[ios] UIKitExtensions을 사용하여 음성인식 및 자연어 처리

18 Dec 2023

iOS 앱을 개발하다 보면 음성인식 및 자연어 처리 기능을 추가해야 하는 경우가 있습니다. UIKitExtensions는 이러한 작업을 보다 쉽게 처리할 수 있도록 도와줍니다.

음성인식 기능 추가

UIKitExtensions를 사용하여 음성인식 기능을 추가하는 예시 코드입니다.

import Speech

class ViewController: UIViewController, SFSpeechRecognizer, SFSpeechRecognitionRequest, SFSpeechRecognitionTask {
    let audioEngine = AVAudioEngine()
    let speechRecognizer = SFSpeechRecognizer(locale: Locale(identifier: "en-US"))
    var recognitionRequest: SFSpeechAudioBufferRecognitionRequest?
    var recognitionTask: SFSpeechRecognitionTask?
    
    func startRecording() throws {
        guard let node = audioEngine.inputNode else { return }
        let recordingFormat = node.outputFormat(forBus: 0)
        node.installTap(onBus: 0, bufferSize: 1024, format: recordingFormat) { buffer, _ in
            self.recognitionRequest?.append(buffer)
        }
        
        audioEngine.prepare()
        try audioEngine.start()
        
        recognitionTask = speechRecognizer?.recognitionTask(with: recognitionRequest!) { result, error in
            if let result = result {
                if result.isFinal {
                    let bestString = result.bestTranscription.formattedString
                    print(bestString)
                }
            } else if let error = error {
                print(error)
            }
        }
    }
    
    func stopRecording() {
        audioEngine.stop()
        recognitionRequest?.endAudio()
        recognitionTask?.cancel()
    }
}

위의 코드는 AVAudioEngine와 SFSpeechRecognizer를 사용하여 음성입력을 처리하는 방법을 보여줍니다. 음성 입력을 받아들이는 동안 실시간으로 인식 결과를 화면에 표시할 수 있습니다.

자연어 처리 기능 추가

UIKitExtensions를 사용하여 자연어 처리 기능을 추가하는 예시 코드입니다.

import Foundation
import UIKit
import NaturalLanguage

class ViewController: UIViewController {
    func processText(text: String) {
        let tagger = NLTagger(tagSchemes: [.language, .lexicalClass, .lemma, .nameType, .tokenType, .sentimentScore])
        tagger.string = text
        let schemes: [NLTagScheme] = [.tokenType, .lexicalClass, .language, .nameType, .lemma]
        tagger.enumerateTags(in: text.startIndex..<text.endIndex, unit: .word, scheme: .tokenType, options: []) { tag, range in
            if let tag = tag {
                let word = String(text[range])
                print("\(word): \(tag.rawValue)")
            }
            return true
        }
    }
}

위의 코드는 NaturalLanguage 프레임워크를 사용하여 텍스트를 자연어 처리하는 방법을 보여줍니다. NLTagger 클래스를 사용하여 문장에서 단어별 품사 및 원형을 분석할 수 있습니다.

결론

UIKitExtensions은 iOS 앱 개발 과정에서 음성인식 및 자연어처리를 위한 편리한 도구로 사용할 수 있습니다. 익숙해지면 이를 통해 더 다양한 기능을 추가할 수 있을 것입니다.

Apple Developer Documentation에서 UIKitExtensions 및 NaturalLanguage 프레임워크에 관한 자세한 정보를 확인할 수 있습니다.