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소리 분석 인공지능(AI) 엔진 기업 디플리가 신호처리 분야 국제학술대회 'ICASSP 2024'에 논문을 게재했다고 23일 밝혔다.

국제 전기전자공학협회가(IEEE)가 매년 세계 각국에서 주최하는 ICASSP는 세계 최대 음성, 영상, 통신 및 신호처리분야 국제학술대회다. 49회를 맞이하는 올해는 한국에서 첫 개최됐다. 애플·구글 등 글로벌 기업과 4000여명의 연구자들이 참석했다.

디플리의 이번 논문에는 소리 분석 AI의 완성도를 높인 성과가 담겼다. 동일한 소리라도 녹음 장치에 따른 주파수 특성 차이로 분석 정확도가 저하되는 문제에 대한 해결책을 제시했다.

디플리는 독자 개발한 음향 변환 기술을 통해 데이터를 생성하고, 이를 AI 엔진에 학습시킴으로써 일반화 성능(AI가 새로운 데이터를 분석하는 능력)을 기존 대비 5.2%에서 11.5%까지 향상시켰다.

논문에서 소개한 음향 변환 모델은 이미지, 소리, 텍스트 등 콘텐츠가 가진 속성을 변경하는 딥러닝 알고리즘 '사이클갠(CycleGAN)' 기법이 중심이다. 여기에 독자적인 데이터 증강 기술을 적용해 정교성을 더했다.

디플리는 해당 모델에 다수 녹음 장치의 음향 특성을 학습시키고 이를 바탕으로 보유한 소리 데이터에 서로 다른 주파수 패턴을 부여했다. 같은 소리라도 다양한 장치에서 녹음한 듯 데이터를 변조하는 것이다.

디플리의 소리 분석 AI 엔진은 생성된 데이터를 기반으로 고도화 작업을 거쳐 새로운 환경에서도 높은 정확도를 유지한다는 설명이다. 디플리는 자체 개발한 AI 모델에 소리 데이터를 5만 시간 이상 학습시켜 높은 정확도를 확보했다.

미세한 소리까지 분석할 수 있는 성능을 인정받아 침입자 감지가 필요한 방범·보안 분야에서 주목받고 있으며, 제조 업계에서는 설비 이상과 제품 불량 탐지 솔루션으로 활용하고 있다.

이수지 디플리 대표는 "소리 분석 AI 엔진의 정확도는 세계 최고 수준이다. 이번 논문 성과 이후에도 꾸준한 기술 개발을 통해 사회 다양한 곳에서 역할을 다할 수 있는 소리 분석 솔루션 기업으로 지속 성장하겠다"고 말했다.



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