생활 경제 잡화

간단한 동영상 편집 및 영상, 음악 파일 인코딩에 좋습니다.^^

다음팟 인코더는 다음(현재 카카오)의 멀티미디어 인코딩 프로그램입니다. 이 프로그램은 다양한 비디오 및 오디오 포맷을 다른 형식으로 변환하는 기능을 제공합니다. 다음팟 인코더의 주요 기능과 장점은 다음과 같습니다:

1. **다양한 포맷 지원**: MP4, AVI, MKV, WMV, MOV 등 다양한 비디오 포맷과 MP3, AAC, WAV 등의 오디오 포맷을 지원합니다.
2. **사용자 친화적 인터페이스**: 직관적이고 사용하기 쉬운 인터페이스로 초보자도 쉽게 사용할 수 있습니다.
3. **빠른 인코딩 속도**: 효율적인 인코딩 엔진을 사용하여 빠르게 인코딩을 완료할 수 있습니다.
4. **커스터마이징 옵션**: 비디오와 오디오의 해상도, 비트레이트, 프레임 레이트 등을 사용자 지정할 수 있어 원하는 품질로 인코딩할 수 있습니다.
5. **배치 인코딩**: 여러 파일을 한꺼번에 인코딩할 수 있는 배치 인코딩 기능을 제공합니다.
6. **자막 지원**: 자막 파일을 비디오에 삽입하거나 하드코딩할 수 있습니다.
7. **미리보기 기능**: 인코딩 전에 결과물을 미리보기할 수 있어 편리합니다.

이 프로그램은 비디오 파일의 포맷 변환뿐만 아니라 비디오 편집 기능도 제공하여, 간단한 컷 편집, 합치기, 분할 등을 할 수 있습니다. 다만, 카카오에서 다음팟 인코더의 공식적인 지원을 중단하면서 더 이상 업데이트가 이루어지지 않고 있습니다. 

2025학년도 비수도권(지방) 의대 지역인재전형 현황, 지원자격, 권역별 지원대학

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(현행)내신9등급 -> (2028년) 내신 5등급 (절대 상대 등급 함께표기)

| 절대 상대 모두 표기는 어떻게?

예) A 과목 을 91점을 맞고 20 명중 6등을 한다면?

A과목 성취도 A등급, 상대평가 2등급 으로 표기됨

| 수능 변화

모든 수험생은 선택 과목 없이 통합 국어, 수학, 사회, 과목으로 시험(입시 유리한 과목 선택에 대한 부작용을 제거함)

여름 사진은 산불로 인해 하늘이 약간 흐려서 좀 안타까웠네요.. 겨울에는 호수가 얼어서 스케이팅 가능합니다. 꼭 챙겨가시기 바랍니다. ^^ (아래 영상 있습니다.)

만약 안챙겼다면 캐나다 도시 시내에 있는 Canadian Tire 에서 저렴하게 구매 가능합니다. (대략 10만원정도 했던것 같습니다.^^;)

겨울에 찍은 영상과 사진 입니다.

여름 7월에 찍은 사진입니다.

아래의 음성 인식과 오디오 패키지를 설치한다.

pip install SpeechRecognition

pip install pyaudio

설치된 패키지를 활용한 파이썬 코드는 아래와 같다

import speech_recognition as sr

r = sr.Recognizer()
	
with sr.Microphone() as source:
    r.adjust_for_ambient_noise(source, duration=0.2)
    while True:
        try:
            print('listen...')

            #listens for the user's input
            user_audio = r.listen(source)

            # Using google to recognize audio
            #text = r.recognize_google(user_audio) # 영어
            text = r.recognize_google(user_audio, language='ko-KR') # 한글

            print("Did you say: ",text)

        except sr.RequestError as e:
            print("Could not request results; {0}".format(e))

        except sr.UnknownValueError:
            print("unknown error occurred")

음성인식 패키지는 모두 아래와 같이 13개의 음성인식 엔진 또는 API을 지원하고 4개가 오프라인으로 동작이 가능하다.

Speech recognition engine/API support:

• CMU Sphinx (works offline)
• Google Speech Recognition
• Google Cloud Speech API
• Wit.ai
• Microsoft Azure Speech
• Microsoft Bing Voice Recognition (Deprecated)
• Houndify API
• IBM Speech to Text
• Snowboy Hotword Detection (works offline)
• Tensorflow
• Vosk API (works offline)
• OpenAI whisper (works offline)
• Whisper API

추가로 오프라인 음성인식중 CMU Sphinx 를 사용해보자

pip install PocketSphinx

를 추가로 설치해야됨

그리고 위 코드에서 인식 부분을 r.recognize_sphinx(audio) 로 수정하면 완료된다.

(참고로 한국어 인식은 지원X)

대용량 파일을 읽기 위해서는 다양한 방법들이 있는데, 그중에서 메모리 매핑을 통하여 빠르게 접급하는 방법에 대해서 알아 보자.

먼저 예제 코드는 아래와 같다.

import mmap

def process(data):
	# 데이터 처리 로직
    pass

with open('large_file.txt', 'r+b') as f:
    mm = mmap.mmap(f.fileno(), 0)
    while True:
        line = mm.readline()
        if not line:
            break
        # 각 줄에 대한 처리
        process(line)
    mm.close()

첫줄에 mmap 를 사용할 것이라고 선언(import) 을 하는데 mmap 는 메모리 매핑(memory mapping)을 수행하는 모듈입니다. 장점은 메모리에 매핑된 데이터를 디스크에서 직접 읽어오기 때문에 디스크에서 메모리로 데이터 복사가 없습니다. 그러므로 대용량 처리를 가능하게 합니다.

그리고 open() 함수를 이용하여 파일 열기를 수행합니다.

다음으로 mmap()와 fileno() 함수를 이용하는데 이는 파일이 가지고 있는 식별자 즉 id(또는 파일 디스크립터)를 메모리에 연결시킵니다.

** 디스크립터(식별자 또는 id)는 파일이 열 때 운영체제로 부터 자동으로 할당되어짐

이제 디스크에 저장된 파일과 메모리 연결이 완료되었으니 readline()을 이용하여 한줄씩 접근하고 처리합니다.

아래와 같이 Visual Studio 창의 메뉴바에서 파일 메뉴 선택

다음으로 아래와 같이 다른 이름으로 저장 선택

다른 이름으로 저장 창에서 오른쪽아래 저장 버튼 오른쪽에 있는 삼각형을 클릭하면 아래와 같이 인코딩하여 저장 메뉴가 나타난다. 메뉴 클릭!!

그럼 아래와 같이 인코딩이 나오고 "유니코드(서명 있는 UTF-8)" 을 선택하면 된다.