导入语音识别和翻译机器框架，可以按照以下步骤操作：
打开Xcode，选择您的项目。
在项目导航栏中，选择您的项目（不是targets）。
在“General”选项卡下找到“Linked Frameworks and Libraries”和“Embedded Binaries”，然后单击“+”按钮。
从弹出菜单中选择“Speech.framework”。
如果您想使用翻译机器框架，请继续单击“+”按钮并导入“Translation.framework”。
确认选择后单击“Add”。
请注意，在使用语音识别和翻译机器框架之前，您需要在Info.plist文件中请求用户授权以访问语音识别和麦克风。可以通过添加以下键和值来完成此操作：
<key>NSSpeechRecognitionUsageDescription</key>
<string>您的应用需要访问语音识别以便进行翻译。</string>
<key>NSMicrophoneUsageDescription</key>
<string>您的应用需要访问麦克风以便进行语音输入。</string>
在需要翻译的代码中，使用以下代码示例进行调用：
import Foundation
import Speech
class TranslationService {
private let speechRecognizer = SFSpeechRecognizer(locale: Locale(identifier: "zh-CN"))
func translate(text: String, completion: @escaping (Result<String, Error>) -> Void) {
let request = SFSpeechTranslationRequest(locale: Locale(identifier: "en"))
request.sourceSpeech = AVSpeechUtterance(string: text)
speechRecognizer?.recognitionTask(with: request) { (result, error) in
guard let translationResult = result else {
completion(.failure(error!))
return
}
completion(.success(translationResult.translations.first?.formattedString ?? ""))
}
}
}
//引入头文件
import Speech
// 请求语音识别授权
SFSpeechRecognizer.requestAuthorization { authStatus in
if authStatus == .authorized {
print("授权成功")
}
}
// 创建SpeechRecognizer对象，用于识别语音
let recognizer = SFSpeechRecognizer(locale: Locale(identifier: "zh-CN"))
// 创建识别请求 ）
let request = SFSpeechURLRecognitionRequest(url: audioFileURL)
// 开始识别语音
recognizer?.recognitionTask(with: request, resultHandler: { (result, error) in
if let result = result {
// 获取语音识别结果
let transcript = result.bestTranscription.formattedString
// 创建翻译请求
let options: [String: Any] = [
"sourceLanguage": "en",
"targetLanguage": "zh-CN"
]
let request = NSLinguisticTagger.Request(tagSchemes: [.languageTranslation], options: options)
// 进行翻译
NSLinguisticTagger(tagSchemes: [.languageTranslation], options: Int(), schemes: nil).string = transcript
let translation = try? NSLinguisticTagger(tagSchemes: [.languageTranslation], options: Int(), schemes: [NSLinguisticTagScheme.languageTranslation.rawValue]).linguisticTags(in: NSRange(location: 0, length: transcript.count), scheme: .languageTranslation, options: options, tokenRanges: nil).first
print("识别结果：\(transcript)")
print("翻译结果：\(translation ?? "")")
} else if let error = error {
print(error.localizedDescription)
}
})
