KAIST 최정우 교수팀, 국제 음향 AI 챌린지 우승

김종서 기자 2025. 7. 11. 08:47
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한국과학기술원(KAIST)은 전기및전자공학부 최정우 교수 연구팀이 국제 음향 탐지 및 분석 대회인 '전지전자공학자협회(IEEE) DCASE 챌린지 2025'에서 공간 의미 기반 음향 장면 분할 분야 우승을 차지했다고 11일 밝혔다.

연구팀이 참가한 공간 의미 기반 음향 장면 분할의 '태스크 4' 분야는 여러 음원이 혼합된 다채널 신호의 공간 정보를 분석해 개별 소리를 분리하고 18종으로의 분류를 수행해야 해 기술 난이도가 매우 높다.

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'IEEE DCASE 챌린지 2025' 공간 의미 기반 음향 장면 분할 분야 우승을 차지한 KAIST 최정우 교수팀. 왼쪽부터 권영후 석박사통합과정, 김도환 석사과정, 최정우 교수. 작은 원내는 이동헌 박사.(KAIST 제공) /뉴스1

(대전=뉴스1) 김종서 기자 = 한국과학기술원(KAIST)은 전기및전자공학부 최정우 교수 연구팀이 국제 음향 탐지 및 분석 대회인 '전지전자공학자협회(IEEE) DCASE 챌린지 2025'에서 공간 의미 기반 음향 장면 분할 분야 우승을 차지했다고 11일 밝혔다.

연구팀은 전 세계 86개 참가팀과 총 6개 분야에서 경쟁 끝에 최초 참가임에도 세계 1위 성과를 거뒀다.

연구팀이 참가한 공간 의미 기반 음향 장면 분할의 '태스크 4' 분야는 여러 음원이 혼합된 다채널 신호의 공간 정보를 분석해 개별 소리를 분리하고 18종으로의 분류를 수행해야 해 기술 난이도가 매우 높다. 연구팀은 10월 바르셀로나에서 열리는 DCASE 워크숍에서 기술을 발표할 예정이다.

연구팀 이동헌 박사는 올해 초 트랜스포머와 맘바 아키텍처를 결합한 세계 최고 성능의 음원 분리 인공지능을 개발했다. 챌린지 기간 권영후 연구원을 중심으로 1차로 분리된 음원의 파형과 종류를 단서로 해 다시 음원 분리와 분류를 수행하는 '단계적 추론 방식'의 인공지능(AI) 모델을 완성했다.

사람이 복잡한 소리를 들을 때 소리의 종류나 리듬, 방향 등 특정 단서에 기반해 개별 소리를 분리해 듣는 방식을 AI가 모방한 모델이다.

순위를 결정하는 척도인 AI가 소리를 얼마나 잘 분리하고 분류했는지 평가하는 '음원의 신호대 왜곡비 향상도(CA-SDRi)'에서 참가팀 중 유일하게 두 자릿수 대의 성능을 보여 기술적 우수성을 입증했다.

최 교수는 "연구팀이 최근 3년간 세계 최고의 음향 분리 AI 모델을 선보인 결과를 공식적으로 인정받는 계기가 돼 기쁘다”며 "난이도가 대폭 향상되고 타 학회 일정과 기말고사로 불과 몇 주간만 개발이 가능했음에도 집중력 있는 연구를 통해 1위를 차지한 연구팀 개개인이 자랑스럽다"고 말했다.

jongseo12@news1.kr

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