차뭏뭏

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)

아래 파일(Animated GIF Frame Extractor v1.1.exe)을 다운로드 받습니다.

(프로그램 실행시 컴퓨터에 따라 필요한 프로그램 설치과정이 나타날 수 있습니다. 시간이 좀 오래걸릴 수 있는데 기다리면 자동 설치 완료됩니다.^^)

실행시 화면은 다음과 같다.

Open 버튼을 클릭 한다.

gif 파일을 선택한다.

위와 같이 왼쪽에는 프레임 순서 오른쪽에는 각 프레임을 선택하면 해당되는 이미지를 확인할 수 있다.

선택 프레임을 저장(Save current frame) 할 수 있고 모든 프레임(Save all fames) 저장할 수 있다.

모든 프레임 저장 버튼 클릭시 아래와 같이 설정 화면이 나타나고

폴더 설정 후 OK 를 누르면 아래와 같이 모든 이미지가 저장됨을 확인 할 수 있다.