광주과학기술원(GIST)은 9일 “김홍국 전기전자컴퓨터공학부 교수 연구팀(사진 왼쪽부터 김홍국 교수, 이도현·송윤하 학생)이 국제 음향 장면 및 이벤트 탐지 분류 경진대회에서 ‘언어질의 기반 오디오 소스 분리 부문’ 1위, ‘실내 음향 이벤트 탐지 부문’ 3위의 성과를 거뒀다”고 밝혔다.

오디오지능연구실 학생들로 구성된 ‘GIST-AunionAI’팀은 김홍국 교수가 창업한 오니온에이아이(AunionAI)의 지원을 받아 ‘DCASE 챌린지 2024’의 ‘언어질의 기반 오디오 소스 분리 과제’ 부문에서 1위를 달성, 연구 성과의 우수성을 입증했다.

‘언어질의 기반 오디오 소스 분리(LASS) 기술’은 사용자가 입력한 텍스트에 따라 이에 맞는 오디오 신호를 분리하는 기술이다.

텍스트 질의를 통해 오디오 소스를 분리 생성함으로써 언어와 오디오를 연결하는 생성형 AI 모델 개발의 기초를 제공하며 자동 오디오 편집, 멀티미디어 콘텐츠 검색, 증강 청취 등 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있다.

‘실내외 음향 이벤트 탐지 기술’은 실내외 환경에서 발생할 수 있는 진공청소기 소리, 설거지하는 소리, 차량 소리 등 27종류의 다양한 소리를 AI를 통해 탐지 및 구별하는 기술이다./김다이 기자

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