-Speech) pour faire
parler PiCrawler. Il prend en charge deux moteurs : **Piper** (TTS neuronal
de haute qualité) et **Espeak** (TTS classique léger). Tapez n'importe quel
texte et le robot le lira à haute voix.

**Exécuter le code**

.. raw:: html

    <run></run>

.. code-block::

    cd ~/picrawler/examples
    sudo python3 16_tts.py

Après avoir exécuté le programme, le type de moteur et le modèle sont affichés.
Tapez n'importe quelle phrase et appuyez sur **Entrée** — le robot la prononce.
Tapez ``quit`` pour quitter, ou appuyez sur **Ctrl+C**.

**Code**

.. note::
    Vous pouvez **Modifier/Réinitialiser/Copier/Exécuter/Arrêter** le code
    ci-dessous. Mais avant cela, vous devez aller dans le chemin du code source
    comme ``picrawler\examples``. Après avoir modifié le code, vous pouvez
    l'exécuter directement pour voir l'effet.

.. raw:: html

    <run></run>

.. code-block:: python

    #!/usr/bin/env python3
    from robot_hat.tts import Piper, Espeak

    # Démo Text-to-Speech utilisant le module TTS de robot_hat
    # Ctrl+C pour quitter

    # Définir USE_PIPER=True pour un TTS neuronal de haute qualité (Piper), False pour Espeak
    USE_PIPER = True

    # Modèle Piper : "en_US-ryan-low" (anglais), "zh_CN-huayan-x_low" (chinois)
    # Pour le français : "fr_FR-siwis-medium" voir |link_piper_voice|
    TTS_MODEL = "en_US-ryan-low"

    def main():
        print("=== Démo PiCrawler Text-to-Speech ===")

        if USE_PIPER:
            print(f"Moteur : Piper ({TTS_MODEL})")
            tts = Piper(model=TTS_MODEL)
        else:
            print("Moteur : Espeak")
            tts = Espeak()

        print("Tapez le texte à prononcer, ou 'quit' pour quitter")
        print()

        try:
            while True:
                text = input("Texte à prononcer : ").strip()
                if text.lower() == 'quit':
                    break
                if text:
                    print(f"Prononciation : {text}")
                    tts.say(text)
        except KeyboardInterrupt:
            print("\nFermeture...")

    if __name__ == "__main__":
        main()


**Comment ça fonctionne ?**

#. Deux moteurs TTS disponibles

   .. code-block:: python

      from robot_hat.tts import Piper, Espeak

   Le paquet ``robot_hat`` fournit deux moteurs TTS :

   - **Piper** : Un moteur basé sur un réseau neuronal qui produit une parole
     naturelle de haute qualité. Nécessite un fichier de modèle vocal.
   - **Espeak** : Un moteur léger basé sur des règles qui fonctionne avec des
     ressources minimales.

#. Choix du moteur et du modèle

   .. code-block:: python

      USE_PIPER = True
      TTS_MODEL = "en_US-ryan-low"

   Définissez ``USE_PIPER`` sur ``True`` pour Piper ou ``False`` pour Espeak.
   Lors de l'utilisation de Piper, ``TTS_MODEL`` sélectionne la voix. Modèles
   courants :

   - ``"en_US-ryan-low"`` — Voix masculine anglaise américaine
   - ``"zh_CN-huayan-x_low"`` — Voix féminine chinoise
   - ``"fr_FR-siwis-medium"`` — Voix française (voir |link_piper_voice|)

#. Création de l'instance TTS

   .. code-block:: python

      if USE_PIPER:
          tts = Piper(model=TTS_MODEL)
      else:
          tts = Espeak()

   Selon le drapeau ``USE_PIPER``, le moteur approprié est instancié. Les deux
   moteurs partagent la même interface ``say()``, donc changer de moteur ne
   nécessite aucune autre modification de code.

#. La boucle de saisie

   .. code-block:: python

      while True:
          text = input("Texte à prononcer : ").strip()
          if text.lower() == 'quit':
              break
          if text:
              print(f"Prononciation : {text}")
              tts.say(text)

   Le programme vous invite à saisir du texte :

   - Tapez n'importe quelle phrase et appuyez sur **Entrée** pour faire parler
     le robot.
   - Tapez ``quit`` pour quitter la boucle.
   - Appuyez à tout moment sur **Ctrl+C** pour interrompre.

#. Contraste avec STT

   Cette leçon est le complément de :ref:`py_stt`. Ensemble, STT
   (reconnaissance vocale) et TTS (synthèse vocale) forment les moitiés
   d'entrée et de sortie d'une interface vocale pour PiCrawler.