Real-World AI Voice Interface Technology
mpWAV는 주변 잡음과 기기 에코를 줄이는 음성 전처리부터 호출어 감지, 음원 위치 추정, 화자 구분, 온디바이스 음성 인식과 대화형 언어모델까지 전체 음성 인터페이스 기술을 개발합니다.
단일 마이크 스마트 디바이스부터 다채널 로봇·키오스크·차량·회의 시스템까지, 제품의 마이크 구성과 연산 플랫폼에 맞는 기술 조합을 제공합니다.
Voice Enhancement · Voice Interaction · Speech Recognition · On-Device Dialogue · HW Integration
Real-World Audio Input
↓ Voice Enhancement — mpNC · mpAEC · mpBeamforming · mpAB
↓ Voice Interaction — mpWWD · mpS · mpLocalization · mpDiarization
↓ Recognition & Dialogue — mpASR · mpLLM
↓ Product Action — Robot · Kiosk · Vehicle · Smart Device · Meeting
기반: Multi-Channel HW · DSP · FPGA · AP · Edge Platform
One Integrated Voice Stack
mpWAV의 기술은 실제 환경에서 입력되는 음성을 더 명확하게 만들고, 사용자의 호출과 위치·화자를 파악하며, 발화를 텍스트와 의도로 변환해 제품 기능이나 대화형 서비스로 연결합니다.
마이크가 하나뿐인 소형 기기부터 여러 마이크와 스피커가 함께 있는 제품까지, 필요한 기술을 선택하거나 하나의 음성 인터페이스 스택으로 통합할 수 있습니다.
음성 수집 → 음성 향상 → 인터랙션 분석 → 음성 인식 → 대화 이해 → 제품 실행
01 Capture & Enhancement — mpNC · mpAEC · mpBeamforming · mpAB
02 Interaction Intelligence — mpWWD · mpS · mpLocalization · mpDiarization
03 Recognition & Dialogue — mpASR · mpLLM
04 Product Implementation — Multi-Channel HW · DSP · FPGA · AP
Real-World Voice Challenges
실제 제품의 마이크에는 사용자의 목소리만 들어오지 않습니다.
주변 대화, 음악, 차량과 모터 소음, 제품 스피커 에코와 여러 사람의 발화가 함께 입력될 수 있습니다. 제품에 따라 마이크를 여러 개 설치할 수 없는 경우도 있으며, 음성을 인식한 이후에는 사용자의 의도와 대화 맥락을 이해해야 합니다.
mpWAV는 하나의 기술을 모든 제품에 동일하게 적용하지 않고, 제품의 문제와 하드웨어 조건에 따라 기술을 조합합니다.
마이크를 추가하기 어려운 이어폰과 소형 디바이스에는 단일 마이크 기반 잡음 제어가 필요합니다.
로봇, 키오스크와 차량에는 여러 마이크를 활용한 잡음 감소와 위치 분석이 필요합니다.
제품의 응답음과 안내음이 마이크로 돌아오는 에코를 제거해야 합니다.
회의와 음성채팅에서는 겹치는 음성과 화자를 구분해야 합니다.
키오스크와 로봇은 음성 인식 이후 사용자의 의도와 맥락까지 이해해야 합니다.
마이크 수, 화자 수, 제품 출력음과 최종 서비스에 따라 필요한 기술 스택이 달라집니다.
Single Mic | Noise + Echo | Multiple Speakers | Far-Field Speech | Dialogue
Voice Enhancement
음성 인식 성능은 ASR 모델뿐 아니라 마이크에 입력되는 음성의 품질에 영향을 받습니다.
mpWAV는 단일 마이크와 다중 마이크, 기기 에코와 주변 잡음 등 제품의 입력 조건에 맞는 음성 향상 기술을 제공합니다.
기기 스피커에서 발생한 에코를 줄입니다
mpAEC는 TV, 차량 오디오, 로봇 응답음과 키오스크 안내 음성처럼 제품에서 출력된 소리가 마이크로 다시 들어오는 음향 반향을 줄이는 다채널 AEC 기술입니다.
사용자의 음성과 제품 출력음이 동시에 존재하는 환경을 고려하며, 처리된 신호를 빔포밍이나 기존 ASR로 전달할 수 있습니다.
공식 자료는 mpAEC의 특징으로 근단(Near-end) 음성 환경의 안정적 처리, 더블토크 검출 불필요, 원단 신호 무상관화 불필요와 빠른 수렴을 제시합니다.
주요 문제
대표 적용
Speaker Output + User Voice → Multi-Channel Mic → mpAEC → Echo-Reduced Speech
다중 마이크로 주변 잡음을 줄이고 목표 음성을 강화합니다
mpBeamforming은 여러 마이크에 입력되는 신호의 공간적 정보를 활용해 주변 잡음의 영향을 줄이고 목표 음성을 더 명확하게 전달합니다.
mpWAV 기술은 고정된 마이크 위치 정보보다 실제 입력 신호를 기반으로 최적화해, 제품별 마이크 구성 변화에 따른 반복적인 튜닝 부담을 줄입니다.
공식 자료는 입력 신호 기반 자동 최적화, 마이크 구성 변경 시 별도 튜닝 불필요와 목표 음성 왜곡 최소화를 핵심 특징으로 설명합니다.
주요 문제
대표 적용
여러 방향 잡음(회색) 속 목표 음성(파랑) 빔 강화
에코 제거와 빔포밍을 하나의 실시간 구조로 통합합니다
mpAB는 mpAEC와 mpBeamforming을 결합해 제품 스피커 에코와 외부 환경 잡음이 함께 존재하는 입력을 처리합니다.
다채널 마이크, 스피커 레퍼런스, FPGA·DSP·AP와 기존 ASR를 하나의 제품 아키텍처로 연결할 수 있습니다.
공식 자료는 mpAEC와 mpBeamforming의 통합 기술, FPGA 실시간 구현과 MCU+DSP·AP 포팅 구조를 제시합니다.
주요 문제
대표 적용
Mic Array + Speaker Reference → [ mpAEC + mpBeamforming ] → Enhanced Speech
마이크를 늘릴 수 없는 제품의 단일 마이크 잡음 제어
mpNC는 하나의 마이크 입력을 기반으로 주변 잡음의 영향을 줄이는 음성 향상 기술입니다.
마이크 배열을 설치하기 어려운 이어폰, 모바일 액세서리, 소형 스마트 디바이스와 제한된 하드웨어 구조에서도 음성 입력을 개선할 수 있는 기술적 기반을 제공합니다.
주요 문제
대표 적용
Single Microphone → Speech + Ambient Noise → mpNC → Noise-Reduced Speech
Voice Interaction Intelligence
제품이 자연스럽게 반응하려면 사용자가 말을 했다는 사실뿐 아니라, 호출어가 감지되었는지, 어느 방향에서 말했는지, 여러 사람 중 누가 언제 말했는지를 파악해야 합니다.
mpWAV의 인터랙션 기술은 음성 향상과 음성 인식 사이에서 제품이 사용자와 상호작용하는 데 필요한 정보를 제공합니다.
호출어를 감지해 음성 인터페이스를 시작합니다
mpWWD는 미리 정의된 호출어를 감지해 제품이 음성 명령 수신을 시작하도록 지원합니다.
항상 음성을 서버로 전송하지 않고 제품 내부에서 호출 시점을 판단해야 하는 로봇, 스마트홈, 차량과 엣지 디바이스에 연결할 수 있습니다.
주요 역할
대표 적용
Ambient Audio → mpWWD → Wake Word Detected → mpASR / Listening Mode
다자간 음성 입력을 후속 처리에 적합하게 정리합니다
mpS는 회의와 음성채팅처럼 여러 음성이 존재하거나 발화가 겹칠 수 있는 환경에서 음성 신호를 후속 분석과 인식에 적합한 형태로 처리하는 기술입니다.
mpDiarization, mpASR와 결합해 다자간 회의 기록과 음성채팅 입력 구조를 구성할 수 있습니다.
주요 문제
대표 적용
여러 화자 파형 → mpS → 정리된 개별 음성 흐름
음성이 들어오는 방향과 위치를 추정합니다
mpLocalization은 다중 마이크 입력을 활용해 사용자 음성이 들어오는 방향 또는 위치 정보를 추정합니다.
로봇이 사용자를 향해 회전하거나, 차량이 좌석별 발화를 구분하고, 다방향 스마트 디바이스가 화자 방향에 반응하는 인터페이스에 활용할 수 있습니다.
주요 역할
대표 적용
중앙 마이크 배열 + 여러 사용자, 발화자 방향을 파란 선으로 표시
누가 언제 말했는지 구분합니다
mpDiarization은 여러 사람이 참여한 음성에서 발화 구간을 화자별로 구분합니다.
회의록, 상담 기록과 음성채팅에서 화자별 발화를 정리하고, mpASR가 생성한 텍스트에 화자 정보를 연결할 수 있습니다.
주요 역할
대표 적용
Speaker A ━━━ ・ Speaker B ━━━ ・ Speaker C ━━━ (Time →)
Speech Recognition and Dialogue
음성 향상과 인터랙션 분석을 거친 입력은 mpASR에서 텍스트나 제품 명령으로 변환됩니다.
대화형 인터페이스가 필요한 경우 mpLLM이 인식 결과와 대화 맥락을 이해해 질문, 응답과 제품 기능을 연결합니다.
소음 환경에 강한 온디바이스 End-to-End ASR
mpASR은 서버, PC, 스마트 디바이스와 IoT·엣지 환경에서 실행할 수 있도록 설계된 mpWAV의 음성 인식 기술입니다.
제품의 전문 용어, 메뉴명과 명령체계에 맞는 도메인 파인튜닝을 지원하며, mpWAV 음성 전처리 기술과 결합할 수 있습니다.
주요 역할
대표 적용
Enhanced Speech → mpASR (Server · PC · Smart Device · IoT/Edge) → Text / Command
제품 안에서 대화와 의도를 이해하는 온디바이스 언어모델
mpLLM은 mpASR가 변환한 텍스트를 바탕으로 사용자의 의도, 대화 맥락과 제품 기능을 연결하는 대화형 언어모델입니다.
1B급 온디바이스 모델 방향을 바탕으로, 키오스크 음성 주문처럼 네트워크 의존도를 낮추면서 제품별 대화 흐름을 구현하는 데 활용할 수 있습니다.
주요 역할
대표 적용
User Speech → mpAB → mpASR → mpLLM → Intent · Menu · Option · Quantity → Ordering API
Hardware and Embedded Implementation
mpWAV의 기술을 실제 제품에 적용하려면 마이크 입력, 스피커 출력, AEC 레퍼런스, 처리 플랫폼과 음성 인식 시스템이 함께 연결되어야 합니다.
mpWAV는 다채널 마이크 배열, 오디오 입출력, FPGA 실시간 구현, MCU+DSP 구조와 AP·DSP 포팅을 지원합니다.
제품 형태와 사용자 방향에 맞는 선형·다방향 배열을 설계합니다.
복수 마이크와 스피커 레퍼런스 신호를 처리 플랫폼으로 전달합니다.
다채널 음성 전처리를 실시간으로 구현하고 SoC 이전 구조를 검증합니다.
고객 제품의 연산 환경에 알고리즘을 포팅합니다.
마이크 배열을 적용하기 어려운 기기에는 mpNC와 경량 모델 구조를 검토합니다.
Single Mic / Multi-Channel Array + Speaker Reference
→ Audio Hardware → FPGA · DSP · AP → mpWAV Stack → ASR · LLM · Product API
Application Technology Map
mpWWD
호출어 감지
mpLocalization
사용자 방향 추정
mpAEC
로봇 응답음 에코 제거
mpBeamforming / mpAB
모터·팬·주변 대화 감소
mpASR
명령 인식
mpLLM
대화와 의도 이해
Mic Array
정면 원거리 음성 수집
mpAB
매장 잡음과 안내음 에코 처리
mpASR
메뉴·옵션 음성 인식
mpLLM
주문 맥락, 추가 질문과 제품 API 연결
mpNC
단일 마이크 잡음 감소
mpWWD
호출어 감지
mpASR
온디바이스 명령 인식
mpLLM
자연어 기반 기능 실행
mpS
다자간 음성 입력 처리
mpDiarization
화자별 발화 구분
mpAEC / Beamforming
에코와 원거리 잡음 처리
mpASR
회의 내용 텍스트 변환
mpLLM
요약과 질의응답 확장
mpWWD
호출어 감지
mpLocalization
좌석·발화 방향 분석
mpAEC
차량 오디오 에코 제거
mpBeamforming / mpAB
주행음과 동승자 대화 처리
mpASR
차량 명령 인식
mpLLM
자연어 차량 인터페이스
Robot Stack | Kiosk Stack | Smart Device Stack | Meeting Stack | Mobility Stack
Find the Right Technology
| 제품 문제 | 권장 기술 |
|---|---|
| 제품 스피커 에코가 문제 | mpAEC |
| 여러 마이크로 주변 잡음을 줄여야 함 | mpBeamforming |
| 에코와 주변 잡음을 함께 처리해야 함 | mpAB |
| 마이크를 하나만 사용할 수 있음 | mpNC |
| 호출어를 감지해야 함 | mpWWD |
| 다자간 음성 입력을 처리해야 함 | mpS |
| 발화자의 방향이나 위치를 알아야 함 | mpLocalization |
| 누가 언제 말했는지 구분해야 함 | mpDiarization |
| 음성을 텍스트나 명령으로 변환해야 함 | mpASR |
| 대화 맥락과 의도를 이해해야 함 | mpLLM |
| 다채널 입력과 실시간 처리가 필요함 | Multi-Channel HW |
실제 제품에서는 여러 문제가 동시에 발생하므로 두 개 이상의 기술을 함께 적용할 수 있습니다.
마이크가 하나뿐인가? → mpNC
스피커 에코가 있는가? → mpAEC
주변 잡음·원거리 음성? → mpBeamforming
에코와 잡음이 함께? → mpAB
호출어·방향·화자 정보? → mpWWD / mpLocalization / mpDiarization
인식과 대화? → mpASR / mpLLM
Performance Validation
음성 기술의 성능은 마이크, 스피커, 사용자 거리, 잡음 종류, 연결된 ASR와 실행 플랫폼에 따라 달라집니다.
mpWAV는 실제 제품 데이터와 현장 조건을 기준으로 처리 전후 결과를 평가합니다.
입력 SNR 0 dB · 100발화 평균 (기준 10 dB 이상)
입력 SNR 0 dB · 100발화 평균 (기준 15 dB 이상)
실환경 SNR 5 dB · 음성 65 dB·소음 60 dB · 100발화 평균 (기준 25 dB 이상)
1 미만이면 실시간 처리 가능 (기준 1 미만)
한국정보통신기술협회(TTA) 시험성적서 TTA-25-1103. 시험 대상은 자사 음성 향상 솔루션 ClearSense Audio v1.1.0(알고리즘 v1.0.0)이며, 2025년 6월 9~12일 시험·2025년 11월 17일 발급되었습니다. 코퍼스는 LibriSpeech ASR과 AIHub 한국어 음성, 잔향은 gpuRIR 시뮬레이션을 사용했습니다.
Echo Reduction | Noise Reduction | Wake Word | Localization | Diarization | WER·CER | Intent | Latency
From Algorithm to Product
기존 제품과 ASR 앞단에 mpWAV 기술을 적용합니다.
실제 음성 데이터로 기술 적용 전후를 확인합니다.
다채널 음성 입력과 처리 구조를 제품에 연결합니다.
고객 제품의 연산 플랫폼에 기술을 적용합니다.
제품 데이터와 서비스 목적에 맞게 기술을 통합합니다.
mpASR와 mpLLM을 목표 플랫폼의 메모리와 연산조건에 맞게 검토합니다.
대량 생산과 소형화를 위한 전용 구조로 확장합니다.
Algorithm → Software PoC → HW Evaluation → DSP/FPGA/AP Porting → Product Integration → License/Co-Dev → SoC
Research and Intellectual Property
mpWAV는 음성·오디오 신호처리와 음성 인식 연구를 특허, 소프트웨어, 임베디드 구현과 제품 PoC로 확장합니다.
공식 소개자료는 mpAEC와 mpBeamforming 관련 국제 특허와 주요 학술지 논문, 국내외 법인 지식재산권과 핵심 연구진의 장기간 연구성과를 제시합니다.
Research → Patent → Algorithm → Embedded Implementation → Product
논문 → 특허 → 알고리즘 파형 → FPGA·DSP 보드 → 로봇·키오스크 제품
FAQ
아닙니다.
mpWAV의 기술 포트폴리오는 단일·다중 마이크 음성 향상, 호출어 감지, 위치 추정, 다자간 음성 처리, 화자 구분, 음성 인식과 온디바이스 대화형 언어모델까지 포함합니다.
mpNC는 단일 마이크 입력을 기반으로 주변 잡음의 영향을 줄이는 기술입니다.
이어폰과 소형 스마트 디바이스처럼 마이크 배열을 설치하기 어려운 제품의 적용 기반이 됩니다.
주변 잡음 감소에는 mpBeamforming, 제품 스피커 에코 제거에는 mpAEC, 두 문제를 함께 처리해야 한다면 mpAB를 검토할 수 있습니다.
mpLocalization은 다중 마이크를 활용해 사용자 음성이 들어오는 방향 또는 위치 정보를 추정합니다.
구체적인 방향 정확도와 지원 배열은 실제 제품 구조로 검증해야 합니다.
mpDiarization은 여러 사람의 음성에서 화자별 발화 구간을 구분합니다.
mpS, mpASR와 결합하면 다자간 회의 음성을 처리하고 화자별 텍스트로 정리하는 구조를 검토할 수 있습니다.
mpASR가 음성을 텍스트로 변환하고 mpLLM이 메뉴, 옵션, 수량과 대화 맥락을 이해하는 구조를 검토할 수 있습니다.
실제 적용에는 주문 API, 메뉴 데이터, 안전정책과 목표 하드웨어 검증이 필요합니다.
1B급 온디바이스 대화 모델 방향으로 개발하고 있습니다.
실제 온디바이스 실행 가능성은 모델 버전, 정밀도, 메모리와 가속기 조건에 따라 확인해야 합니다.
현재는 모든 기술을 이 기술 개요 페이지의 독립 섹션에서 설명합니다.
mpAEC, mpBeamforming, mpAB, mpASR와 다채널 HW는 자료가 갖춰지는 대로 독립 상세 페이지로 확장할 예정입니다.
네.
mpWAV의 음성 전처리 기술은 기존 ASR 앞단에서 입력 신호를 개선하는 구조로 적용할 수 있습니다.
아닙니다.
마이크 수와 배치, 스피커, 공간, 잡음, 사용자 거리, 실행 플랫폼과 연결된 모델에 따라 결과가 달라질 수 있습니다. 실제 제품 데이터로 검증해야 합니다.
Build Your Voice Technology Stack
제품 유형, 마이크 수, 스피커 구조, 대표적인 잡음과 구현하려는 음성 기능을 알려주시면 적합한 mpWAV 기술 조합을 검토합니다.
단일 마이크 잡음 제어부터 다채널 에코·잡음 전처리, 호출어·위치·화자 분석, 온디바이스 음성 인식과 대화형 LLM까지 제품 환경에 맞게 연결할 수 있습니다.
Audio Input → Enhancement → Interaction → ASR → LLM → Product Action
Earbuds · Robot · Kiosk · Vehicle · Meeting · Smart Device
mpWAV(엠피웨이브)는 25년 이상의 음성 신호처리 연구를 기반으로, 시끄러운 실제 환경에서 목소리를 또렷하게 만드는 음성 인터페이스 기술을 개발·라이선싱합니다.
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