 |
사진 왼쪽부터 권영후 석박사통합과정, 김도환 석사과정, 최정우 교수, 이동헌 박사 |
한국과학기술원(KAIST·총장 이광형)은 최정우 전기 및 전자공학부 교수팀이 세계 최고 권위 음향 탐지·분석 대회인 'IEEE DCASE 챌린지 2025' 중 '공간 의미 기반 음향 장면 분할' 분야에서 우승했다고 11일 밝혔다.
연구팀은 전 세계 86개 참가팀과 총 6개 분야에서 경쟁 끝에 최초 참가임에도 세계 1위 성과를 거뒀다. 최정우 교수팀은 이동헌 박사, 권영후 석박통합과정생, 김도환 석사과정생으로 구성됐다.
연구팀이 참가한 공간 의미 기반 음향 장면 분할 '태스크 4'분야는 여러 음원이 혼합된 다채널 신호의 공간 정보를 분석해 개별 소리를 분리하고 18종으로 분류하는, 기술 난이도가 매우 높은 분야다. 연구팀은 오는 10월, 바르셀로나에서 열리는 DCASE 워크숍에서 기술을 발표할 예정이다.
연구팀의 이동헌 박사는 올해 초 '트랜스포머'와 '맘바' 아키텍처를 결합한 세계 최고 성능 음원 분리 AI를 개발했으며, 챌린지 기간 동안 권영후 연구원을 중심으로 1차 분리된 음원 파형·종류를 단서로 음원 분리·분류를 수행하는'단계적 추론 방식' AI 모델을 완성했다.
이는 사람이 복잡한 소리를 들을 때 소리 종류나 리듬, 방향 등 특정 단서에 기반해 개별 소리를 분리해 듣는 방식을 AI가 모방한 모델이다.
 |
혼합 음원으로부터 분리된 시간-주파수 패턴 |
이를 통해, 순위를 결정하는 척도인 AI가 소리를 얼마나 잘 분리하고 분류했는지 평가하는 '음원 신호대 왜곡비 향상도(CA-SDRi)'에서 참가팀 중 유일하게 두 자릿수 대 성능(11㏈)을 보여, 기술 우수성을 입증했다.
최정우 교수는 “연구팀은 최근 3년간 세계 최고 음향 분리 AI 모델을 선보여 왔으며, 그 결과를 공식적으로 인정받는 계기가 돼 기쁘다”며 “난이도가 대폭 향상되고, 타 학회 일정과 기말고사로 불과 몇 주간만 개발이 가능했음에도 집중력 있는 연구로 1위를 차지한 연구팀 개개인이 자랑스럽다”고 밝혔다.
한편 IEEE DCASE 챌린지 2025는 각종 음향 관련 탐지·분류 기술을 평가하는 IEEE 신호처리학회 산하 국제대회로, 2013년 개최 이래 음향 분야 AI 모델 세계 경연의 장이다.
김영준 기자 kyj85@etnews.com
[Copyright © 전자신문. 무단전재-재배포금지]
이 기사의 카테고리는 언론사의 분류를 따릅니다.