[java] Java와 Apache Storm을 이용한 실시간 음성 인식 처리

16 Nov 2023

java

소개

이 글에서는 Java와 Apache Storm을 사용하여 실시간 음성 인식 처리를 수행하는 방법에 대해 알아보겠습니다. Apache Storm은 대규모 실시간 데이터 처리를 위한 오픈 소스 분산 컴퓨팅 프레임워크로, 대량의 데이터를 실시간으로 처리하고 분석하는 데 특화되어 있습니다. 음성 인식 처리는 많은 분야에서 활용되고 있으며, 실시간 처리를 통해 실시간 상황에 맞춰 음성을 인식하고 처리할 수 있습니다.

필요한 도구

이 예제를 진행하기 위해 다음과 같은 도구들이 필요합니다:

Java IDE (예: Eclipse, IntelliJ)
Apache Storm (https://storm.apache.org/)

음성 인식 처리 구현하기

프로젝트 설정
- Java IDE에서 새로운 Maven 프로젝트를 생성합니다.
- pom.xml 파일에 Apache Storm 종속성을 추가합니다.

<dependency>
    <groupId>org.apache.storm</groupId>
    <artifactId>storm-core</artifactId>
    <version>2.2.0</version>
</dependency>

Topology 생성
- Apache Storm은 Topology라는 단위로 작업을 처리합니다. Topology는 데이터 처리를 위한 여러 컴포넌트로 구성됩니다.
- 음성 인식 처리를 위한 Topology 클래스를 생성하고, Spout와 Bolt를 추가합니다.

import org.apache.storm.Config;
import org.apache.storm.LocalCluster;
import org.apache.storm.StormSubmitter;
import org.apache.storm.topology.TopologyBuilder;
import org.apache.storm.tuple.Fields;

public class VoiceRecognitionTopology {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // Topology 생성
        TopologyBuilder builder = new TopologyBuilder();

        // Spout와 Bolt 추가
        builder.setSpout("voiceSpout", new VoiceSpout());
        builder.setBolt("voiceRecognitionBolt", new VoiceRecognitionBolt())
               .shuffleGrouping("voiceSpout");

        // Topology 설정
        Config config = new Config();
        config.setDebug(true);

        // Local 모드 또는 클러스터 모드에서 실행
        if (args != null && args.length > 0) {
            StormSubmitter.submitTopology(args[0], config, builder.createTopology());
        } else {
            LocalCluster cluster = new LocalCluster();
            cluster.submitTopology("voiceRecognitionTopology", config, builder.createTopology());
            Thread.sleep(10000);
            cluster.shutdown();
        }
    }
}

Spout 구현
- Spout는 데이터를 읽고 처리하기 위한 역할을 합니다.
- 음성 데이터를 읽어오는 Spout 클래스를 구현합니다.

import org.apache.storm.spout.SpoutOutputCollector;
import org.apache.storm.task.TopologyContext;
import org.apache.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import org.apache.storm.topology.base.BaseRichSpout;
import org.apache.storm.tuple.Fields;
import org.apache.storm.tuple.Values;

import java.util.Map;

public class VoiceSpout extends BaseRichSpout {
    private SpoutOutputCollector collector;

    @Override
    public void open(Map<String, Object> map, TopologyContext topologyContext, SpoutOutputCollector spoutOutputCollector) {
        collector = spoutOutputCollector;
    }

    @Override
    public void nextTuple() {
        // 음성 데이터를 읽어와 emit
        String voiceData = readVoiceData();
        collector.emit(new Values(voiceData));
    }

    @Override
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer outputFieldsDeclarer) {
        outputFieldsDeclarer.declare(new Fields("voiceData"));
    }

    private String readVoiceData() {
        // 음성 데이터를 읽어오는 로직
        return "음성 데이터";
    }
}

Bolt 구현
- Bolt는 데이터를 처리하는 단계입니다.
- 음성 데이터를 인식하고 처리하는 Bolt 클래스를 구현합니다.

import org.apache.storm.task.OutputCollector;
import org.apache.storm.task.TopologyContext;
import org.apache.storm.topology.OutputFieldsDeclarer;
import org.apache.storm.topology.base.BaseRichBolt;
import org.apache.storm.tuple.Fields;
import org.apache.storm.tuple.Tuple;

import java.util.Map;

public class VoiceRecognitionBolt extends BaseRichBolt {
    private OutputCollector collector;

    @Override
    public void prepare(Map<String, Object> map, TopologyContext topologyContext, OutputCollector outputCollector) {
        collector = outputCollector;
    }

    @Override
    public void execute(Tuple tuple) {
        // 음성 데이터를 인식하고 처리하는 로직
        String voiceData = tuple.getStringByField("voiceData");
        processVoiceData(voiceData);

        // 처리 결과를 다음 Bolt로 emit
        collector.emit(tuple, new Values(processedData));
        collector.ack(tuple);
    }

    @Override
    public void declareOutputFields(OutputFieldsDeclarer outputFieldsDeclarer) {
        outputFieldsDeclarer.declare(new Fields("processedData"));
    }

    private void processVoiceData(String voiceData) {
        // 음성 데이터 처리 로직
        processedData = "처리된 데이터";
    }
}

실행
- 위와 같이 Topology, Spout, Bolt를 구현한 후, 프로젝트를 빌드합니다.
- Apache Storm을 실행하기 위해 클러스터 모드나 로컬 모드로 Topology를 실행합니다.

결론

Java와 Apache Storm을 활용하여 실시간 음성 인식 처리를 구현하는 방법에 대해 알아보았습니다. Apache Storm은 대규모의 데이터 처리를 위한 강력한 프레임워크로, 실시간으로 발생하는 많은 데이터를 처리하는 데 적합합니다. 실시간 음성 인식 처리는 다양한 분야에서 유용하게 활용될 수 있습니다.