ROBOT · HOME ENVIRONMENT
돌봄 로봇의실제 생활 소음 환경
TV 소리와 생활 소음이 함께 발생하는 가정에서 사용자의 호출과 음성 명령을 안정적으로 입력할 수 있도록 mpWAV 오디오 기술을 적용했습니다.
- 환경
- TV 소리와 생활 소음이 섞이는 가정
- 과제
- 발화량이 적고 음압이 낮은 어르신의 호출을 놓치지 않는 것
- 적용
- 다채널 오디오 입출력 모듈 공급 · 음성 전처리
로보케어(ROBOCARE) 케미프렌즈
Audio Front-End for real-world voice AI
쓰던 음성인식 엔진은 그대로.실제 현장에서 인식 성능을 높이세요.
mpWAV는 ASR 앞단에서 에코와 잡음을 줄이고, 인식에 필요한 음성은 보존합니다. Cloud나 별도 NPU 없이 기존 제품 구조에 적용해 보세요.
실제 사용 환경과 데이터로 적용 전·후 성능을 비교해드립니다.
- ROBOCARE 적용
- ETRI 공동연구
- TTA 공인시험
- NET 인증
적용 전·후 비교
같은 환경에서, 소리가 어떻게 달라지는지 들어보세요.
에코와 잡음을 줄이면서, 인식에 필요한 목표 음성은 보존합니다.
mpWAV Solution Demo이어폰이나 스피커로 들으시면 차이를 더 쉽게 확인하실 수 있습니다.
BEFORE
마이크에 들어온 원본 신호
mpWAV
에코·잡음 제거 (mpAB)
AFTER
음성 인식 엔진에 전달되는 신호
mpWAV는 음성 인식 엔진을 교체하는 대신, 엔진에 들어가는 신호를 바꿉니다.
문의를 남기시면 담당 연구원이 확인 후 영업일 기준 2~3일 안에 회신드립니다.
Why audio preprocessing?
음성인식 엔진의 문제가 아닐 수도 있습니다.
사무실에서는 잘 알아듣던 음성인식이 실제 제품 환경에서는 성능이 떨어집니다.
그 이유는 ASR에 도달하기 전에 입력 음성이 이미 잡음과 에코에 의해 손상되기 때문입니다.
01
주변 대화·배경 소음
사람들의 대화와 매장·사무실의 배경 소음이 사용자의 음성과 함께 입력됩니다.
02
TV·스피커 에코
TV나 제품 스피커에서 나온 소리가 다시 마이크로 유입됩니다.
03
기계·모터 소음
모터, 팬, 구동부 소음이 음성인식을 방해합니다.
04
차량·이동 소음
주행 속도와 노면에 따라 소음 특성이 계속 달라집니다.
05
원거리 발화
사용자가 멀어질수록 목소리는 작아지고 소음 영향은 커집니다.
06
공간 잔향
반사된 음성이 원래 음성과 섞여 입력 신호를 왜곡합니다.
그래서 필요한 것은 더 좋은 ASR만이 아닙니다. ASR 앞단의 Audio Front-End가 필요합니다.
Why mpWAV
ASR을 바꾸지 말고,ASR이 듣는 소리를 바꾸세요.
mpWAV는 음성인식 엔진 앞단에서실제 환경의 소리를 인식하기 좋은 신호로 전처리합니다.
새로운 음성인식 엔진으로 시스템을 교체하는 대신,현재 사용 중인 ASR이 더 안정적인 입력을 받을 수 있도록 돕습니다.
- 마이크
- mpWAV Audio Front-End
- 기존 ASR 엔진
01
음성을 지키면서 잡음을 줄입니다.
일반적인 잡음 제거는 사람에게는 깨끗하게 들려도 음성인식에 필요한 특징까지 함께 손상시킬 수 있습니다.
mpWAV는 방해 신호를 줄이면서 인식에 필요한 목표 음성은 최대한 보존하는 것에 집중합니다.
Speech Preservation
02
기존 ASR을 그대로 사용합니다.
새로운 음성인식 엔진으로 전체 시스템을 교체할 필요가 없습니다.
mpWAV는 기존 ASR 앞단에 적용되어 현재 사용 중인 음성인식 엔진의 입력 신호를 개선합니다.
Keep Your Existing ASR
03
Cloud나 별도 NPU가 필요하지 않습니다.
Cloud 연결이나 별도 AI 가속기를 전제로 하지 않고, 임베디드 제품 환경의 연산량과 메모리 사용을 고려해 적용합니다.
현재 제품 구조를 크게 변경하지 않고도 적용 가능성을 검토할 수 있습니다.
On-device
04
실제 제품 환경에 맞춰 적용합니다.
마이크 개수, 배치, 사용자 거리, 공간 구조, 소음 특성은 제품마다 모두 다릅니다.
mpWAV는 실제 사용 환경을 기준으로 필요한 Audio Front-End 구성을 검토합니다.
Environment-specific Integration
Verified performance
기술 설명보다측정 결과를 먼저 보세요.
mpWAV의 핵심 음성 전처리 기술은 공인 시험을 통해 주요 성능을 검증했습니다.
아래 수치는 mpAB의 TTA 시험 결과를 기준으로 합니다.
42.088 dB
스테레오 에코 및 잡음 억제
64 MHz
동작 주파수
0.571 MB
SRAM 요구량
0.852
Real-Time Factor
TTA 공인시험 기준 mpAB 측정 결과
중소벤처기업부 디딤돌 사업 TTA 시험성적서(2023, mpAB 대상) 실측 결과입니다.
Proven in real environments
실험실이 아니라,실제 제품 환경에서 검증합니다.
로봇과 원거리 음성인식 환경 등 실제 제품 조건에서 음성 전처리 기술의 적용 가능성을 검증하고 있습니다.
HUMANOID · LIVE DEMO
실제 로봇 환경에서mpWAV 동작을 시연했습니다.
ETRI Conference 2025에서 실제 로봇 인터페이스 환경을 통해 음성 입력과 시스템 동작을 시연했습니다.
- 환경
- 생활 소음과 반향에 로봇 자신의 구동부 소음까지 겹치는 공간
- 과제
- 로봇이 스스로 움직이는 중에도 목적 화자의 발화를 인식하는 것
- 적용
- 마이크 어레이 인터페이스 하드웨어 설계 · 극한 소음 대응 전처리
ETRI(한국전자통신연구원)
실제 사용 환경과 데이터로 적용 전·후 성능을 비교해드립니다.
Applications
실제 환경의 음성인식부터다양한 음향 문제까지.
mpWAV의 Audio Front-End 기술은 로봇, 차량, 키오스크, 스마트 디바이스처럼 사람의 음성을 인식해야 하는 실제 제품 환경을 중심으로 적용됩니다.
축적된 음향 신호처리 기술은 이상음 탐지, 국방·보안, 회의, 청각보조 영역으로도 확장됩니다.
Core applications
ROBOT
스스로 소음을 만드는 로봇에서도사용자의 음성을 놓치지 않도록
서비스·홈·돌봄·안내 로봇은 주변 소음뿐 아니라 모터와 구동부에서 발생하는 자기 소음까지 함께 처리해야 합니다.
mpWAV는 이러한 환경에서도 사용자의 호출과 음성 명령을 안정적으로 입력할 수 있도록 지원합니다.
Motor Noise · Far-field Speech
AUTOMOTIVE & MOBILITY
주행 중에도음성 명령을 안정적으로
주행음, 차량 오디오, 동승자의 말소리가 동시에 발생하는 환경에서도 목표 음성을 안정적으로 입력해야 합니다.
Road Noise · Echo · Multiple Speakers
KIOSK
시끄러운 공간에서도사용자의 음성을 명확하게
매장·병원·공공기관의 배경 소음 속에서도 배리어프리 음성 인터페이스가 사용자의 질문과 명령을 안정적으로 입력해야 합니다.
Background Noise · Distance
SMART DEVICE & APPLIANCE
생활 소음 속에서도제품이 사용자를 알아듣도록
TV, 생활가전, 스마트홈 기기가 사용되는 실제 가정에서는 사람의 대화와 생활 소음, 스피커 에코가 동시에 발생합니다.
mpWAV는 이러한 환경에서 음성 인터페이스가 안정적으로 동작할 수 있도록 지원합니다.
TV Audio · Household Noise · Echo
Extended applications
INDUSTRIAL
공장 이상음 탐지
소음이 큰 생산라인에서 모터와 설비의 이상음을 음향 신호로 감지합니다.
Acoustic Monitoring
DEFENSE & SECURITY
국방 · 보안
초원거리 신호 감지와 멀티모달 인식 기술을 극한 소음 환경의 국가 연구개발 과제에 적용했습니다.
Long-range Detection · Multimodal Recognition
MEETING & VOICE CHAT
회의 · 음성채팅
음성 분리와 화자 구분을 통해 회의록 작성과 온라인 회의·음성 채팅 환경을 지원합니다.
Speech Separation · Speaker Diarization
HEARING ASSISTANCE
청각보조
깨끗이(ClearSense Audio)를 통해 일반 이어폰과 스마트폰에서도 주변 소음 속 음성 명료도를 높입니다.
Speech Enhancement
제품이 달라도,환경의 음향 문제는 반복됩니다.
소음 · 에코 · 거리 · 공간 · 음원 분리
제품 종류와 사용 환경을 알려주시면 적용 가능성을 함께 검토합니다.
Audio Front-End technology
실제 환경의 문제에 맞춰필요한 전처리 기술을 조합합니다.
에코, 주변 소음, 원거리 발화, 제품 자체 소음은 하나의 알고리즘만으로 모두 해결하기 어렵습니다.
mpWAV는 실제 제품의 마이크 구성과 사용 환경에 맞춰 AEC · Beamforming · Noise Cancellation · Adaptive Processing 기술을 조합합니다.
마이크 입력
mpWAV Audio Front-End
- AEC
- Beamforming
- Noise Cancellation
- Adaptive Processing
기존 ASR 엔진
mpAEC
Acoustic Echo Cancellation
스피커에서 다시 들어오는에코를 줄입니다.
제품의 스피커에서 출력된 소리가 마이크로 다시 유입되면 사용자의 음성과 섞여 음성인식을 방해할 수 있습니다.
mpAEC는 이러한 Acoustic Echo를 줄여 보다 안정적인 입력 신호를 만듭니다.
Speaker Echo
mpBeamforming
Beamforming
여러 마이크로목표 음성에 집중합니다.
여러 개의 마이크 입력을 활용해 목표 방향의 음성을 효과적으로 취득하고 원거리 발화 환경에서 입력 품질을 높입니다.
Far-field Speech · Directionality
mpNC
Noise Cancellation
주변과 제품에서 발생하는잡음을 줄입니다.
생활 소음, 주행 소음, 모터와 팬 같은 제품 자체 소음 등 음성인식을 방해하는 다양한 환경 잡음을 줄입니다.
목표는 단순한 청감 개선이 아니라 음성인식에 사용할 입력 신호를 개선하는 것입니다.
Environmental Noise · Self Noise
mpAB
Adaptive Audio Front-End
환경이 달라져도필요한 신호를 보존합니다.
mpAB는 실제 입력 신호를 기반으로 에코와 잡음을 줄이면서 음성인식에 필요한 목표 음성을 최대한 보존하도록 설계되었습니다.
Adaptive Processing · Speech Preservation
하나의 알고리즘을 판매하는 것이 아니라,제품 환경에 필요한 Audio Front-End를 구성합니다.
마이크 개수, 배치, 사용자 거리, 소음 특성에 따라 필요한 기술 조합과 적용 방식을 검토합니다.
Integration
알고리즘 검증에서실제 제품 적용까지.
mpWAV는 PoC 단계에서 끝나는 기술이 아닙니다.
제품의 프로세서, 마이크 구성, 개발 단계에 맞춰 소프트웨어부터 하드웨어 포팅, 오디오 모듈, 양산 적용까지 다양한 방식을 검토할 수 있습니다.
SOFTWARE LIBRARY
기존 프로세서에소프트웨어로 적용
현재 제품의 프로세서 환경에서 mpWAV 음성 전처리 알고리즘을 소프트웨어 형태로 적용하는 방식을 검토합니다.
제품 구조를 크게 변경하지 않고 기존 오디오·음성인식 파이프라인과의 통합 가능성을 확인합니다.
Minimum Hardware Change
PORTING
현재 하드웨어 환경에 맞춰알고리즘을 포팅
DSP, FPGA, AP 등 제품에 사용 중인 연산 환경에 맞춰 음성 전처리 알고리즘의 적용 가능성과 필요한 리소스를 검토합니다.
Hardware-specific Integration
AUDIO MODULE
빠른 검증과 제품 개발을 위한오디오 모듈 적용
초기 PoC나 제품 개발 단계에서는 다채널 오디오 입출력과 전처리 기능을 포함한 모듈 형태의 적용을 검토할 수 있습니다.
로보케어(ROBOCARE) 공급 형태
Fast Prototyping
PRODUCTION
검증된 기술을양산 제품으로 확장
PoC와 제품 통합으로 성능이 확인된 이후, 제품 개발 단계에 맞는 라이선스 적용 방식을 협의합니다.
대량 생산과 제품 확장이 필요하면 전용 칩과 반도체 IP 협력도 함께 검토합니다.
From PoC to Production
어떤 방식으로 넣을지보다먼저 우리 환경에서 효과가 있는지 확인하세요.
제품 환경을 확인한 뒤 적합한 검증 및 통합 방식을 안내합니다.
From test to production
처음부터 큰 프로젝트를결정할 필요는 없습니다.
가장 중요한 사용 환경 하나부터 실제 데이터로 mpWAV 적용 전·후를 비교해볼 수 있습니다.
제품 구성과 현재 문제를 확인한 뒤 검증에 필요한 범위부터 단계적으로 진행합니다.
- 01
환경 분석
제품 종류, 마이크 개수와 배치, 사용자 거리, 주요 소음 환경과 현재 발생하는 문제를 확인합니다.
필요 정보 예시
제품 종류 · 마이크 개수 · 사용 거리 · 주요 소음 환경
- 02
데이터 검토
실제 사용 환경에서 녹음한 음성 데이터가 있다면 현재 문제와 신호 특성을 먼저 분석합니다.
데이터가 아직 없다면 필요한 테스트 환경과 녹음 조건부터 함께 정의할 수 있습니다.
- 03VALIDATION
PoC 및 전·후 성능 비교
mpWAV 적용 전과 후를 같은 조건에서 비교해 전처리 효과와 제품 적용 가능성을 확인합니다.
인식 결과, 처리 지연, 연산량처럼 프로젝트에 따라 필요한 KPI를 함께 정의합니다.
- 04
제품 통합
PoC에서 효과를 확인한 뒤 제품의 프로세서와 오디오·음성인식 파이프라인에 맞춰 통합 방식을 결정합니다.
- 05
실제 환경 검증
통합된 제품을 실험실 조건에만 두지 않고 제품이 실제로 사용되는 환경에서 다시 확인합니다.
거리, 공간, 제품 자체 소음과 실제 사용 패턴 등 현장 조건에서 성능을 검토합니다.
- 06
양산 및 확장
검증된 구성은 실제 제품에 적용하고, 필요한 경우 후속 제품이나 제품군으로 확장할 수 있습니다.
라이선스, 기술 지원, 양산 적용 방식은 프로젝트 조건에 따라 협의합니다.
실제 녹음 데이터가 없어도 시작할 수 있습니다.
제품 종류, 마이크 개수, 사용 거리와 주요 소음 환경만 알려주셔도 먼저 어떤 방식으로 검증할 수 있을지 함께 확인할 수 있습니다.
제품 환경을 알려주시면 가장 적합한 검증 단계부터 안내합니다.
FAQ
도입 전 자주 묻는 질문
음성인식 엔진에 신호가 들어가기 전에 잡음과 에코를 제거하는 단계입니다.
인식 엔진 자체를 바꾸지 않고 입력 신호의 품질만 높이므로, 이미 구축한 음성인식 시스템에 그대로 적용할 수 있습니다. mpWAV는 에코 제거, 빔포밍, 잡음 억제를 하나의 온디바이스 모듈로 제공합니다.
아니요. 교체하지 않습니다.
mpWAV는 마이크 입력과 음성인식 엔진 사이에 놓이는 전처리 계층입니다. 상용 API든 제품에 맞춰 개발한 자체 엔진이든 성능저하 우려없이 그대로 사용할 수 있습니다.
동작주파수 64 MHz, SRAM 0.571 MB, 바이너리 543,620 bytes(약 543 KB) 환경에서 동작하고, 실시간 처리인수는 0.852 입니다.
모두 중소벤처기업부 디딤돌 사업 TTA 시험성적서에 기재된 mpAB 대상 값입니다. 클라우드 연결이나 전용 NPU 는 필요하지 않습니다.
제3자 공인 시험으로 검증했습니다.
중기부 디딤돌 TTA 성적서 기준 소음 저감 42.088 dB, 실시간 처리인수 0.852를 기록했습니다(음성 65 dB · 소음 60 dB 조건). mpWAV는 CES 2024 Innovation Awards 2개 부문과 2024 대한민국 발명특허대전 국무총리상 수상, 산업통상자원부 NET(신기술) 인증을 받았습니다.
소프트웨어 라이브러리, 다채널 오디오 입출력 전처리 모듈, DSP·FPGA·AP 포팅, 기술 라이선스, SoC 파트너십 중에서 선택할 수 있습니다.
제품 개발 단계와 연산 플랫폼에 따라 적합한 형태가 달라집니다.
보유하신 실제 음성 데이터로 PoC를 진행하는 것부터 시작합니다.
환경 분석 → 데이터 검토 → PoC·성능 검증 → 제품 통합 → 현장 최적화 → 양산·확장 순서로 진행됩니다. 현장 녹음이 없어도 환경 분석부터 함께 할 수 있습니다.
아니요. 보유한 녹음이 있으면 그것으로 하고, 없으면 제품 환경을 함께 설계해 테스트 조건을 만듭니다.
데이터 반출이 어려운 경우의 진행 방식도 있습니다.
해결이 필요한 문제를 알려 주시면, 전처리로 풀리는 문제인지 먼저 판단해 드립니다
제품 유형, 오디오 입출력 구성, 사용환경과 현재 발생하는 오류를 알려주시면 적합한 기술 검증 방식과 적용 구조를 안내해 드립니다.
처음부터 큰 프로젝트를 결정할 필요는 없습니다. 가장 중요한 환경과 데이터부터 PoC를 시작할 수 있습니다.