뇌-음성 기술이 마비된 남성의 유창한 말하기를 돕는다

A team of engineers from the University of California, Davis, has created a brain-to-voice system that enables individuals suffering from communication disorders to speak fluently. The system combines a Brain-computer interface (BCI), advanced AI, and new research to support real-time, intelligible, and expressive speech. Hear what you need to know.

커뮤니케이션 장애란 무엇인가?

당신을 정의하는 것이 무엇인지 생각할 때, 스타일이나 관점일 수 있습니다. 자신의 목소리를 그렇게 정의하는 사람은 거의 없습니다. 하지만 말을 할 때마다 자신의 목소리를 듣게 되고, 그것이 바로 자신임을 확인하게 됩니다. 따라서 목소리는 정체성의 중요한 부분입니다. 이 부분을 잃게 되면 정신 건강에 해로울 수 있습니다.

안타깝게도 이러한 상황은 유창하게 말할 능력이 제한되는 신경학적 질환을 겪는 수백만 명에게 현실입니다. 뇌졸중, 구음장애, 발성장애와 같은 질환은 말이 흐리거나 일관되지 않게 만들어, 앞으로 효과적으로 의사소통할 수 있는 능력을 제한합니다.

이러한 상황은 드물지 않습니다. 최근 연구에 따르면, 올해 약 80만 명이 뇌졸중을 겪을 것으로 예상됩니다. 같은 데이터는 뇌졸중 환자 3명 중 1명이 사건 이후 어떤 형태의 의사소통 문제를 경험한다는 것을 시사합니다. 이러한 질환은 환자에게 큰 충격을 주며 우울증 및 기타 해로운 상태를 초래할 수 있습니다.

뇌-컴퓨터 인터페이스(BCI)가 의사소통을 돕는 방법

다행히도 엔지니어들은 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 노력을 기울여 왔습니다. 호흡으로 제어되는 컴퓨터부터 눈 추적 소프트웨어까지, 기술은 일부 해결책을 제공하는 듯 보였습니다. 이러한 맥락에서 뇌-컴퓨터 인터페이스는 많은 사람들에게 이 기술의 논리적인 진화로 여겨지고 있습니다.

한스 베르거가 1920년대에 전기 뇌 활동을 기록한 이래로, 과학자들은 이러한 신호를 이용해 뇌의 기능을 들여다보려 시도해 왔습니다. 그러나 신경 세포 발화를 해독하여 이미지와 움직임을 재현하기 시작하기까지는 거의 80년의 연구가 필요했습니다.

오늘날 BCI는 가상현실(VR), 자동화, 시스템 관리 및 의료 분야에서 활용되는 신흥 기술로 인식되고 있습니다. 특히 의료 분야에서는 이동성 또는 의사소통 장애를 겪는 사람들을 돕기 위해 이러한 장치를 활용하고 있습니다.

흥미롭게도, 초기 BCI는 환자와 사랑하는 사람들 간의 의사소통을 개선했습니다. 이 초기 시스템은 텍스트 디스플레이를 통해 소통했으며, 이후 텍스트를 음성으로 읽어주는 방식으로 업데이트되어 말하기 응답을 만들었습니다. 들을 수 있는 응답은 도움이 되었지만 인간적인 느낌은 부족했습니다.

전통적인 BCI 음성 시스템의 한계

지금까지 BCI의 성공을 저해하는 여러 제한 요인이 있었습니다. 첫째, 텍스트 기반 의사소통 방식은 자연스럽지 않습니다. 어색하고, 사람과 대화할 때와 비교해 타이밍이 맞지 않습니다.

음성 기능의 지연된 응답 시간과 로봇 같은 목소리는 사용자를 정상적인 대화를 나누는 느낌에서 멀어지게 합니다. 자신의 목소리를 듣고, 끼어들거나 단어를 정확히 발음하는 능력과 같은 중요한 요소들이 이 접근법에서는 빠져 있었습니다.

뇌-음성 연구

다행히도, 수십 년간의 연구 끝에 과학자 팀이 이러한 문제를 해결할 방법을 찾아낸 것 같습니다. 최근 An instantaneous voice-synthesis neuroprosthesis 연구¹는 뇌 활동을 즉시 음성으로 변환할 수 있는 새로운 뇌-음성 신경보철을 소개합니다. 아직 초기 단계이지만 전 세계 수백만 명의 삶을 개선할 잠재력이 있습니다.

이전 장치와 마찬가지로, 이 기기는 사용자가 컴퓨터를 통해 “말”하도록 허용합니다. 그러나 이 방식은 뇌의 브로카 영역과 베르니케 영역에 외과적으로 이식된 센서에 의존합니다. 이 영역들은 말하기를 담당하는 뇌 부위입니다.

출처 – University of California

구체적으로, 256개의 마이크로전극을 포함한 네 개의 마이크로전극 어레이가 엔지니어들이 신경 활동을 의도된 소리와 매핑하도록 합니다. 특히, 이 시스템은 1초 미만의 지연으로 피질 내부 활동을 해독하여 비언어적 특징을 파악할 수 있습니다.

뇌-음성 시스템에 사용된 AI 알고리즘

엔지니어들은 테스트 대상자로부터 수집한 데이터를 활용해 자체 AI 알고리즘을 위한 데이터 세트를 만들었습니다. 테스트 대상자들에게는 소리 내어 읽도록 문장을 제시했습니다. 이 단계는 팀이 신경 활동을 매핑하고 이를 음성 합성을 위한 폐쇄 루프를 만드는 데 활용할 수 있게 했습니다.

놀랍게도, 이 알고리즘은 사람이 말하려는 순간을 감지하고 움직임 없이도 신경 활동을 음절로 자동 변환합니다. 이 변환은 매끄럽게 이루어져 전통적인 대화의 템포와 매우 유사합니다.

또한, 폐쇄 루프 오디오 피드백 시스템은 프로토콜이 사용자의 목소리를 합성하도록 하여 실제 대화처럼 자신의 말을 들을 수 있게 합니다. 시스템은 이러한 음성 패턴을 합성해 환자의 억양과 타이밍을 완전히 제어할 수 있게 합니다.

뇌-음성 테스트

그 실험의 테스트 단계는 적합한 환자를 찾는 것부터 시작되었습니다. 팀은 ALS(근위축성 측삭경화증), 미국에서는 루게릭병이라고도 불리는 남성을 찾았습니다. 이 파괴적인 질환은 척수와 뇌 주변의 신경 퇴화를 일으킵니다. ALS 환자는 얼굴 근육 제어를 잃음에 따라 정확하게 말할 능력을 상실할 수 있습니다.

연구에 선정된 환자는 ALS와 심한 구음장애를 앓고 있었습니다. 센서를 이식하고 AI 알고리즘을 프로그래밍한 후, 환자에게 문장을 소리 내어 읽도록 요청했습니다. 이 기술을 통해 엔지니어들은 그의 뇌 활동을 기록할 수 있었습니다.

보정이 완료되면, 프로토타입은 즉시 그의 목소리를 합성해 실시간으로 의사소통할 수 있게 합니다. 환자는 가족과 대화하고, 대화 중 억양을 바꿔 자신의 요점을 강조할 수 있었습니다. 인상적으로, 테스트 대상자는 짧은 멜로디를 부르기도 했습니다.

뇌-음성 테스트 결과

테스트 결과는 뇌-음성 시스템이 효과적임을 보여줍니다. 시스템은 환자의 목소리와 말 패턴을 높은 정확도로 정확히 합성했습니다. 구체적으로, 시스템은 60%의 정확도를 제공하는 반면, 기계를 사용하지 않을 경우는 4%에 불과합니다.

엔지니어들은 환자가 실시간으로 BCI가 합성한 목소리를 변형하고 조절할 수 있음을 확인했습니다. 그들은 이 과정이 1/14초 안에 완료되었다고 기록했으며, 이는 일반적인 대화 지연 시간과 거의 동일합니다. 또한 환자가 질문을 했음을 나타내기 위해 목소리를 바꾼 사례도 관찰했습니다.

흥미롭게도, 이 기술은 환자의 기존 어휘에만 국한되지 않습니다. 팀은 환자에게 새로운 단어를 가르쳤을 때 시스템이 이를 정확히 발음한 여러 사례를 기록했습니다. 이 데이터는 말 장애를 다루는 이 접근법의 가능성을 보여줍니다.

뇌-음성의 장점

뇌-음성 기술이 시장에 가져다 주는 이점은 많습니다. 첫째, 마비 및 기타 삶을 크게 변화시키는 질환을 겪는 사람들이 정상적인 일상 생활의 일부를 회복할 수 있는 신뢰할 수 있고 자연스러운 방법을 제공합니다.

이 프로토콜은 즉시 음성 응답을 제공할 수 있습니다. 디지털 성대는 환자만의 독특한 음성을 지원하며 감지 가능한 지연 없이 응답합니다. 이러한 응답은 정확성이 입증되었으며 신경 신호 데이터만으로 생성될 수 있습니다.

의사소통 장애 환자를 위한 새로운 시대

이 기술의 가장 큰 장점 중 하나는 의사소통 장애를 겪는 사람들이 마침내 자신의 이야기를 공감할 수 있게 전달할 수 있게 한다는 점입니다. 이 기술은 신경보철 사용자들이 대화에 참여하고 유사한 문제를 겪는 다른 사람들을 돕는 데 기여하도록 합니다.

뇌-음성 기술의 실제 적용 및 타임라인

뇌-컴퓨터 기술에는 적용 분야가 많습니다. 컴퓨터는 오래전부터 존재해 왔으며, 그래픽, 처리 능력, 하드웨어 등 거의 모든 기술적 측면이 개선되었음에도 불구하고 키보드는 비교적 변하지 않았습니다.

신뢰할 수 있는 연구용 뇌-컴퓨터 인터페이스의 도입은 게임 체인저가 됩니다. 이는 인간과 컴퓨터 간의 원활한 상호작용을 가능하게 합니다. 따라서 이 기술은 보다 진보된 치료법과 기술의 문을 열 수 있습니다.

뇌-음성 타임라인

연구자들은 아직 구체적인 타임라인을 제시하지 않았습니다. 그러나 이러한 질환을 겪는 사람들의 절박한 상황을 고려하면, 이 기술이 향후 5~10년 내에 시장에 출시될 가능성이 있습니다. 규제 기관의 승인을 받기 위해서는 임플란트의 장기 효과에 대한 추가 연구가 필요합니다.

뇌-음성 연구자들

뇌-음성 연구는 캘리포니아 대학교 연구진이 주도했습니다. 논문에는 Maitreyee Wairagkar, Nicholas S. Card, Tyler Singer-Clark, Xianda Hou, Carrina Iacobacci, Lee M. Miller, Leigh R. Hochberg, David M. Brandman, Sergey D. Stavisky가 주요 기여자로 명시되어 있습니다.

뇌-음성의 미래

엔지니어들에 따르면, 뇌-음성 시스템에 대해 아직 해야 할 일이 많이 남아 있습니다. 앞으로 몇 달 안에 더 많은 환자를 대상으로 테스트를 확대할 계획이며, 다양한 장애를 겪는 환자들도 포함하고자 합니다. 연구에 참여하고자 하는 분은 [email protected] 로 연락해 자격 여부를 확인할 수 있습니다.

AI 헬스케어 분야에 투자하기

인공지능은 의료 및 치료 분야에서 점점 더 중요한 역할을 하고 있습니다. 이 시스템은 의료 제공자가 질환을 더 빠르게 파악하고, 보다 효과적으로 치료하며, 심지어 외상성 질환의 근본 원인을 발견하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 현재 AI 헬스케어 분야에는 여러 기업이 활동하고 있으며, 그 중 시장에서 틈새를 확보한 한 기업을 소개합니다.

SoundHound AI, Inc.

캘리포니아 주 산타클라라에 본사를 둔 SoundHound AI (SOUN )는 음악 인식 앱 Midomi로 시작해 AI 대화형 인터페이스 분야에서 가장 평판이 좋은 이름 중 하나로 성장하는 흥미로운 여정을 겪었습니다.

회사는 2005년 Keyvan Mohajer가 고급 오디오 인식 프로토콜을 연구하면서 시작되었습니다. 2015년에 회사는 SoundHound로 브랜드를 변경하고 자체 음성 AI 플랫폼에 집중하게 되었습니다.

이 프로토콜은 AI 음성 인식 능력을 확장했으며 Deep Meaning Understanding 기술을 활용해 설계되었습니다. 오늘날 SoundHound는 250개 이상의 특허를 보유하고 20개 이상의 국제 언어를 지원하는 선도적인 AI 음성 분석 시스템 제공업체입니다.

최신 SoundHound AI (SOUN) 주식 뉴스 및 개발 현황

뇌-음성 기술 – 미래는 매끄럽다

뇌-음성 연구가 시장에 도입한 기술적 장점을 살펴보면, 많은 사람들이 이를 의료 분야의 중요한 이정표로 여기는 이유를 쉽게 이해할 수 있습니다. 앞으로는 BCI를 이용해 로봇, 차량 및 삶의 중요한 요소들을 제어할 수 있게 될 것입니다.

이번 최신 연구는 이 기술이 얼마나 많은 사람들의 삶을 개선할 수 있는지를 강조합니다. 따라서 연구자들은 그들의 노력에 대해 기립 박수를 받아 마땅합니다.

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참고 연구:

^{1. Wairagkar, M., Card, N.S., Singer-Clark, T. et al. An instantaneous voice-synthesis neuroprosthesis. Nature (2025). https://doi.org/10.1038/s41586-025-09127-3}