프로젝트 소개
본 과제는 사람이 직접 소리를 내지 않아도 생체신호를 분석해 말한 내용을 알아내거나 음성으로 바꾸는 인공지능 기술을 개발하는 연구임. 특히 음성장애인처럼 조음기관의 이상으로 발화가 어려운 사람도 생체신호를 이용해 의사소통할 수 있도록 지원하는 기술임.
연구 목표는 멀티 모달 생체신호 데이터와 음성에 최적화된 메타 학습 기술, 개인별 적응형 음성 합성 기술 및 Silent Speech Interface(SSI) 구현임. 핵심 연구 내용은 한국어·영어 멀티모달 음성인식 데이터베이스 구축, Piezoresistive/Triboelectric, EGG, Gyro/Magnetic, Touch/Pressure, sEMG 등 다양한 센서 검증, 음성 장애 측정기기 프로토타입 개발임. 또한 Metric 기반·자기지도 학습 기반 메타학습, 다차원 텐서 기반 특징 선택, Outlier 대응 정규화 함수 및 적은 데이터에 대응하는 모델 개발을 추진함. 기대 효과는 잡음이 많은 환경이나 발화가 어려운 상황에서도 안정적인 음성인식 및 음성 합성을 지원하고, 의료·산업 분야의 데이터 처리 비용과 컴퓨팅 자원 부담을 줄이며, 음성장애인의 의사소통과 사회적 참여를 확대하는 데 있음.