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2024년 5월 뉴스레터: 갤럭시 AI&온디바이스 AI 연구 이야기, 새로운 텍스트 음성 변환 시스템 MELS-TTS 소개 외 최신 소식

언어 장벽을 허무는 온디바이스 AI 기술의 개발 주역을 만나다

온디바이스 AI 기반 실시간 통번역 기능에서 지원되는 언어가 16개로 확대되면서 이제 더 많은 언어로 자유로운 소통이 가능해졌습니다! 온디바이스 AI는 외부 서버나 클라우드의 리소스를 이용하지 않고 기기 자체의 리소스만을 이용해 서비스를 제공하기 때문에 개인정보 노출을 걱정할 필요가 없습니다.

다양한 애플리케이션에서 사용할 수 있는 갤럭시 AI 번역 기능은 삼성 리서치가 오랜 기간 번역 데이터를 축적하고 AI 기술 노하우를 집약, MX사업부 개발팀과 함께 고도화하여 탄생시킨 혁신 기술입니다. 삼성 리서치 글로벌 AI센터는 자체 개발한 AI 번역 모델에 독자적인 기술을 더해서 온디바이스 AI 모델을 상용화하는 데 기여했습니다. 온디바이스 AI 분야를 선도하고 있는 삼성 리서치 글로벌 AI센터 연구원들의 이야기를 삼성전자 뉴스룸에서 확인해 보세요.

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Tutorial: Wi-Fi 환경에서 안드로이드 스튜디오에 갤럭시 워치 연결하기

실제 워치에서 무선으로 앱을 실행, 테스트, 디버깅하는 편리함을 경험해 보세요. 갤럭시 워치4 이상 모델에서 안드로이드 스튜디오를 통해 무선으로 웨어러블 앱을 실행시키고 테스트할 수 있습니다. 이번 튜토리얼에서는 안드로이드 디버그 브리지(ADB) 연결을 통해 앱을 무선으로 테스트하고 디버깅하는 방법을 소개합니다. Wi-Fi 환경에서 안드로이드 스튜디오에 갤럭시 워치를 페어링하고 연결하는 방법을 확인해 보세요.

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Tutorial: OPR(On-Pixel Ratio) 최소화를 통한 워치 페이스 배터리 사용 최적화

Wear OS 스마트 워치에서 시계 모드를 계속 사용하면 배터리 전력이 많이 소모되기 때문에 시계 모드의 성능을 최적화하는 것이 중요합니다. 이번 튜토리얼에서는 OPR(On-pixel ratio)을 최소화하여 워치 페이스 스튜디오에서 생성된 시계 모드를 최적화하는 방법을 소개합니다. 배터리 사용 최적화를 위한 디자인 팁도 함께 확인해 보세요.

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MELS-TTS: 분리된 스타일 토큰을 이용한 다중 감정, 다중 언어, 다중 화자 문자 음성 변환 시스템

신경망 기반 TTS 시스템 기술이 빠르게 발전하면서 TTS로 인간과 유사한 음성을 생성할 수 있게 되었습니다. 최신 TTS 시스템은 단순히 음성을 모방하는 것에서 나아가 감정과 언어적 다양성을 포함하는 음성을 만들어냅니다. 이에 따라 다양한 감정을 표현하는 다중 언어 TTS 시스템에 대한 수요가 증가하고 있지만, 다양한 감정과 언어를 포함한 음성 데이터를 수집하는 것과 내용, 화자의 정체성, 감정 언어 등 다양한 음성 속성을 분리하는 데에 어려움을 겪고 있습니다. 이번에 소개하는 MELS-TTS는 이러한 문제를 해결하기 위해 제안된 시스템으로, 다양한 음성 속성을 분리하는 분리된 스타일 토큰을 사용합니다. 여러 평가에서 다른 참조 기반 TTS 시스템보다 우수성을 입증한 MELS-TTS에 대한 연구 내용을 삼성 리서치 블로그에서 확인해 보세요.

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심하게 손상된 이미지의 인식 성능 강화를 위한 FFT 기반 통계의 선택 및 최적화 방법

최근 가정용 로봇 기술은 로봇에 탑재되는 비전 시스템의 발전으로 기술력이 크게 향상되었습니다. 물체 감지 및 인식과 같은 기술을 통해 로봇이 장애물을 피하고 주변 환경에 있는 물체를 인식할 수 있게 되었습니다. 그러나 이러한 시스템은 빛의 변화나 악천후와 같은 상황에서 오작동할 가능성이 높습니다.

실제 애플리케이션에서 강력한 비전 모델을 구현하려면 이러한 문제를 해결하는 것이 필수적입니다. 이번 글에서는 이를 해결할 수 있는 새로운 FFT 기반의 강력한 통계 선택 방법(FROST)을 소개합니다. FROST의 주요 단계와 특징 등 자세한 내용을 삼성 리서치 블로그에서 확인해 보세요.

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초저복잡도 글로벌 채널 차팅을 위한 시그니처 기반 접근 방식

채널 차팅(Channel Charting, CC)은 채널 정보를 사용하여 사용자 장비의 물리적 공간의 기하학적 구조를 보존하는 저차원 임베딩을 추출하는 비지도 학습 방법입니다. 핸드오버, 실내 위치 추정, 빔 관리 등 다양한 응용 분야에 활용할 수 있습니다. 그러나 이전의 많은 작업들은 주로 지역적 기하학 구조만 보존하는 차트에 초점을 맞췄으며, 글로벌 기하학 구조를 고려하지 않고 원시 채널 정보를 사용하여 계산 복잡도가 높고 시간이 오래 걸린다는 문제가 있었습니다.

이번 글에서는 복잡성이 매우 낮은 글로벌 차트를 생성하는 시그니처 기반 접근 방식을 소개합니다. 기존 방식의 한계를 극복하며 더 나은 성능을 달성할 수 있는 새로운 방식에 대한 자세한 내용을 삼성 리서치 블로그에서 확인해 보세요.

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2024년 5월 뉴스레터: 갤럭시 AI&온디바이스 AI 연구 이야기, 새로운 텍스트 음성 변환 시스템 MELS-TTS 소개 외 최신 소식

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Tutorial: Wi-Fi 환경에서 안드로이드 스튜디오에 갤럭시 워치 연결하기

Tutorial: OPR(On-Pixel Ratio) 최소화를 통한 워치 페이스 배터리 사용 최적화

MELS-TTS: 분리된 스타일 토큰을 이용한 다중 감정, 다중 언어, 다중 화자 문자 음성 변환 시스템

심하게 손상된 이미지의 인식 성능 강화를 위한 FFT 기반 통계의 선택 및 최적화 방법

초저복잡도 글로벌 채널 차팅을 위한 시그니처 기반 접근 방식

May 2024 Newsletter: Galaxy AI & On-Device AI Research, Introducing MELS-TTS, the New Text-to-Speech System, and Other Latest News

April 2024 Newsletter: Integrating Services to Samsung Wallet, and Other Latest News

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