[JAVA] jdk8 다운로드,  Konlpy jvm 에러 해결. 

> from konlpy.tag import Kkma
> tokenizer = Kkma()
 

이러면 jvm 에러 계속 발생했는데... 

No JVM shared library file (jvm.dll) found. Try setting up the JAVA_HOME environment variable properly
, line 91, in __init__
jvm.init_jvm(jvmpath, max_heap_size)

, line 55, in init_jvm
jvmpath = jvmpath or jpype.getDefaultJVMPath()

, line 74, in getDefaultJVMPath
return finder.get_jvm_path()

, line 212, in get_jvm_path
raise JVMNotFoundException("No JVM shared library file ({0}) "

jpype._jvmfinder.JVMNotFoundException: No JVM shared library file (jvm.dll) found. Try setting up the JAVA_HOME environment variable properly.

기존 java를 다 삭제하고. 다시 아래에서 다운받아서 설치. 

jdk-8u271-windows-x62

JAVA_HOME도 다시 설정. 

CLASSPATH - C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_271\lib\tools.jar

JAVA_HOME - C:\Program Files\Java\jdk1.8.0_271\jre\bin\server

www.oracle.com/java/technologies/javase/javase-jdk8-downloads.html

www.oracle.com/java/technologies/javase-jre8-downloads.html

In [1]: from konlpy.tag import Kkma

In [2]: tokenizer = Kkma()

In [3]: tokenizer.morphs("카페에서의 여유 참 좋네요")
Out[3]: ['카페', '에서', '의', '여유', '참', '좋', '네요']

DOS 창, CMD창

conemu.github.io/

카톡 오픈채팅 ‘방장봇’ 생긴다

카카오가 카카오톡 오픈채팅에 자동응답 기능인 ‘방장봇’을 새롭게 도입한다고 12일 밝혔다.

오픈채팅방 내에서 방 관리자(방장)이 설정한 항목에 따라 메시지를 자동으로 응답해주는 ‘방장봇’은 다수가 참여하는 그룹 오픈채팅방에서 제공된다. 방장이 채팅방 운영을 위해 참여자들을 대상으로 반복 전송하던 메시지나 질문 등을 사전에 등록해, 채팅방 관리를 효율화할 수 있다. 카카오는 일부 오픈채팅방을 대상으로 해당 기능을 베타로 도입, 사용성과 편의를 사전 검증해왔다.

방장봇은 오픈채팅방 내에서 다양한 형태로 활용 가능하다. 새롭게 입장한 채팅 참여자를 대상으로 인사말과 같은 환영 메시지나 공지사항 등을 자동으로 전송할 수 있으며, 해당 방의 성격에 맞는 규칙이나 정보 등을 담은 알림 메시지를 지정된 시간에 맞춰 보내도록 등록 가능하다.

이 밖에 특정 키워드에 대한 질문과 답변을 최대 10개까지 사전 작성할 수 있으며, 채팅 참여자가 입력창에 ‘/(슬래시)’기호와 함께 상단으로 보여지는 질문 리스트 중 하나를 선택했을 때 작성해둔 답변이 채팅창 내에 바로 노출된다. 채팅방 내 방장이 변동될 경우, 이에 대한 알림도 전송된다.

방장봇 기능은 오픈채팅방의 방장만 설정 가능하며, 채팅방 내 우측 상단의 사이드 메뉴를 통해 오픈채팅 봇 ‘방장봇 활성화’를 클릭해 사용할 수 있다. 이후 설정 버튼을 눌러 환영 메시지와 알림 메시지, 질문 및 답변 등을 생성할 수 있으며, 수정과 삭제도 손쉽게 가능하다.

카카오 관계자는 “’방장봇’은 방장의 채팅방 관리 역할을 대신해주는 편의와 함께, 참여자들에게 채팅 중 재미요소를 제공해 오픈채팅의 활성화에도 도움을 줄 것으로 예상하고 있다”며 “앞으로도 이용자들이 채팅 속에서 경험할 수 있는 이색적이고 흥미로운 기능들을 꾸준히 선보일 계획”이라고 전했다.

새롭게 도입한 방장봇 기능은 iOS와 안드로이드 카카오톡 v.9.1.0이상으로 업데이트 후 이용 가능하다.

www.bloter.net/archives/474548

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

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

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