- 워싱턴대 연구팀은 착용자가 말하는 사람을 3~5초 바라보기만 하면 그 화자를 등록하고, 시끄러운 환경에서도 해당 목소리를 실시간으로 들려주는 Target Speech Hearing 시스템을 개발함
- 기성 헤드폰의 양쪽 마이크와 온보드 임베디드 컴퓨터가 함께 동작하며, 사용자가 버튼을 누르고 화자 쪽을 향하면 기계학습 소프트웨어가 음성 패턴을 학습함
- 등록 후에는 청자나 화자가 움직여도 목소리를 계속 따라가며, 화자가 더 말할수록 훈련 데이터가 늘어나 목표 화자에 집중하는 성능이 좋아짐
- 21명 대상 테스트에서 참가자들은 등록 화자의 음성 명료도를 필터링되지 않은 오디오보다 평균적으로 거의 두 배 높게 평가함
- 현재는 한 번에 한 명만 등록할 수 있고, 같은 방향에서 큰 목소리가 섞이면 등록이 어려워 이어버드·보청기 확장은 향후 과제로 남아 있음
Target Speech Hearing의 동작 방식
- 워싱턴대의 Target Speech Hearing은 소음 제거 헤드폰에서 사용자가 특정 사람의 목소리만 골라 들을 수 있게 하는 AI 시스템임
- 사용자는 마이크가 장착된 기성 헤드폰을 쓰고, 말하는 사람을 향해 머리를 돌린 뒤 버튼을 누름
- 목표 화자의 음파가 헤드셋 양쪽 마이크에 동시에 도달해야 함
- 허용 오차는 16도임
- 헤드폰은 수집한 신호를 온보드 임베디드 컴퓨터로 보내고, 기계학습 소프트웨어가 원하는 화자의 음성 패턴을 학습함
- 등록이 끝나면 시스템은 주변의 다른 소리를 줄이고 등록된 화자의 목소리만 실시간으로 재생함
- 청자와 화자가 움직여도 등록된 목소리를 계속 따라감
- 화자가 계속 말하면 훈련 데이터가 늘어나 목표 화자에 더 잘 집중할 수 있음
- 연구팀은 5월 14일 ACM CHI Conference on Human Factors in Computing Systems에서 결과를 발표함
- 개념증명 장치의 코드는 LookOnceToHear에 공개되어 있음
- 이 시스템은 아직 상용 제품이 아님
실험 결과와 현재 한계
- 21명 대상 테스트에서 참가자들은 등록 화자의 명료도를 필터링되지 않은 오디오보다 평균적으로 거의 두 배 높게 평가함
- 이 연구는 사용자가 듣고 싶은 소리 범주를 고르면 나머지 환경음을 제거하던 이전 semantic hearing 연구를 기반으로 함
- 이전 시스템은 새나 목소리 같은 특정 소리 클래스를 선택하는 방식이었음
- TSH는 소리 범주가 아니라 한 명의 등록 화자에 초점을 맞춤
- 현재 TSH는 한 번에 한 명의 화자만 등록할 수 있음
- 목표 화자와 같은 방향에서 다른 큰 목소리가 나면 화자를 등록할 수 없음
- 사용자가 음질에 만족하지 못하면 같은 화자에 대해 등록 과정을 다시 실행해 명료도를 개선할 수 있음
- 연구팀은 향후 시스템을 이어버드와 보청기로 확장하려고 함