Consumer Reports PC 하드웨어 및 주변 기기 검증을 수행하는 LTT Labs가, 일반적으로 고가인 무음실과 다수의 스피커를 사용하여 측정하는 인간의 귀 음향 특성을 Bluetooth 스피커와 소형 마이크, 신경망을 결합하여 저비용으로 추정하는 방법을 개발했습니다. 1인당 10방향에서 소리를 측정하고, 나머지 방향은 AI로 추정함으로써, 기존보다 단시간 및 간편하게 개인별 귀 특성을 측정할 수 있는 가능성을 제시합니다. We Replaced a $200,000 Sound Chamber with a Bluetooth Speaker | LTT Labs https://www.lttlabs.com/articles/2026/09/29/we-replaced-a-200-000-sound-chamber-with-a-bluetooth-speaker 인간의 귀에는 개인차가 있으며, 귀막이나 머리, 어깨의 형태에 따라, 고막에 도달하는 음의 주파수 특성이 변화합니다. 특정 방향에서 온 소리가 이러한 신체적 영향으로 인해 어떻게 변화하는지를 나타낸 것이 “HRTF”입니다. 더불어, 다양한 방향의 HRTF를 평균한 것이 “DF-HRTF”이며, 그 사람의 귀가 전방향에서 오는 소리를 전체적으로 어떻게 변화시키는지를 나타냅니다.
정확한 HRTF 측정을 위해서는 일반적으로 시험자의 주변에 다수의 스피커를 배치하고 수백 방향 이상의 방향에서 소리를 재생해야 합니다. 기존 데이터베이스에서는 1인당 440 방향에서 약 1550 방향을 측정하는 사례가 있으며, 측정 시간이 길어집니다. 또한, 설치 비용이 20만 달러(약 3,000만 원) 발생하는 무음실, 매우 고가인 가짜 머리(Dummy Head) 및 녹음 장비를 갖추는 데에도 비용이 많이 듭니다.
LTT Labs는 이를 간소화하여 시험자의 귀에 소형 마이크를 장착하고 블루투스 스피커에서 10 방향만 소리를 재생하는 방법을 제안했습니다. 스피커에서 출력된 소리와 귀 안에서 기록된 소리를 비교함으로써 그 사람의 귀와 머리가 초래하는 변화를 측정합니다.
무음실 대신 넓은 야외를 활용합니다. 벽에서 반사되는 소음이 적고, 지면에서 늦게 도착하는 반사음은 측정 소프트웨어에서 제외할 수 있습니다. 블루투스 스피커 자체의 주파수 특성은 사전에 측정하여 결과에서 차감함으로써 보정합니다. 남은 방향은 신경망(Neural Network)으로 추정합니다. 모델은 기존 HRTF 데이터베이스에 포함된 845명 분량의 100만 건 이상의 방향별 데이터를 사용하여 학습하며, 10 방향의 실측값에서 총 440 방향의 HRTF를 생성합니다.
또한, 학습 시 사용하지 않은 시험 대상자에게 검증한 결과, 예측 값과 실측 값 간의 차이는 모든 방향 및 주파수에서 평균적으로 약 0.93dB였습니다. LTT Labs에 따르면, 사람이 주파수 특성 차이에 인지하기 시작하는 기준은 약 1~2dB 수준이라고 합니다.
그러나, 이 방법으로 완벽하게 무음실을 대체할 수는 없습니다. Bluetooth 스피커에서는 정확한 시간 동기화가 어려워 소리가 전달되는 타이밍을 포함한 완전한 HRTF를 획득하기 어렵습니다. 또한, 학습 데이터가 845명으로 적고, 참가자의 특성에 편향이 있으며, 10kHz를 초과하는 고음역대 예측 및 실제 청감에 대해서도 개선해야 할 과제가 남아 있습니다.
LTT Labs는 이 방법으로 1인당 약 20분, 10 방향의 측정만으로 DF-HRTF를 추정할 수 있다고 제시합니다. 다수의 사람으로부터 귀의 데이터를 쉽게 수집할 수 있게 된다면, 헤드폰이나 보청기 등을 개인의 귀에 맞춰 조정하는 용도에 적용될 수 있을 것으로 기대됩니다.
원문 보기 | 출처: Gigazine