[swift] IGListDiffKit과 함께하는 음성 인식 처리

20 Nov 2023

swift

이번 블로그에서는 IGListDiffKit을 사용하여 iOS 애플리케이션에서 음성 인식 처리를 어떻게 구현하는지 알아보겠습니다.

IGListDiffKit은 UICollectionView나 UITableView에서 데이터 변화를 효율적으로 처리하기 위한 라이브러리입니다. 이 라이브러리를 사용하면 데이터의 변경사항을 효율적으로 감지하고 UI를 업데이트할 수 있습니다.

이제 음성 인식 처리를 위해 어떻게 IGListDiffKit을 사용할 수 있는지 알아보겠습니다.

음성 입력 받기

음성 인식을 위해 iOS의 Speech framework를 사용할 수 있습니다. Speech framework는 사용자의 음성을 텍스트로 변환해주는 기능을 제공합니다.

import Speech

let audioEngine = AVAudioEngine()
let speechRecognizer = SFSpeechRecognizer(locale: Locale(identifier: "en-US"))
let request = SFSpeechAudioBufferRecognitionRequest()
var recognitionTask: SFSpeechRecognitionTask?

func startRecording() throws {
    let node = audioEngine.inputNode
    let recordingFormat = node.outputFormat(forBus: 0)
    
    recognitionTask?.cancel()
    self.recognitionTask = nil
    
    let recordingBlock = { [unowned self] (buffer: AVAudioPCMBuffer, when: AVAudioTime) in
        self.request.append(buffer)
    }
    
    audioEngine.inputNode.installTap(onBus: 0, bufferSize: 1024, format: recordingFormat, block: recordingBlock)
    
    audioEngine.prepare()
    try audioEngine.start()
    
    recognitionTask = speechRecognizer?.recognitionTask(with: request, resultHandler: { [unowned self] (result, error) in
        if let result = result {
            let bestString = result.bestTranscription.formattedString
            // 변환된 텍스트 처리
            
            // IGListDiffKit를 이용해 UI 업데이트
        }
    })
}

func stopRecording() {
    audioEngine.stop()
    recognitionTask?.finish()
    audioEngine.inputNode.removeTap(onBus: 0)
}

위 코드에서 startRecording() 함수를 호출하면 음성 입력을 시작하고, stopRecording() 함수를 호출하면 음성 입력을 종료합니다. 음성 입력이 변환되면 결과가 resultHandler로 전달되며, 여기서 IGListDiffKit을 이용해 UI를 업데이트할 수 있습니다.

IGListDiffKit을 이용한 UI 업데이트

IGListDiffKit을 사용하려면 먼저 데이터 모델을 구성해야 합니다. 음성 입력을 처리하는 동안 생성되는 각 텍스트의 모델을 생성합니다.

struct SpeechText {
    let text: String
}

데이터 모델을 구성했으면 IGListKit의 ListAdapter를 사용하여 UI를 업데이트할 수 있습니다.

import IGListKit

class SpeechViewController: UIViewController {
    
    let adapter = ListAdapter(updater: ListAdapterUpdater(), viewController: nil)
    var speechTexts: [SpeechText] = []
    
    override func viewDidLoad() {
        super.viewDidLoad()
        
        adapter.collectionView = collectionView
        adapter.dataSource = self
    }
    
    func updateCollectionView() {
        adapter.performUpdates(animated: true)
    }
}

extension SpeechViewController: ListAdapterDataSource {
    func objects(for listAdapter: ListAdapter) -> [ListDiffable] {
        return speechTexts
    }
    
    func listAdapter(_ listAdapter: ListAdapter, sectionControllerFor object: Any) -> ListSectionController {
        return SpeechTextSectionController()
    }
    
    func emptyView(for listAdapter: ListAdapter) -> UIView? {
        return nil
    }
}

위 코드에서 SpeechViewController는 데이터 소스로 speechTexts를 사용하고, ListAdapter를 이용해 컬렉션 뷰의 UI를 업데이트합니다. SectionController를 구현하여 데이터 모델과 UI를 연결해주는 역할을 합니다.

결론

이제 IGListDiffKit을 사용하여 iOS 애플리케이션에서 음성 인식 처리를 구현하는 방법을 알아봤습니다. IGListDiffKit을 이용하면 데이터 변화를 효율적으로 처리하고, UICollectionView나 UITableView의 UI를 업데이트할 수 있습니다. 음성 인식 처리를 위해 IGListDiffKit을 사용하는 경우, 데이터 모델을 구성하고 SectionController를 이용해 UI를 연결해주어야 합니다.

더 많은 정보를 원한다면 IGListDiffKit 공식 문서를 참조하시기 바랍니다.