[취재] 스팬션 어쿠스틱 코프로세서 발표 기자간담회

스팬션(Spansion)은 7월 10일, 서울 삼성동 그랜드인터컨티넨탈 호텔에서 기자간담회를 갖고 음성제어 시스템 인터페이스를 위한 HMI(Human machine interface) 코프로세서인 '어쿠스틱 코프로세서'(Acoustic Coprocessor : ACP)를 소개했다. 이 코프로세서는 맞춤형 설계 로직과 고속 메모리, 음성인식 소프트웨어 기술이 접목되어 음성 인식기술이 필요한 HMI 속도를 가속화하고 전체 시스템 부하를 낮춘다.

이 ‘어쿠스틱 코프로세서’는 ‘뉘앙스 커뮤니케이션스’와의 협력을 통해 음성인식 소프트웨어 기술에 맞춤형 설계 로직과 고속 메모리를 조합한 형태다. 이를 통해 기존 시스템에서 범용 프로세서가 해야 했던 음향 처리 부하를 제거하고, 음향과 관련된 방대한 데이터베이스와 맞춤형 설계 로직을 활용해 기존 음성 인터페이스와 비교해 반응시간과 정확도를 대폭 향상시켰다.

스팬션은 어쿠스틱 코프로세서를 사용할 때, 기존의 애플리케이션 프로세서만을 단독으로 사용할 때에 비해 시스템 반응 속도가 최대 두 배 이상 향상되는 모습을 보여 주며, 프로세서 부하는 절반 정도로 줄일 수 있다고 소개했다. 또한 이 어쿠스틱 코프로세서는 다중 언어, 남성, 여성의 음성 차이, 음의 고저가 필요한 성조음 등 방대한 데이터베이스를 지원할 수 있다고 밝혔다.

▲ 글렌다 돌첵 스팬션 수석 부회장

스팬션의 수석 부회장 겸 글로벌 비즈니스 총괄 책임자 글렌다 돌첵(Glenda Dorchak)은 오늘날 디바이스나 툴에 대한 사용자의 의존도가 높아지고 있으며, 인간과 기계 간의 반응에도 더 많은 것이 요구되고 있다고 소개했다. 또한 이 부분에서 인터페이스에 대한 사용자 경험은 디바이스 경험에 직결되는 부분이며, 사용자들의 기대치도 높아지고 있다고 지적했다.

스팬션은 자사의 ‘어쿠스틱 코프로세서’가 업계 최초의 HMI를 위한 코프로세서라는 점을 강조했다. 또한 이 새로운 제품은 기존에 시장에서 검증된 기술력을 바탕으로 구성되었으며 최근 디바이스들에 요구되는 ‘인스턴트 온’ 이나 높은 신뢰성, 성능 요구들을 만족시킬 수 있는 제품이라고 소개했다. 특이 이 코프로세서는 자동차나 게임, 가전제품 등의 음성인식 시스템에서 좋은 결과를 기대할 수 있다고 밝혔다.

이 어쿠스틱 코프로세서가 가장 먼저 적용될 부분으로는 ‘자동차’가 꼽혔다. 자동차 산업에서 스팬션은 이미 시장에서 높은 시장 점유율과 함께 높은 신뢰성을 증명한 바 있다. 그리고 이 코프로세서를 통해 자동차 안에서 더 빠르고 자연스러운 음성 인터페이스를 구현함으로써 편의성과 안전성 등을 확보하고 제품 가치를 차별화할 수 있을 것이라고 밝혔다.

▲ ACP는 큰 부하가 걸리는 음성 처리를 위한 ‘전용 코프로세서’

기존의 음성 인식 인터페이스는 범용 애플리케이션 프로세서를 그대로 활용하는 경우가 대부분이었다. 그리고 이 프로세서는 다른 애플리케이션들도 함께 사용하기 때문에 음성 인식 처리를 위해 리소스를 확보할 수 없는 경우도 생기게 된다. 하지만 기존의 시스템에 스팬션의 코프로세서를 결합할 경우 음성 처리만을 위한 독립적인 연산 유닛을 갖춤으로써, 기존의 시스템에 비해 더 높은 성능을 기대할 수 있게 한다.

스팬션의 어쿠스틱 코프로세서는 맞춤형 설계 로직과 고속 메모리, 최신 음성인식 기술이 결합되어 빠르고 정확한 음성인식을 구현하면서 애플리케이션 프로세서의 부하를 크게 줄여줄 수 있다. 로직과 메모리 간에는 1.2GB/s 대역폭의 고속 데이터 버스로 연결되며, 이런 자원들을 음성인식 처리에 모두 할당함으로써 어쿠스틱 스코어링 등의 무거운 작업도 할당할 수 있게 된다. 또한 음성관련 소프트 접목 통한 자연어 인식이 가능해 기존의 명령 구조와는 다른 경험이 가능하게 된다고 덧붙였다.

한편 이 솔루션의 자동차 부분 적용에 있어, 스팬션과 뉘앙스 커뮤니케이션스 모두 이 부분에서는 강점을 가지고 있으며, 양사간 공유 고객도 다수 있고, 하드웨어와 소프트웨어의 결합을 통한 시너지 효과도 기대하고 있다고 소개했다. 또한 고성능의 하드웨어를 통해 대용량 라이브러리의 사용과 함께 높은 정확도와 낮은 레이턴시를 기대할 수 있으며, 임베디드 스피치 애플리케이션의 요건 달성이 가능하다고 덧붙였다.

▲ 앨빈 웡 스팬션 마케팅 및 비즈니스 개발 부사장

이어 스팬션의 마케팅 및 비즈니스 개발 부사장 앨빈 웡(Alvin Wong)이 어쿠스틱 코프로세서에 대한 소개를 이어 진행했다. 그는 먼저 최근 클라우드를 이용하는 음성인식 기술을 언급하며, 음성인식 기술을 클라우드로만 이용하기에는 인터넷 접속 등의 제약사항 때문에 실질적으로 힘들고, 최상의 사용자 경험을 위해서는 ‘하이브리드’ 솔루션이 필요하다고 소개했다. 이는 온보드 프로세싱 기술에 데이터 업데이트 등을 위한 클라우드 접목의 형태로 이루어진다.

또한 그는 오늘날 임베디드 설계에서는 음성 인식에서 최상의 결과값을 보장하기 힘들다고 지적했다.  대부분의 디자인에서 애플리케이션 프로세서는 한번에 여러가지 기능을 수행해야 하며, 임베디드 시스템이 다뤄야 할 것이 워낙 많아서 기타기능 등에 할당할 리소스가 부족할 수 있다는 것이다. 그리고 이를 모두 제대로 구동하기 위해서는 추가적인 연산 능력과 메모리 대역폭이 요구되며, 실제 유저 경험은 음성인식까지 구동했을 때 기대 이하일 수 있다고 밝혔다.

음성 인식은 크게 세 단계로 이루어진다. 첫 단계는 음성 신호를 디지털로 변환하는 사운드 프로세싱 단계로, 프로세서 사용은 5% 이내 정도다. 두 번째 단계가 어쿠스틱 스코어링 단계로, 사운드 데이터가 들어가 시스템의 라이브러리와 대조해 매칭, 결과를 제시하는 단계로, 프로세서 사용률은 50~70% 정도에 이른다. 마지막 단계는 이 스코어를 토대로 하는 검색 단계로, 프로세서 사용률은 30~50% 정도다.

▲ 어쿠스틱 코프로세서는 주로 ‘어쿠스틱 스코어링’ 단계를 가속한다.

‘어쿠스틱 코프로세서’가 주목하는 부분은 이 중 2단계인 ‘어쿠스틱 스코어링’ 단계다. 여기서 프로세서의 부하를 줄이고 빠른 처리가 가능하게 하기 위해, 뉘앙스 커뮤니케이션스의 음성 인식 소프트웨어 기술과 함께 이에 최적화된 커스텀 로직과 고속 대용량 메모리 기술, 그리고 이들을 연결하는 1.2GB/s 대역폭의 전용 데이터버스를 하나의 다이 패키지로 구현해 고속 실행을 가능하게 했다.

또한 이 어쿠스틱 코프로세서에서는 매칭 작업에 사용하는 사운드 라이브러리와 어쿠스틱 데이터베이스를 코프로세서 안의 메모리에 저장해서 활용하는데, 대용량 코프로세서의 경우 10~12개까지의 언어 모델을, 저용량 모델의 경우 3개 정도까지 저장해 활용할 수 있다고 소개했다. 또한 여타 솔루션 대비 높은 정확도를 위해 ‘대용량’ 데이터베이스를 이용하면서, 이를 기존의 소규모 데이터베이스 이용보다 빠르게 활용할 수 있다고 덧붙였다.

스팬션은 향후 대용량 어쿠스틱 데이터베이스를 통한 인식률 개선과 인식 기술 자체가 견고해짐을 통해 인식 수준이 높아질 수 있을 것으로 기대했다. 또한 두 가지 이상의 언어가 동시에 이용되는 다중 언어 모델 등도 이를 통해 구현될 수 있을 것으로 기대했다. 그리고 이렇게 데이터베이스의 크기가 커지면 프로세싱 파워와 메모리도 더 많이 필요할 것이며, 어쿠스틱 프로세서는 이런 경우 현재는 물론이고 미래에도 충분히 이를 뒷받침할 수 있을 것이라 밝혔다.

▲ 프로토타입을 이용한 벤치마크에서도 분명한 성능 차이를 보여 주었다.