[swift] Swift 지능형 음성 비서 개발

28 Nov 2023

swift

지난 몇 년 동안, 음성 인식 기술은 빠르게 발전해왔습니다. 사람들은 이제 음성으로 스마트폰을 제어하고, 자동차 내비게이션 시스템을 조작하며, 가전 제품을 제어하는 등 다양한 기능을 음성으로 수행할 수 있습니다. Swift 언어는 iOS 및 macOS 애플리케이션 개발을 위한 강력한 도구입니다. 이제 Swift를 사용하여 음성 비서 앱을 개발해보는 것은 어떨까요?

음성 인식을 위한 프레임워크

음성 인식을 구현하기 위해 Swift에서는 Speech 프레임워크를 사용할 수 있습니다. 이 프레임워크는 사용자의 음성을 식별하고, 음성을 텍스트로 변환하는 기능을 제공합니다. 아래는 Speech 프레임워크를 사용하여 음성을 인식하는 간단한 코드 예시입니다.

import Speech

// 음성 인식 세션 생성
let speechRecognizer = SFSpeechRecognizer(locale: Locale(identifier: "ko-KR"))
let recognitionRequest = SFSpeechAudioBufferRecognitionRequest()
let audioEngine = AVAudioEngine()

// 사용자 동의를 받음
SFSpeechRecognizer.requestAuthorization { authStatus in
    if authStatus == SFSpeechRecognizerAuthorizationStatus.authorized {
        // 오디오 입력 시작
        let audioSession = AVAudioSession.sharedInstance()
        do {
            try audioSession.setCategory(.record, mode: .measurement, options: .duckOthers)
            try audioSession.setActive(true, options: .notifyOthersOnDeactivation)
            let inputNode = audioEngine.inputNode
            let recordingFormat = inputNode.outputFormat(forBus: 0)
            inputNode.installTap(onBus: 0, bufferSize: 1024, format: recordingFormat) { buffer, _ in
                recognitionRequest.append(buffer)
            }
            audioEngine.prepare()
            try audioEngine.start()
        } catch {
            print("오디오 입력 에러: \(error)")
        }

        // 음성 인식 시작
        guard let recognitionTask = speechRecognizer?.recognitionTask(with: recognitionRequest) { result, error in
            if let result = result {
                let recognizedText = result.bestTranscription.formattedString
                print("인식된 음성: \(recognizedText)")
            } else if let error = error {
                print("음성 인식 에러: \(error)")
            }
        }
    }
}

음성 명령 처리

음성 인식을 통해 텍스트로 변환된 사용자 음성을 처리하는 것은 비서 앱의 핵심 부분입니다. 이를 위해 Swift에서는 앱 내에서 텍스트 분석 및 명령 처리를 위한 다양한 라이브러리와 프레임워크를 제공합니다. 예를 들어, Natural Language Processing(NLP)를 수행하기 위해 Core ML, NaturalLanguage 프레임워크를 활용할 수 있습니다.

import NaturalLanguage

let text = "오늘 서울의 날씨는 어떤가요?"
let tagger = NLTagger(tagSchemes: [.tokenType, .language, .lexicalClass, .nameTypeOrLexicalClass])
tagger.string = text

let options: NLTagger.Options = [.omitPunctuation, .omitWhitespace, .omitOther]
tagger.enumerateTags(in: text.startIndex..<text.endIndex, unit: .word, scheme: .lexicalClass, options: options) { tag, tokenRange in
    if let tag = tag {
        let token = String(text[tokenRange])
        print("토큰: \(token), 태그: \(tag.rawValue)")
    }
    return true
}

명령 실행

사용자 음성을 분석한 후, 해당 명령을 처리하고 실행하는 것이 필요합니다. 예를 들어, “오늘 서울의 날씨는 어떤가요?”라는 음성 명령이 주어진 경우, 명령 처리를 위해 날씨 API와 연동하여 현재 날씨 정보를 가져올 수 있습니다. 또는 앱 내의 기능을 실행하기 위해 해당 기능을 호출할 수도 있습니다.

func executeVoiceCommand(_ command: String) {
    if command.contains("날씨") {
        WeatherAPI.getCurrentWeather { result in
            switch result {
            case .success(let weatherData):
                // 날씨 정보 처리
                break
            case .failure(let error):
                print("날씨 정보 에러: \(error)")
            }
        }
    } else if command.contains("음악 재생") {
        MusicPlayer.play()
    } else {
        print("지원하지 않는 명령입니다.")
    }
}

마치며

이처럼 Swift를 사용하여 음성 비서 앱을 개발할 수 있습니다. 음성 인식 및 처리를 위해 Speech, NaturalLanguage 프레임워크를 사용하고, 명령을 실행하기 위해 다른 기능을 호출하거나 API와 연동할 수 있습니다. 음성 비서 앱은 사용자와의 상호작용을 향상시키고 편의성을 제공할 수 있는 강력한 도구입니다.

음성 인식을 위한 프레임워크

음성 명령 처리

명령 실행

마치며

참고 자료