동영상 이해 인공지능(AI) 기업 파일러는 사람의 목소리에 담긴 감정을 분석하고 잘못된 학습 데이터의 영향을 줄이는 AI 기술과 관련해 연구 논문 2편이 세계적인 AI 학술대회에 채택됐다.
파일러는 자사 AI 연구팀의 논문 2편이 ‘뉴립스 2026’에 채택됐다고 22일 밝혔다. 두 논문은 오는 12월 10일 호주 시드니에서 발표될 예정이다.
첫 번째 논문은 AI가 음성을 문자로 변환하지 않고도 목소리의 감정과 억양, 떨림 등을 분석하는 기술 ‘CoAT’에 관한 연구다. 기존 문자 중심 AI가 말투에 담긴 감정 차이를 파악하기 어렵다는 한계를 개선하기 위해 소리 정보를 직접 분석하도록 설계했다. 음성 내용과 감정, 음높이 등 5개 영역의 전문 AI 모델을 활용하는 방식이다. 음성 AI 모델 3종에 적용한 결과 42개 성능 평가지표 중 38개가 개선됐으며, ‘큐웬2.5-옴니’ 모델의 감정 인식 정확도는 약 55%에서 79%로 높아졌다.
두 번째 논문은 오류가 포함된 데이터에도 AI가 안정적으로 학습하도록 하는 기술 ‘GAPO’를 다룬다. 학습 중인 AI와 일부 변화를 가한 비교 모델의 평가 결과를 대조해 판단이 쉽게 달라지는 불안정한 데이터는 학습 비중을 낮추는 방식이다. AI 모델 4종에 적용한 결과 기존 학습 기법 8종보다 전반적으로 우수한 성능을 보였다. 특히 데이터의 20%를 의도적으로 잘못 표기한 실험에서도 기존 오류 대응 기법보다 안정적인 성능을 나타냈다.
파일러는 두 기술을 영상 콘텐츠의 위험성과 광고 브랜드 적합성을 판단하는 AI에 활용할 계획이다. 영상 속 장면뿐 아니라 인물의 말투와 감정, 배경음까지 함께 분석해 콘텐츠를 검수하는 데 적용한다는 구상이다.
김종석 파일러 AI 헤드는 “이번 연구는 사람이 소리를 듣고 자연스럽게 구분하지만 글로는 설명하기 어려운 미묘한 정보까지 AI가 이해할 수 있도록 했다는 점에서 의미가 있다”며, “앞으로도 이러한 정보를 놓치지 않고 분석할 수 있도록 관련 기술을 발전시켜 나가겠다”고 말했다.