애플 연구 논문, 애플이 홈팟에서 시리를 최적화한 방법 설명

애플은 머신 러닝 저널에 새로운 항목을 발표하여 홈팟에서 사용자의 목소리를 듣고 이해하기 위해 시리를 어떻게 설계했는지에 대한 심층 기술 정보를 제공합니다. ‘원거리 환경에서 홈팟의 시리 최적화‘라는 제목의 이 논문은 홈팟에서 시리가 일반적으로 아이폰에서보다 훨씬 더 멀리 서 있는 사용자와 같은 ‘어려운 사용 시나리오’에서 작동하도록 설계되어야 했던 방법을 설명합니다. 또한 홈팟 자체에서 재생되는 시끄러운 음악과 TV나 가전 제품과 같은 방 안의 다른 소리 출처에도 불구하고 사용자가 말하는 것을 인식해야 했습니다.

이 기사에서 애플은 홈팟의 여섯 개 마이크와 A8 칩에 내장된 다채널 신호 처리 시스템이 어떻게 함께 작동하여 다양한 변화하는 조건에 적응하면서도 시리가 말을 하는 사람을 듣고 적절하게 응답할 수 있도록 하는지 설명합니다. 신호 처리의 일환으로 머신 러닝 알고리즘이 사용되어 에코 취소 및 소음 감소와 같은 일반적인 기능을 위한 고급 알고리즘을 생성하여 다양한 자주 변화하는 환경에서 시리의 신뢰성을 향상시킵니다.

다채널 에코 취소(MCEC) 기능은 홈팟 자체에서 재생되는 음악을 효과적으로 “상쇄”하는 데 사용됩니다. 프로세서는 스피커에서 재생되는 음악이나 기타 오디오의 특정 음향 특성을 결정할 수 있지만, 이 기사는 홈팟의 기계적 진동 및 빔포밍 스피커 배열로 인한 신호 변동과 같은 것을 모델링하기 위해 머신 러닝을 사용하는 마스크 기반 잔여 에코 억제기(RES)를 추가해야 할 필요성에 대해 논의합니다. 이 논문은 또한 방 건너편에서 발령된 명령의 잔향을 필터링하고 가전 제품, 난방 및 에어컨 시스템, 창문을 통해 들어오는 외부 소음과 같은 배경 소음을 필터링하기 위해 사용되는 추가 기술을 설명합니다.