DEVOCEAN

이전에 소개해드린 대로 진화된 음향 서비스에서 운전할 때 티맵이 친구처럼 말벗이 되어주는 AUTO 이야기를 꺼내 보려고 합니다.

AUTO에서는 차량기능을 제어하거나 네비게이션 기능을 넘어서 실시간 대화를 하는 방식들로 전환되고 있습니다.

이러한 기능을 사용하기 위해서 운전자는 핸들에서 손을 떼지 않고 음성을 통해 제어하게 됩니다.

따라서 AUTO와 대화를 하기 위해서는 차량 마이크로 들어가는 음성의 품질이 중요합니다.

오늘은 국내 AI 차량 서비스 선두주자의 역할을 하는 AUTO에서 음성 품질을 확보하고 판단하기 위해 어떠한 음향기술 요소가 쓰이는지 알아보겠습니다.

AUTO 잡음

일전에 휴대폰에서 언급했듯이 음성이 뭉개어지고 왜곡되고 지저분해 지는 거슬림의 요인들을 제거해야 좋은 음성 품질을 확보할 수 있습니다.

거슬림의 요인들은 차량에서도 마찬가지로 발생하는데 특별히 차량에서만 발생하는 부분들이 어떤 것이 있을까요?

내연기관은 연료를 연소시켜 동력을 생성하는 엔진으로 이 과정에서 발생하는 엔진(시동) 잡음이 있고,

또한 그린하우스의 헤드라이너, 썬바이저, 오버헤드 콘솔 및 대시보드 등의 마이크 위치에 차량크기, 마감상태, 외부요인 등에 따라 잡음의 양상이 다르게 나타납니다.

이외에도 다양한 요인들이 있고 이러한 요인들이 결합되어 거슬림의 요인을 형성하게 됩니다.

아래는 내연기관이 다른 차량별 엔진 잡음의 예시입니다.

차량을 시승해보면 어떤 차는 시동을 걸면 정차중이더라도 덜덜 거리면서 잡음이 느껴지는가 하면 어떤 차는 고요하듯이 조용한 차가 있음을 경험해 보셨을 것입니다.

이는 차량별로 엔진 잡음의 특성 차이가 있기 때문입니다. 차량의 잡음은 대부분 1kHz 이하의 신호에 에너지를 가지고 있고 차량별로 그 크기와 특성이 달라지게 됩니다.

그렇다면 주행을 하게 되면 어떻게 될까요?

정차와 유사한 잡음 특성을 유지하면서 그 에너지가 더 커지게 되고 음성신호의 주요 대역이 마스킹 되는 효과를 보입니다.

주행 속도가 증가할수록 잡음의 특성은 유지되지만 잡음의 크기는 더욱 증가합니다.

차량의 고유 잡음특성과 함께 거슬림의 주요 요인인 더 낮은 SNR 상황을 나타나게 합니다.

다양한 거슬림 요인

마감이 제대로 되지 않는 차량 상태에서는 어떨까요?

주행 중에 정숙하지 않다고 느끼는 차량의 경우 필러 사이로 풍절음의 유입의 영향을 보입니다.

일반적으로 바람을 등지고 운행할 때보다 바람을 맞으며 달릴 때 풍절음의 유입은 더 커지게 되고 이는 차량 마이크 위치에 따라서도 달라지게 됩니다.

마이크가 가려지고 숨어 있다면 어떨까요?

음성이 마이크로 도달하는 경로가 차단되고 왜곡되어 음성의 품질이 저하되고 주변 잡음이 더 많이 유입되게 됩니다.

이처럼 고유의 차량잡음 특성과 함께 차량 상태나 마이크 상태, 외부요인에 의한 거슬림 요인들이 더해지게 됩니다.

AUTO야 잘 들려?

AUTO에서는 당사의 우수한 내재화 전처리 기술과 함께 이러한 거슬림 요인을 사전에 체크하고 제거하는 부분을 음향 기술 요소 중에 “음향 측정과 분석”을 통해 진행하고 있습니다.

거슬림 요인들을 하나씩 제거하고 음성 신호에 영향을 주는지 여부를 판단해야 하는데, 실차에서의 측정은 고정된 환경이 아니기에 그 수집된 결과값이 매번 변하게 됩니다.

일반적으로 신호를 분석할 때 귀로 들어보고 눈으로 보고 판단하는 주관적인 방법을 주로 사용하는데

이는 상황에 따라 문제점 확인이 용이하다는 장점이 있지만 측정 환경이 변하고 판단하는 주체가 상황이 바뀌면(기분 변화 등) 정확도는 떨어지게 됩니다.

또한 세밀하게 특정 주파수 대역이 미세하게 무너지거나 sample 단위로 신호가 빠져 있다면 주관적인 방법으로는 구분하기 더욱 어려워집니다.

AUTO 개발 초창기에는 주관적인 방법을 사용하였으나, 이 후 다양한 차량들에서의 데이터들이 쌓인 후 정형화된 측정 환경을 통해 객관적인 평가 방법과 기준을 수립하여 신뢰도를 높이게 되었습니다.

차량에서의 음성 품질은 어떻게 확인할 수 있을까?

평가 방법에는 거슬림 요인들을 확인하는 다양한 지표들이 있지만 오늘은 대표적인 음성 품질 지표인 POLQA에 대해서 실제 사례를 들어 설명하고자 합니다.

POLQA는 ITU-T P.863에 등재된 음성품질 평가 지표로써 MOS(Mean Opinion Score)를 정량적으로 분석할 수 있도록 설계된 알고리즘입니다.

일반적으로 POLQA는 통화 성능 대한 품질 평가에 주로 사용되지만 음성 신호의 품질을 객관적으로 측정하고 평가할 수 있는 도구로써 AUTO 개발 과정에서 활용하게 되었습니다.

아래 그림은 단순히 보기에는 신호의 크기가 작아졌을 뿐 큰 문제가 없는 것처럼 보이지만 실제로는 마이크가 가려지고 덜 부착되어 음성 품질이 떨어진 예시입니다.

주관적인 방법으로는 음성 신호와 잡음의 유입량이나 특성의 변화 등의 다양한 해석을 통해 원인을 유추할 수도 있지만

객관적인 평가 방법인 POLQA를 통해 음성신호의 품질에 대해서 좀 더 간단하면서도 정확한 해석을 할 수 있게 되었습니다.

마치며

지금까지 AUTO가 차량 내 음성 품질을 확보하고 정확한 판단을 위해 거슬림 요인을 분석하고 이를 해결하기 위해 활용하고 있는 음향 기술 요소를 살펴보았습니다.

앞으로도 AUTO는 다양한 서비스 확장을 목표로 음성 품질 향상을 위한 끊임없는 노력을 이어가며, 모든 탑승자가 만족할 수 있는 최적의 환경을 조성하기 위해 최선을 다하겠습니다.

AUTO와 함께하는 모든 순간이 더욱 특별하고 의미 있는 경험이 될 수 있도록 지속적으로 발전해 나가겠습니다.