Learn English
2024.09.24
YouTube でも紹介しています。画像をクリックすると再生できます。
今回は、状況を視覚的に捉えながら英会話を身に付けてみましょう。
amazonなどで「まんがで覚える英会話」で検索すると、各種教材が見つかります。
その中から、「マンガで覚える! しろねこトーフ英会話」を教材に用いてみます。
教材中にある状況ごとの画像をスキャンしてJPEG画像に、吹き出しのセンテンスはテキストファイルに保存します。
学習時にはそれをディスプレイに表示するとともに、それに合わせてセンテンスを音声合成により読み上げます。
実装する英語学習システムの仕組みは過去に取り上げた技術の組み合わせで簡単に構築できます。
左手前がEmic2、右手前は QT Py ESP32S2、中央手前 PAM8302A に8Ω0.1Wスピーカーを取り付けています。
背後にILI9340 とこれをブレッドボードに差し込むための緑色の基板があります。
表から見るとこんな感じです。
●RSSフィード読上げ Emic2
RSSフィード読上げ Emic2
「RSSフィード読上げ Emic2」では、英語ニュースサイトのRSSフィードを読み込んで、
テキストスピーチ・モジュール(Emic2)を用いてヘッドラインを読み上げました。
●画像処理・基本変換
画像処理・基本変換
TFT LCD display ILI9340 の使い方を紹介しています。
●JPEGDecoder
Bodmer/JPEGDecoder
JPEGDecoderライブラリに含まれるpicojpegを使うことでJPEG画像をRGB(BMP)形式に変換することができます。
このRGBデータをTFTディスプレイに表示します。
ただし、Arduino UNOなどではRAMが少なく、このライブラリを実行することはできません。
マイコンボードには QT Py ESP32-S2 を使いました。
●Adafruit QT Py ESP32-S2 WiFi Dev Board with STEMMA QT
・ESP32-S2 240MHz
・4 MB Flash & 2 MB PSRAM
・2.4 GHz Wi-Fi (SoC)
・Two I2C ports
・Hardware UART
・Hardware SPI
・Hardware I2S on any pins
・3.3V regulator with 600mA peak output
Adafruit QT Py ESP32-S2
●データの準備
画像データ
教材をスキャンして、画像サイズ横320pixel固定、縦は240pixel以内でJPEGファイルを作成します。
制御・英文データのテキスト書式
画像ファイルパス<TAB>センテンス<TAB><TAB>センテンス・・・<LF>
画像ファイルパスとセンテンスおよびセンテンスが複数存在する場合もタブコードで区切ります。
センテンスの読み上げ間隔を開けたい場合は複数個のタブコードをはさみます。
サンプルデータ
01_01.jpg<TAB>Hello everyone.<TAB>This is Tofu.<TAB><TAB>He's going to be joining our class from today.<LF>
01_02.jpg<TAB>Could you please introduce yourself?<TAB><TAB>Sure.<LF>
01_03.jpg<TAB>I'm Tofu. Nice to meet you.<TAB><TAB>I live in Kichijoji and have eleven brothers.<LF>
・・・・・
今回の仕様では、実行すると画像が表示され、吹き出しの中のセンテンスを読み上るようにしました。
ブレッドボードに取り付けているスピーカーは音質が悪いので、ヒアリングには外部入力端子付きのラジオを用いています。
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