업데이트됨 09:00 EDT / 2026년 10월 27일
Edge Sound, 물리적 AI가 오디오를 이해할 수 있도록 지원하기 위해 200만 달러를 조달했습니다.
키트 도트슨 저
엣지 사운드 리서치 주식회사는 오늘, 유용한 음향을 분리하고 이를 다른 센서 데이터와 결합하여 물리적 AI 시스템이 실시간으로 상황을 이해할 수 있도록 지원하는 오디오 인프라를 구축하기 위해 200만 달러의 신규 자금을 조달했다고 발표했습니다.
스톰브레이커 벤처스가 이번 라운드를 주도하며, 회사의 총 투자금액은 900만 달러로 증가했습니다.
회사가 처음 이 문제를 다루기 시작했을 때, 스포츠 분야를 검토했습니다. 농구공이 코트에 닿으면 관중석에서는 팬들이 발을 구르고, 경기장의 스피커에서는 저음이 울려 퍼집니다—이 모든 소리가 동시에 마이크를 통해 수집됩니다. 드리블 소리를 분리하려는 인공지능 시스템에게는 이러한 중복된 음향이 작업을 어렵게 만들 수 있습니다.
이 과제는 머신 인식에 대한 에지 사운드 리서치의 접근 방식의 핵심에 자리하고 있습니다: 오디오 데이터를 추적 및 시각 데이터와 연계하여 어떤 소리가 어느 객체에 속하는지를 파악하는 것입니다.
“오디오 분야의 문제는 객체 지향이 아니라 채널 지향이라는 점입니다.”라고 공동 창업자 겸 최고경영자 발테리 살로마키는 인터뷰에서 실리콘앵글에 말했습니다.
방송사들에게 있어 이러한 연결을 구축한다는 것은 붐비는 경기장 안에서 선수의 소리를 따라가는 것을 의미합니다. 에지(Edge)는 동일한 접근 방식이 로봇 및 기타 물리적 AI 시스템들이 카메라로 아직 포착하지 못하는 활동을 포함해 주변 세계를 이해하는 데에도 도움이 될 수 있다고 보고 있습니다.
인간은 다중모odal 세계에 존재하기 때문에 이를 자동으로 수행합니다: 시각, 청각 및 신체 감각이 동시에 작용합니다. 물리적 AI 세계에서는 카메라가 일상생활 전반에 이미 널리 보급되어 있고 모든 용도로 활용되므로, 오랜 기간 동안 청각은 시각에 비해 열등한 대우를 받아 왔습니다. 그러나 인간에게 있어 소리는 어디서든 원활하게 이동하고 탐색하는 데 필수적인 요소입니다.
오디오는 채널 단위로 들어온다고 살로마키는 설명했다. 오디오는 공간 곳곳이나 물체 위에 배치된 마이크와 연결되며, 각 위치에서 소리를 수신한다. 이러한 마이크들은 소리를 식별하는 신호를 생성하지만, 다른 요소가 이를 쉽게 식별 가능한 정보로 변환하기 전까지는 특정 대상과 직접적으로 연관되지 않는다.
“이는 두 가지 층으로 나뉩니다.”라고 살로마키는 말했습니다. “하나는 모든 센서의 디지털 트윈을 어떻게 생성하느냐이고, 다른 하나는 별도의 음향 요소를 추출하기 위한 인공지능 머신러닝 모델을 어떻게 구축하느냐입니다.”
스포츠 분야 시연에서 이 시스템은 마이크 위치, 수음 패턴 및 선수 추적을 활용해 유용한 오디오를 선택합니다. 이후 위치 정보를 연계하고, 비주얼과 오디오를 결합하여 선수, 공, 심지어 휘슬을 든 코치나 심판과 같은 객체를 식별합니다.
회사는 사용자가 3D 공간이나 좌표가 포함된 2D 레이아웃을 가져와 그 표현 내에 센서를 배치할 수 있다고 밝혔습니다. 이를 통해 환경과 그 안에 배치된 센서들의 공간 지도를 생성할 수 있으며, 이는 본질적으로 살로마키가 언급한 ‘디지털 트윈’에 해당합니다.
다른 사용 사례로는 자율주행차가 있는데, 이 차량에 디지털 귀를 장착해 사이렌이 다가오는지를 감지할 수 있도록 할 수 있습니다. 인간은 귀가 머리 양쪽에 위치해 있기 때문에 소리와 그 방향을 구분합니다. 만약 왼쪽에서 소리가 들린다면, 비록 그쪽에 물체가 보이지 않더라도 왼쪽에서 더 크게 들립니다.
사이렌 소리가 다가오거나 멀어지는 것을 들은 적이 있는 사람이라면, 그 소리의 음높이가 다가오거나 멀어지는 속도에 따라 높아지거나 낮아지는 도플러 효과를 경험해 본 적이 있을 것입니다. 더 높은 음높이는 카메라로는 불빛이 보이지 않더라도, 자율주행차에게 맹점 코너 너머에서 긴급 차량이 접근하고 있음을 즉각적으로 알리는 경고 신호가 될 수 있습니다.
오디오 지각을 위한 모델 구축
Edge는 고객의 요구에 맞춰 개발하고 미세 조정하는 범용 모델을 보유하고 있습니다. 이러한 모델들은 실시간 처리를 위한 서로 다른 지연 시간 목표를 충족해야 합니다. 살로마키는 스포츠 중계의 경우 33밀리초 이하의 지연 허용치를 예시로 들었으며, 다른 환경에서는 100밀리초 또는 200밀리초 정도의 지연도 수용될 수 있다고 말했습니다.
유용한 인식은 대부분의 애플리케이션에서 적시에 이루어져야 합니다. 이는 발생하는 일을 듣는 것과 보는 것이 서로 맞물려야 하기 때문입니다.
이 회사는 디지털 트윈 소프트웨어와 AI 모델을 통해 하드웨어 독립성을 추구하고 있으며, 이를 통해 Edge는 핵심 기술을 중심으로 새로운 애플리케이션을 구성할 수 있게 됩니다. 이렇게 함으로써, 기존 고객들이 이미 보유한 마이크 및 카메라와 함께 작동하는 오디오 인프라로 발전하여, 현재의 물리적 AI 로봇, 미디어 시스템 및 기타 시스템들과 원활히 연동될 것입니다.
자금 지원을 통해, 살로마키는 엣지가 기존 기업 고객들과의 통합을 완료하고, 시리즈 A 투자에 앞서 플랫폼의 구성 요소들을 산업 간에 이전할 수 있도록 할 것이라고 밝혔다.
라이브 스포츠는 이미 자사의 인식 기술을 개발하고 검증하는 과정에서 이를 활용해 모델을 학습시키고 구축하는 데 성공함으로써, 엣지에게 상용 시장을 제공했습니다. 복잡한 환경에서 소리를 자동으로 포착하고 분리하는 가상 사운드 엔진은 이미 업계 전반에 걸쳐 상용으로 도입되어 있습니다. 고객 및 파트너로는 미국의 오디오 장비 제조업체인 슈어(Shure Inc.), 미국 농구 협회(NBA), 폭스 스포츠 미디어 그룹, 그리고 미국 테니스 협회(USTA) 등이 포함됩니다.
“모두가 원하는 물리적 AI의 성과를 달성하기 위해서는 컴퓨터가 조금 더 인간처럼 되어야 합니다.”라고 살로마키는 말했습니다.
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