KAIST 전기및전자공학부 소속 SSS 연구실은 인공지능과 음향공학의 융합을 통해 차세대 공간 음향 및 신호처리 기술을 선도적으로 연구하고 있습니다. 본 연구실은 3D 오디오, 공간 음향 재현, 음성 향상 및 분리, 이상음 탐지, 실내 공간 추정 등 다양한 분야에서 세계적인 수준의 연구 성과를 내고 있습니다. 특히, AI 기반의 음향 신호처리 기술을 바탕으로 실감형 미디어, 메타버스, 스마트 디바이스, 자동차, 보안, 헬스케어 등 다양한 산업 분야에 적용 가능한 혁신적인 솔루션을 개발하고 있습니다. 연구실의 대표적인 연구 주제로는 딥러닝 기반의 바이노럴 오디오 렌더링, HRTF 모델링, 실내외 환경에 적응하는 3D 오디오 신(scene) 생성, 그리고 마이크로폰 및 스피커 어레이를 활용한 공간 음장 제어 등이 있습니다. 또한, 음성 신호의 품질 향상과 분리, 다양한 잡음 환경에서의 음성 복원, 그리고 Transformer 기반의 목표 음원 추출 등 최신 신경망 구조를 활용한 연구도 활발히 진행되고 있습니다. 이러한 기술들은 실제 산업 현장, 가전제품, 드론, 차량 등에서의 이상음 탐지 및 음성 품질 향상에 적용되고 있습니다. 음향 신호를 활용한 실내 공간 추정 및 디지털 트윈 구축 분야에서도 독창적인 연구가 이루어지고 있습니다. EchoScan과 같은 딥러닝 기반 모델을 통해 음향 반사 신호로부터 방의 평면도와 높이 정보를 직접 추정할 수 있으며, 이는 디지털 트윈, 실내 내비게이션, 가상현실, 건축 설계 등 다양한 분야에 활용되고 있습니다. 또한, 음향 신호만으로도 카메라가 볼 수 없는 숨겨진 영역까지 추정할 수 있어 보안 및 프라이버시가 중요한 환경에서도 효과적으로 적용 가능합니다. 연구실은 국내외 주요 학회 및 저널에 다수의 논문을 발표하고 있으며, 다양한 특허와 산학협력 프로젝트를 통해 실용적인 연구 성과를 창출하고 있습니다. 또한, DCASE Challenge, 한국음향학회, 국제 소음진동공학회 등에서 우수한 성과를 거두며 연구 역량을 인정받고 있습니다. 앞으로도 SSS 연구실은 인공지능과 음향공학의 융합을 통해 더욱 정밀하고 실감나는 공간 음향 솔루션을 제공하는 것을 목표로, 세계적인 연구실로 도약해 나갈 것입니다. 연구실 구성원들은 최신 신경망 구조와 음향 신호처리 기술을 결합하여, 더욱 정확하고 신뢰성 높은 음성 및 음향 신호 처리 기술을 개발하고 있습니다. 이러한 연구는 몰입형 미디어, 스마트 디바이스, 자동차, 가상 회의 시스템, 산업 자동화, 헬스케어 등 다양한 분야에서 실제 사용자 경험을 극대화하는 데 기여하고 있습니다. 앞으로도 SSS 연구실은 창의적이고 혁신적인 연구를 통해 음향공학 및 인공지능 분야의 발전을 이끌어 나갈 것입니다.