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로봇은 액추에이터와 스피커에서 스스로 소음을 만듭니다. 공기 전파와 구조 전파, 비정상 소음, 에코와 더블토크가 음성 인식을 어렵게 하는 이유를 신호처리와 기구 설계의 관점에서 설명하고 마이크 배치의 절충까지 짚습니다.

음성 전처리 성능을 읽는 핵심 지표인 SNR, SI-SDR, RTF와 소음 저감량을 비교합니다. 공인 시험성적서의 조건·대상·한계를 구분하고, ClearSense Audio와 mpAB의 시험 기록을 혼동 없이 정확하게 확인하는 실무적 방법을 설명합니다.

여러 마이크로 원하는 방향의 말소리를 골라내는 오디오 빔포밍의 원리와 5G 빔포밍의 차이를 설명합니다. 마이크 수·간격의 물리 기준, 재튜닝 없이 배치 변경에 대응하는 mpBeamforming의 구조, 제품 설계에서의 반향·잡음 처리 역할 분담을 정리합니다.

네트워크 지연을 감당할 수 없거나, 음성 데이터가 기기 밖으로 나가면 안 되거나, 대당 통신 비용이 누적되는 제품이라면 온디바이스가 답입니다. 온디바이스 음성 처리란 무엇인가 온디바이스 음성 처리는 전처리·음성인식·이해·응답 중 일부 또는 전부를 제품 안에서 실행하는 방식입니다. 전처리는 잡음·반향·간섭을 줄이고, 인식은 신호를 텍스트로 바꾸며, 이해·응답