엠피웨이브와 함께 성장하는 기업의 이야기를 전합니다.
돌봄 로봇은 사람의 말을 알아듣는 순간부터 진짜 돌봄이 시작됩니다. 특히 하루 종일 어르신 곁을 지키는 가정용 돌봄 로봇에게 ‘잘 듣는 귀’는 모든 기능의 출발점입니다. 아무리 좋은 기능도, 어르신의 부름을 놓치는 순간 첫 단추부터 어긋나니까요. 문제는 집이라는 공간이 생각보다 조용하지 않다는 데 있습니다. 텔레비전 소리, 생활 소음, 실내 반향이 뒤섞인
Physical AI 시대의 결정체로, 휴머노이드 로봇의 개발 경쟁이 한층 가속화되고 있습니다. 로봇이 사람처럼 움직이는 것도 중요하지만, 사람과 닮은 존재가 되려면 결국 사람과 원활히 소통할 수 있어야 합니다. 그리고 그 소통의 출발점은 언제나 ‘정확히 듣는 것’입니다. 문제는, 로봇에게 ‘듣는 일’이 유독 가혹하다는 데 있습니다. 생활 소음과 반향은 물
FAQ
아닙니다. 무엇을 공개할지는 실적이 아니라 고객사의 동의가 정합니다.
로봇, 키오스크, 차량, 공장, 복지 현장에 적용한 사례가 더 있습니다. 이 목록에는 서면 동의를 받아 끝까지 공개할 수 있는 것만 싣고, 나머지는 홈 화면에 이름 없는 요약으로 실려 있습니다.
각 고객사의 서면 동의를 확보한 뒤에만 이름을 게재하기 때문입니다.
음성 전처리는 제품 출시 전 개발 단계에 들어가는 기술이라, 공급 관계 자체가 고객사의 미공개 정보인 경우가 많습니다. 상담 과정에서 비밀유지계약을 맺으면 관련 사례를 구체적으로 안내해 드립니다.
공개된 수치는 공인 시험기관이 측정한 값입니다.
TTA 시험성적서 TTA-25-1103과 중기부 디딤돌 성적서의 실측값을 시험 조건과 함께 공개하고 있습니다. 개별 고객사 환경에서 측정한 값은 해당 고객사의 정보이므로 공개하지 않습니다.
환경마다 다르므로 보유하신 데이터로 직접 측정합니다.
소음의 종류, 마이크 개수와 배치, 화자와의 거리, 연산 플랫폼이 결과를 좌우합니다. 그래서 도입은 항상 고객 데이터를 이용한 PoC부터 시작합니다.
아니요. 재튜닝 없이 그대로 씁니다.
mpBeamforming은 마이크의 상대 위치를 입력받는 대신 들어오는 신호로 스스로 최적화합니다. 마이크 2~8개 범위에서 개수와 배치, 제품 외형이 바뀌어도 알고리즘을 다시 맞출 필요가 없습니다.
