생성형 AI 열풍 이후 산업 현장에서도 ‘비전 AI’ 중심이던 흐름이 소리 기반 분석 기술로 확장되고 있다. 특히 제조업과 공공 안전 분야에서는 센서와 카메라만으로 포착하기 어려운 이상 징후를 음향 데이터로 실시간 감지하려는 수요가 커지면서 음향 AI 기술 경쟁도 본격화되는 분위기다.
음향 AI 솔루션 기업 디플리는 세계 최대 음향·음성·신호처리 학회인 IEEE 주최 ‘ICASSP 2026(IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing)’에서 3년 연속 논문이 채택됐다고 14일 밝혔다.
올해 ICASSP는 지난 5월 4일부터 8일까지 바르셀로나에서 열렸으며, 구글·메타·애플 등 글로벌 빅테크와 주요 대학 연구진이 참여해 최신 AI·신호처리 기술을 발표한 가운데, 디플리는 이번 학회에서 산업 현장 적용성을 높인 음향 AI 연구 논문 2편을 공개했다.
디플리, ICASSP 3년 연속 논문 채택 (사진 제공: 디플리)
“적은 데이터로 더 정확하게”… 산업형 음향 AI 고도화
첫 번째 논문은 대규모 음향 데이터를 확보하기 어려운 환경에서 데이터 품질을 선별해 적은 양의 데이터만으로 AI 모델 성능을 높이는 기술이다. 산업 현장에서는 소리 데이터 수집과 라벨링 비용이 높고 정상·비정상 데이터를 충분히 확보하기 어렵다는 한계가 있었는데, 이를 개선하는 방향에 초점을 맞췄다.
또 다른 논문에서는 ‘FUN-SSL’ 기반 실시간 음원 위치 추정 기술을 발표했다. 기존 음원 위치 추정 모델은 높은 정확도 대비 연산량이 많아 실제 산업 현장 적용에 부담이 있다는 지적이 있었지만, 디플리는 U-Net 구조를 활용해 연산 효율을 높이면서도 복잡한 환경에서 움직이는 소리의 위치를 정밀하게 추적할 수 있도록 구현했다.
최근 제조업계에서는 AI 기반 품질 검사 영역이 이미지 중심에서 소리 데이터 분석까지 확대되고 있다. 특히 자동차·반도체·가전 생산라인에서는 체결음이나 모터 소리만으로도 이상 여부를 감지할 수 있어 음향 AI 활용도가 빠르게 높아지는 추세다.
디플리는 산업 및 공공 현장에서 소리를 분석해 품질 검사·안전 감지·예지보전에 활용하는 ‘리슨 AI(Listen AI)’ 솔루션을 운영 중이다. 해당 솔루션은 완성차 제조 계열사의 국내·멕시코 공장과 글로벌 자동차 모터 제조 기업 생산라인 등에 적용됐으며, 공공시설 안전 관리 영역으로도 확대되고 있다.
회사는 약 8년간 음향 AI 분야 연구를 이어오며 산업 현장에서 99.78% 이상의 정확도를 구현했다고 설명했다. 최근에는 언어 제약이 적은 음향 AI 특성을 기반으로 글로벌 시장 확대에도 속도를 내고 있다. 오는 6월에는 미국 시카고에서 열리는 자동화 산업 전시회 ‘Automate 2026’에도 참가해 해외 제조 시장 공략에 나설 계획이다.
이수지 대표는 “음향 AI는 공개 데이터와 오픈소스가 상대적으로 제한적이고 실제 산업 데이터를 장기간 축적해야 하는 기술 장벽이 높은 분야”라며 “연구 결과가 실제 산업 솔루션으로 이어질 수 있도록 연구와 사업화를 동시에 강화하겠다”고 말했다.
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