일상 속 모든 소리를 이해하는 ‘사운드 AI의 미래’
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[2021 JDC AI 대학생 아카데미] 한윤창 코클리어닷에이아이 대표, “사운드AI, ‘항상 듣는’ AI로 패러다임 변화”

음성 명령을 내리지 않아도, 우리에게 늘 귀 기울이며 위험이나 정보를 알려주는 사운드AI가 있다면 우리의 삶은 어떻게 변화할까.

제주국제자유도시개발센터(JDC)가 주최하고, [제주의소리]와 제주대학교가 공동주관하는 2021 JDC AI 대학생아카데미가 5일 비대면 온라인 영상으로 2021년도 2학기 세 번째 강의를 공개했다.

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JDC AI 대학생아카데미 2021년도 2학기 세 번째 강의를 진행 중인 한윤창 코클리어닷에이아이 대표. ⓒ제주의소리

경고음, 비명 등 환경음을 체계화해 ‘사운드AI’ 솔루션을 만드는 스타트업, 코클리어닷에이아이 공동창업자이자 대표인 한윤창 씨가 ‘사운드 AI의 현재와 미래’를 주제로 사운드AI의 방법론과 전망을 담은 강연을 펼쳤다.

일반적으로 ‘사운드 AI’ 하면 떠올릴 수 있는 건 아이폰의 시리, 갤럭시의 빅스비, 기가 지니, 카카오 미니 등 음성인식 기기다. 가장 단순한 음성인식은 오디오를 입력하면 인공신경망을 통해 언어적 정보를 뽑아내는 것인데, 딥러닝 기술은 음성인식에 비약적인 성능 향상을 불러일으켰다.

한 대표는 “음성의 경우 사운드AI에서 어떻게 보면 굉장히 한정적이었다. 딥러닝으로 성능이 뛰어나게 높아졌는데, 중요한 건 음성 인식에서 소리 인식으로 개념이 확장됐다는 점이다. 딥러닝이 사용되면서 정확도도 향상됐지만 이런 패러다임이 바뀌는 것 자체에 집중해주셨으면 한다”고 말했다.

특히 기존에는 사람이 규칙 기반 방법으로 하나하나 규칙을 붙였던 부분들이 딥러닝으로 특성 추출, 분류까지 전 파이프라인이 다 유기적으로 움직이며 계속 더 최적화된 체계로 진화하고, 정확도 또한 올라갔다. 음성인식 외에도 음악 분석, 환경음 분석의 가능성이 보이게 된 순간이다.

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범용사운드AI가 만들어지는 과정. 자료=한윤창 코클리어닷에이아이 대표. ⓒ제주의소리

한 대표는 “범용 사운드AI 기술은 어렵다. 쉬운 일이 아니지만 가능성이 생겨 실제로 빠르게 변화하고 있다. 예를 들어, 오디오 신호가 들어와 인공신경망을 통해 애기울음, 비명, 사이렌  등을 해석하는 청각 인지능력을 가진 사운드 AI기술이 발전하고 있다. 머신러닝 기술 자체도 중요하지만 녹음환경, 녹음기기, 오디오 데이터 전처리, 후처리 등도 고민이 있어야 한다”고 전했다.

이어 “컴퓨터의 소리인지 능력에 따라 기계는 사람처럼 일상에서 들리는 모든 소리를 인식할 수 있게 된다. 음성명령을 인식하고 수동적으로 간단한 액션을 취하는 것만 아니라, 모든 소리를 다 구별해 맥락까지 이해하기 때문에 보다 능동적으로 행동하는 능력을 가질 수 있다”고 덧붙였다.

AI를 깨우는 ‘시리야’, ‘헤이 빅스비’과 같은 웨이크 업 워드(Wake Up Word)를 듣고 간단한 액션을 취하는 게 아니라, 끊임없이 들어오는 오디오 데이터를 분석하고, 소음과 겹쳐있는 소리들을 파악하고, 어떤 부분이 특징이 있는 소리인지 의도까지 파악을 하는 시스템으로 변화한다는 것.

한 대표는 “현장음 인식 기술은 유리 깨지는 소리는 보안 강화로 이어지고, 아기울음도 분석해 부모에게 알려준다. IoT나 전자제품의 경우 사용자가 코를 골면 불을 꺼주는 등 소리인식의 활용분야는 다양하다. 소리를 문자로 바꿔 AR기기에 디스플레이 해주면서 청각장애인의 일반적 삶에도 도움을 줄 수 있다”며 적용가능 기기와 산업군의 예시를 들었다.

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사운드 AI의 현재와 미래. 자료=한윤창 코클리어닷에이아이 대표. ⓒ제주의소리

끝으로 인공지능 기술이 나아갈 길에 대해 “아직도 인공지능의 성공사례보다 실패 사례가 많다. 기술의 공급자뿐만 아니라 수용하는 회사 측면에서도 머신러닝 워크플로우 이해도가 없으면 소모적인 프로젝트를 하게 된다. 현장 적용에 있어 데이터를 수집하는 프로세스를 차곡차곡 반복해 준비해야 사람이나 시스템을 대체하는 머신러닝을 성공적으로 적용하는 데 도움을 줄 수 있다”고 말했다.

그러면서 “인공지능 발달과 함께 적용 분야의 도메인 지식이 중요해진다. 머신러닝 테크닉과 최신 문물의 수용도 중요하지만 인공지능의 흐름이 어떻게 진행되는지 파악하는 게 인공지능 기술의 발전에 가장 중요한 포인트라고 생각한다”고 정리했다.

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