딥브레인AI는 해당 특허를 적용한 딥페이크 탐지 솔루션을 앞세워 보이스피싱 등 AI를 악용한 범죄 예방에 나선다.
기존 딥보이스 탐지 시에는 멜 주파수 켑스트럼(MFCC) 기법이 주로 사용됐다. MFCC란 음성 인식, 음향 분석 등 다양한 오디오를 분석하는 분야에서 널리 사용되는 방식이다. 다만, 고주파 영역대의 음성 정보를 상대적으로 덜 추출하게 되어 해당 영역대에 포진해 있는 위변조 음성의 흔적을 탐지하는 데에 다소 한계를 지닌다.
특히, 딥러닝 모델적 단계에서 구체적 지표를 제시, 측정하고 서버 코드 최적화를 통해 기술의 안정성과 신뢰성을 높였다. 먼저, 다양한 데이터 셋을 활용해 자사에서 학습한 모델의 객관적 탐지 성능을 정확도, ROC, EER과 같은 구체적 지표로 제시해 측정한다.
이번에 특허로 출원된 기술은 SaaS형 딥페이크 탐지 솔루션에 적용돼 활용 중이다. 음성의 주파수와 시간을 고려해 음성 합성 여부를 판별하고 AI를 이용해 자연스러운 목소리를 만드는 보코더 사용 여부를 판단한다. 추후에는 통화 중에도 음성의 진위 여부를 실시간으로 판별할 수 있도록 솔루션을 고도화할 계획이다.
장세영 딥브레인AI 대표는 “최근 공개한 SaaS형 딥페이크 탐지 솔루션이 높은 판별 정확도를 보일 수 있는 배경에는 딥러닝 기반 딥보이스 탐지 특허 기술이 존재한다”며 “앞으로도 음성, 영상 AI 기술 고도화를 지속해 생성형 AI를 악용한 무분별한 범죄를 저지하기 위해 앞장설 것”이라고 밝혔다.