AI 탐구노트

인공지능 기반 컴퓨터 비전 분야에서는 객체 탐지(object detection)와 분할(segmentation) 기술이 핵심적인 역할을 해왔습니다. 자율 주행, 로봇 비전, 의료 영상 등 다양한 산업에서 이 기술들은 이미지 내 객체의 위치를 정확히 파악하고, 그 모양을 정밀하게 구분하는 데 사용됩니다. 기존에는 YOLO(You Only Look Once) 시리즈처럼 사전에 정의된 객체 범주에 맞춰 빠르고 정확한 성능을 내는 폐쇄형(closed-set) 모델이 주로 사용되었습니다. 하지만, 현실 세계의 응용 환경은 항상 예측 가능한 것이 아니며, 알려지지 않은 객체까지 탐지해야 하는 개방형(open-set) 상황이 점점 중요해지고 있습니다. 이러한 흐름에 따라 최근에는 텍스트 프롬프트(text prompt..

인공지능 기술의 발전과 함께, 텍스트를 자연스러운 음성으로 변환하는 텍스트-투-스피치(Text-to-Speech, TTS) 시스템의 수요가 급증하고 있습니다. 특히, 다양한 언어를 지원하면서도 경량화된 TTS 모델은 엣지 디바이스나 임베디드 시스템과 같은 제한된 환경에서의 활용 가능성을 높여줍니다. 얼마 전 'Kokoro-82M' 이라는 TTS 모델을 소개한 바 있었습니다. 경량 TTS 모델로 8200만개의 매개변수만으로 아주 좋은 성능과 처리 속도를 보여준다고 말입니다. 게다가 공식 지원 언어에 한국어가 들어가 있다는 장점도 있었죠. 'Local Elevenlabs'라고 불릴 정도로 사람들의 주목을 많이 끌었습니다.   Kokoro-82M: 컴팩트하면서 강력한 TTS 솔루션텍스트-음성 변환(TTS)은 ..

1. 서론 얼굴 검출은 이미지를 분석하여 사람의 얼굴을 정확히 식별하고 그 위치를 파악하는 기술로, 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 역할을 담당합니다. 이는 얼굴 인식, 감정 분석, 사용자 인증 등 다양한 응용 분야에 필수적인 기초 기술로 자리 잡았습니다. 최근까지 CNN(Convolutional Neural Networks)은 지역적 특징을 효과적으로 학습하는 특성을 통해 높은 성능을 발휘하며 얼굴 검출에서 주요 기술로 사용되어 왔습니다. 그러나 CNN 기반 모델은 고정된 크기의 수용 영역(receptive field)으로 인해 가려짐, 흐림, 다양한 얼굴 각도와 같은 복잡한 조건에서 한계를 드러냅니다. Transformer 모델은 전역적 관계를 학습하는 데 뛰어난 성능을 보이며 NLP를 넘어 컴퓨터 비전..

1. 서론현대 사회에서 실시간 음성 인식 기술은 빠르게 발전하고 있으며, 발표 중 실시간 자막 제공, 청각 장애인을 위한 접근성 도구, 스마트 기기 및 웨어러블의 음성 명령 처리 등 다양한 영역에서 필수적입니다. 그러나 이러한 기술이 저비용 하드웨어에서 원활히 작동하려면 높은 정확성과 낮은 지연 시간이 필요합니다. 특히, 인터넷 연결 없이 동작하는 장치에서는 연산 자원의 한계로 인해 더욱 도전적입니다. 최근 OpenAI의 Whisper는 일반적인 음성 인식 정확도를 크게 향상시켰으나, 고정된 길이의 입력을 요구하여 저지연 환경에서는 한계가 있었습니다. 이에 대한 해결책으로 소개된 Moonshine은 Whisper의 장점을 유지하면서도 실시간 처리에 최적화된 모델입니다. 이 글에서는 Moonshine의 구..