상명대 생물정보학 연구실

딥러닝 기반 음성 분류 기술을 이용한 생물 울음소리 연구

Study of biological cries using deep learning-based sound classification

딥러닝 기반 음성 분류 기술을 활용하여 다양한 생물학적 소리를 분석하고, 생물종을 판별하며 개체별 음성 특성 차이를 식별함으로써 모니터링의 정확성, 효율성 및 확장성을 개선하는 것을 목표로 한다.

울음소리는 많은 생물체에게 기본적인 의사소통 방식이며, 그들의 행동, 개체군 역학, 서식지 조건에 대한 통찰력을 제공한다. 전통적으로 생물학적 소리 분석은 전문가가 스펙트로그램을 사용하여 소리를 식별하고 분류하는 수동 방법에 의존해 왔다. 이러한 방법은 효과적이기는 하지만 시간이 많이 걸리고 상당한 전문 지식이 필요하다. 최근 AI, 특히 머신러닝과 딥러닝의 발전으로 인간의 개입이 거의 없이 방대한 양의 오디오 데이터를 처리할 수 있는 자동 음성 분류 시스템이 가능해졌다. 따라서, 현재 해당 기술을 활용해 생물다양성 모니터링, 멸종 위기 및 침입종 탐지, 동물 방언 분석 등을 수행하고 있다.

본 연구는 생물다양성 보존 노력에 기여하고, 생태계에 대한 이해를 증진하며, 생물다양성 관리를 위한 강력한 도구를 개발하는 데 도움이 될 것이라고 사료된다.