음성센서는 인간과 기계 사이의 자유로운 소통을 가능하게 만드는 핵심 기술이다. 전문가들은 음성센서 시장이 2021년까지 대략 160억 달러 규모로 커질 것으로 예상한다.

하지만 현재 산업계에서는 음성 신호 수신 시 정전용량을 측정하는 콘덴서 형식을 사용하기 때문에 민감도가 낮고 인식 거리가 짧아 화자 인식률에 한계가 있다.

연구팀은 인간의 달팽이관을 모사해 주파수에 따라 다른 영역이 진동하는 사다리꼴의 얇은 막을 제작했다. 음성신호에 따른 공진형 진동을 유연 압전 물질을 통해 감지하는 자가발전 고민감 음성센서를 개발했다.

연구팀의 음성센서는 기존 기술 대비 2배 이상 높은 민감도를 가져 미세한 음성 신호를 원거리에서도 감지할 수 있다. 또 다채널로 신호를 받아들여 하나의 언어에 대해 복수 개의 데이터를 얻을 수 있다.

이 기술을 기반으로 누가 이야기하는지 찾아내는 화자 인식 시스템에 적용해 97.5%의 화자 인식 성공률을 무향실에서 달성했고 기존 기술 대비 오류를 75% 이상 줄였다.

화자 인식 서비스는 음성 분야에 세상을 바꿀 기술로 기대를 받고 있다. 기존 기술은 소프트웨어 업그레이드를 통한 접근으로 인식률에 한계가 있었지만 연구팀의 기술은 하드웨어 센서를 개발함으로써 능력을 크게 향상시켰다.

이건재 교수는 "이번에 개발한 머신러닝 기반 고민감 유연 압전 음성센서는 화자를 정확하게 구별할 수 있기 때문에 개인별 음성 서비스를 스마트 가전이나 인공지능 비서에 접목할 수 있을 것"이라며 "생체 인증과 핀테크와 같은 보안 분야에서도 큰 역할을 할 수 있다"고 말했다.

한편, 이번 연구 결과는 국제 학술지 '나노 에너지(Nano Energy)' 9월호에 '민감도'와 '화자 인식' 논문 두 편으로 동시 게재됐다.