비판받지 않을 것이라고 믿는 것은 매우 순진한 생각이다.
비판은 인생의 일부분일 뿐이고, 비판을 받아들여야 한다.
내가 사람들에게 말하고 싶은 한 가지는
만약 당신이 무엇인가 새로운 것 또는 혁신적인 일을 하려면
기꺼이 사람들에게 오해받을 준비를 해야 한다는 것이다.
오해받을 생각이 없다면 영원히 새로운 것이나 혁신적인 것을 할 수 없다.
- 제프 베조스, 아마존 회장


혁신적인 것은 과거의 편안함을 깨는 것입니다.
혁신과 새로움은 필연적으로 오해, 저항, 비판과 함께 합니다.
손가락질 받을 가능성도 커집니다. 이런 비판에서 자유롭지 못하다면
남들이 어떻게 생각할까라는 의식에서 해방되지 못한다면
현재 수준을 넘어설 수 없습니다.

소설가들끼리
하는 농담이 있다.
"쓴 것을 가져오라.
당신이 어떤 사람인지 이야기해 주겠다."
나는 말보다 글을 믿고 글보다 행동을 더 믿는다.
장황하게 말만 늘어놓는 자문회의를 싫어하며,
선언적인 주장보다 그 주장에 이르기까지
내밀한 고민이 담긴 글을 원한다. 자신이
쓴 글대로 행하고자 애쓰는
사람들과 벗하고 싶다.


- 김탁환의《아름다움은 지키는 것이다》중에서 -


* 말은 쉽습니다.
말로 풀 때는 청산유수일 수 있습니다.
그러나 그것을 글로 써보라 하면 어려워합니다.
생각은 말로, 말은 글로 써야 정리가 되고
일목요연해지는데 결코 쉽지 않습니다.
고도의 훈련이 필요하기 때문입니다.
언제든 '쓴 것을 가져오는' 사람과
벗하면 인생이 즐겁습니다.
배울 게 많습니다.

ImportError: cannot import name 'enums' from 'google.cloud.speech'  

위 에러나서 테스트 안되었는데, 수정되었다고함. enums, types 사용안하면 됨 

github.com/googleapis/python-speech/blob/master/UPGRADING.md#enums-and-types

(env) C:\__STT>python test.py
Traceback (most recent call last):
  File "test.py", line 35, in <module>
    from google.cloud.speech import enums
ImportError: cannot import name 'enums' from 'google.cloud.speech'

github.com/googleapis/python-speech#windows

Windows

pip install virtualenv

virtualenv <your-env>

<your-env>\Scripts\activate

<your-env>\Scripts\pip.exe install google-cloud-speech

python을 cmd 명령프롬프트에서 사용 할 수 있도록 환경변수 설정하기. 

1.Window + R 키 선택.

2.아래 창 뜨면 sysdm.cpl 입력 후 확인

3.시스템 창이 뜨면 상단 탭중에 "고급" 선택. "환경변수" 버튼 클릭

4."환경변수" 창에서 시스템 변수 "Path"를 선택 후 "편집" 클릭.

5. 해당 파이썬 폴더와 script 폴더를 경로 추가 후 CMD 창에서 테스트 해보면 됩니다. 

Windows 10 환경변수 설정

1. Window키+R
2. sysdm.cpl ,3
   (쉼표 앞에 한 칸 띄어 써야 한다.)

Ajaxload gif

www.ajaxload.info/

상위 10가지 음성 처리 API의 비교

언어 처리는 머신러닝에서 매우 인기 있는 영역입니다. 인간의 발화를 텍스트로 변환하거나 텍스트를 말로 변환하는 일에 상당한 수요가 있지요. 매장이나 공항, 호텔과 같은 다양한 장소에서 셀프 서비스가 발전함에 따라 이 기술은 특히 중요해졌습니다. 기계가 인간의 노동력을 대체하기 위해서는 우리의 언어를 활용해 우리 인간과 소통할 수 있는 능력이 필수적이니까요. 이것이 바로 인공지능과 머신러닝이 언어처리에 집중하는 이유입니다.

오늘날 많은 수의 대기업들이 각기 다른 머신러닝 임무를 수행하는 API를 제공하고 있으며 언어 처리 영역 또한 예외가 아닙니다. 독자 여러분께서 API를 사용하기 위해 자연어 처리의 전문가가 될 필요는 전혀 없습니다. 일반적으로 API와 함께 현리한 인터페이스가 제공되기 때문이죠. 그렇기 때문에 우리는 API 서버에 요청된 콘텐츠와 함께 HTTP 를 보내주기만 하면 됩니다. 그러면 임무가 성공적으로 완료된 뒤 곧바로 응답을 받을 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 여러분의 문제 상황이 특별하지 않은 경우, 다시말해 표준적이고 일반적인 문제 상황을 가지고 있을 경우에 특히 유용합니다. 뿐만아니라, 시간이나 돈과같은 가치있는 자원들을 절약할 수 있는 방식이기도 합니다.

그러나 API를 사용하지 못해 직접 스크래치에서 음성 인식 시스템을 개발해야만 하는 상황도 상당히 많이 존재합니다. 이는 꽤 복잡하기도 하며 자원과 노력이 많이 요구되는 일이긴 하지만 결과적으로는 여러분의 필요에 꼭 맞는 이상적인 시스템을 생성할 수 있습니다. 직접 알고리즘을 구축하면 결과의 질이 향상될 가능성도 있죠.

하지만 일단 API에 대해 알아두는 것은 유용합니다. 각각의 API가 무엇을 할 수 있고 어떤 장단점이 있는지 등을 알아둠으로써 어떤 상황에 API를 써야하며 어떤API를 써야할지, 혹은 어떤 상황에 시스템을 직접 개발해야만 하는지를 판단할 수 있게 될 것이기 때문입니다. 이번 기사에서는 유명한 음성 처리 API들을 비교해보려고 합니다. 음성 처리에는 크게 두가지 과제가 있는데, 첫째는 말을 텍스트로 바꾸는 것이고, 다른 하나는 텍스트를 사람의 말로 바꾸는 것입니다.

다음은 음성 처리를 위한 몇 가지 인기 있는 API 목록입니다.

• Google 클라우드 음성 API
• IBM Watson Speech to Text
• IBM Watson Text to Speech
• Microsoft Azure Bing 음성 API
• Amazon Transcribe
• Amazon Polly

또한 잘 알려지지 않았지만 비슷한 기능을 수행하는 API 제품이 있습니다.

• VoxSigma API
• Twilio 음성인식
• Speechmatics ASR
• Nexmo Voice API

medium.com/activewizards-machine-learning-company/comparison-of-top-10-speech-processing-apis-2293de1d337f

medium.com/@aimap.marker/%EC%83%81%EC%9C%84-10%EA%B0%80%EC%A7%80-%EC%9D%8C%EC%84%B1-%EC%B2%98%EB%A6%AC-api%EC%9D%98-%EB%B9%84%EA%B5%90-7a7ee778d4a3