'음성 분리 기술로 잡음을 제거해 음성인식률을 높입니다. 음악 편곡 등 엔터테인먼트 산업에 다양하게 활용 가능합니다.'

메타빌드·칠로엔·한국음악실연자연합회 주최, 과학기술정보통신부·한국지능정보사회진흥원 후원으로 개최한 '다음색 가이드 보컬 데이터를 활용한 인공지능(AI) 서비스 및 비즈니스 모델 아이디어 해커톤'에서 음성분리 기술 활용 아이디어를 제출한 '아래로부터반란'팀이 최우수상을 수상했다. 전자신문·이티에듀 주관이다.


다음색 가이드 보컬 데이터를 활용한 인공지능(AI) 서비스 및 비즈니스 모델 아이디어 해커톤에서 최우수상을 수상한 아래로부터반란팀 오재훈(왼쪽)과 김낙일 학생.

김낙일(KAIST AI대학원)·오재훈(KAIST 지식서비스공학대학원) 학생으로 구성된 아래로부터반란팀은 보컬 및 악기들이 합성된 오디오 신호 데이터를 분리하는 기술을 활용했다. 예를 들어 피아노 반주에 노래를 부른 데이터를 피아노와 노래 오디오로 분리한다. 메타 데이터를 활용해 상황에 특화된 음성 분리를 만들어 성능을 높인다. 성능이 좋은 음성 분리 원천 기술을 확보해 잡음을 제거하거나 음성 합성, 보컬 트레이닝 등 다양한 영역에서 재활용한다.


다음색 가이드 보컬 데이터를 활용한 인공지능(AI) 서비스 및 비즈니스 모델 아이디어 해커톤에서 우수상을 수상한 이게뭐조 팀 선유진(왼쪽부터), 윤태민, 김선미 학생

우수상은 이게뭐조팀의 '메타버스 플랫폼 기반 소상공인 위한 AI로고송 메이커'가 받았다. 윤태민·선유진·김선미(일반인)씨로 구성된 이게뭐조팀은 보컬 데이터를 활용해 소상공인 로고송을 만들어주는 AI 서비스를 제안했다. 메타버스의 AI 로고송 메이커 '로고봇' 통해 음악장르, 보컬톤, 상점종류 등을 선택해 이용 가능하다.

장려상은 박현·한이삭·박민제(광주과학기술원) 학생으로 구성된 '보컬헬퍼'팀이 선정됐다. 보컬헬퍼팀은 AI 기반 작곡 프로그램을 제안했다. AI를 활용한 다양한 보조 기능을 사용해 사용자가 음악 전문성이 없어도 개인 음원 제작을 지원한다.


다음색 가이드 보컬 데이터를 활용한 인공지능(AI) 서비스 및 비즈니스 모델 아이디어 해커톤에서 장려상을 수상한 보컬헬퍼 팀 박민제(왼쪽), 박현 학생

AI 학습용 데이터 구축사업 일환으로 진행된 해커톤은 지난달 25일부터 이달 8일까지 접수를 진행해 대학생 등 총 19개팀이 참여했다. 1차 심사를 거쳐 9개 2차 해커톤 참여 팀을 선정했다. 이달 16~17일 이틀간 온라인 비대면으로 전문가 멘토링과 해커톤을 했다. 멘토로 김재은 솔트룩스 책임, 문채희 롯데정보통신 개발자, 이해승 루이테크놀로지 개발팀장이 참여했다.

2차 발표심사는 창의성·사업성·파급성·기술성·완성도를 평가했다. 평가 결과 3개팀을 최종 수장작으로 선정했다. 최우수상은 150만원, 우수상은 100만원, 장려상은 50만원 상금이 제공된다.

이영근 심사위원장(네오사피엔스 이사)은 “보컬 트레이닝과 스피치 트레이닝 관련 많은 아이디어가 제안됐다”면서 “실제로 현실화가 가능한지 초점을 맞춰 심사했다”고 말했다. 

본문출처_전자신문 권혜미 기자 글 발췌

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https://news.naver.com/main/read.naver?mode=LSD&mid=sec&sid1=105&oid=030&aid=0002989063