음향 AI 솔루션 기업 디플리는 음향·음성·신호처리 분야 세계 최고 학회인 ‘ICASSP’에서 3년 연속 논문이 채택됐다고 발표했다. (사진=디플리)
음향 AI 솔루션 기업 디플리는 음향·음성·신호처리 분야 세계 최고 학회인 ‘ICASSP(IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing)’에서 3년 연속 논문이 채택됐다고 14일 밝혔다.
ICASSP는 IEEE가 주관하는 학회로, 실제 산업에 즉시 적용 가능한 기술들을 발표하는 자리다. 구글, 애플, 메타 등 글로벌 빅테크와 세계 유수 대학의 연구실이 발표에 참여한다.
디플리는 이달 초 스페인 바르셀로나에서 열린 ICASSP 2026에서 논문 2편을 발표했다. 첫번째 논문은 대규모 음향 데이터를 수집하기 어려운 환경에서 데이터 품질을 점수화해 선별하고, 적은 데이터만으로도 AI 모델 성능을 높일 수 있는 방식을 제시하는 내용이다. 이는 레이블링 비용이 높은 산업·보안 현장에서 기존 모델 구조를 바꾸지 않고도 모델 정확도와 비용 효율성을 동시에 높이는 방식이다.
두번째 눈문에서 디플리는 ‘FUN-SSL’이라는 딥러닝 기반의 실시간 음원 위치 추정 기술을 발표했다. 회사에 따르면 기존의 방법론들은 높은 성능에 반해 계산량이 많다는 한계가 있었다. 이와 달리 FUN-SSL 모델은 U-Net 구조를 활용한 새로운 네트워크를 통해 적은 연산량으로도 우수한 음원 위치 추정 성능을 구현한다. 잡음과 소리 울림이 공존하는 복잡한 음향 환경에서 움직이는 소리의 공간 정보를 효율적으로 추출할 수 있다는 점을 인정받아 논문이 채택됐다고 회사는 밝혔다.
디플리는 산업·공공 현장에서 발생하는 다양한 소리를 AI로 분석해 부품 품질 검사, 안전 이상 감지, 예지보전 등에 활용하는 ‘리슨 AI’ 솔루션을 개발해 운영하는 회사다. 현재 완성차 업체 계열사의 국내와 멕시코 공장 등에서 양산 라인에 도입되어 부품 품질 검사와 체결음 검사 등에 실제 활용 중이다.
이수지 디플리 대표는 "음향 AI 분야는 비전·언어 AI와 대비해 공개 데이터와 오픈소스 모델이 상대적으로 제한적이고, 실제 산업 현장의 음향 데이터를 장기간 축적해야 해 높은 기술 장벽이 요구되는 분야"라고 말했다.
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