같은 음성은 같은 값을 낸다
CASP ENGINE은 발화를 텍스트로 옮기지 않습니다. 음성 신호에서 지표를 뽑고, 개인 기준점 대비 변이량으로 정렬합니다. 기준값이 갱신되더라도 과거 분석 결과는 그대로 재현됩니다.
분석 파이프라인
다섯 단계가 순서대로 작동합니다. 앞 단계의 산출을 뒤 단계가 받고, 각 단계의 값은 원자료에 남습니다.
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Raw Signal
세션 음성을 침묵(pause) 기준으로 10~15초 세그먼트로 분절합니다. 텍스트 변환은 하지 않습니다.
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Feature
말속도, 휴지 비율, 음조 표준편차, 에너지 변이 등 20여 개의 파라링귀스틱 지표를 추출합니다.
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Transition
단일 시점이 아니라 구간과 구간 사이의 변화를 봅니다. pause 전후의 속도·음조·발화량 변화가 여기서 잡힙니다.
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Score
지표와 전이값을 결합해 raw score를 산출합니다. 이 값은 어떤 보정도 거치지 않은 원천 값입니다.
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Calibration
raw score를 개인 baseline과 집단 분포에 맞춰 해석 가능한 좌표계로 정렬합니다. 개인의 변화와 집단 내 위치를 함께 읽을 수 있습니다.
실시간 처리와 기준값 갱신을 분리합니다
기준값이 바뀔 때마다 실시간 분석이 흔들리면 엔진을 신뢰할 수 없습니다. CASP는 두 흐름을 끊어놓았습니다.
실시간 — 세션 단위
들어온 음성은 즉시 지표와 raw score로 변환됩니다. 이 경로는 참조 데이터를 조회하지 않으므로, 기준값 갱신의 영향을 받지 않습니다.
배치 — 기준값 동기화
참조 데이터는 실시간 분석에 직접 개입하지 않고, 배치로 동기화됩니다. 보정 기준이 바뀌어도 진행 중인 세션의 처리에는 영향이 없습니다.
재현 가능성
분석 결과를 근거로 쓰려면, 몇 달 뒤에도 같은 값이 나와야 합니다. 기준값은 계속 정교해지는데 과거 결과가 따라 바뀌면 그 결과는 근거가 되지 못합니다. CASP는 원천 값과 보정 값을 함께 보존합니다.
raw score 보존
보정을 거치지 않은 원천 값을 그대로 저장합니다. 기준값이 갱신되어도 이 값은 변하지 않습니다.
calibrated score 보존
보정된 값을 별도로 저장합니다. 어떤 기준으로 보정되었는지가 함께 기록됩니다.
Snapshot 보정
특정 시점의 참조 데이터 상태를 스냅샷으로 관리합니다. 과거 분석을 당시 기준으로 다시 확인할 수 있습니다.
정교해진 기준이 과거의 관측을 덮어쓰지 않도록 두 값을 나누어 둡니다.
두 가지 기준
지표를 산출하는 기준과 그 결과를 해석하는 기준은 역할이 다릅니다. 섞으면 개인의 고유 특성이 이상 신호로 오탐됩니다.
Anchor Point
기준축의 끝점을 확인합니다. 변화량을 계산할 때 무엇을 0으로 두고 무엇을 100으로 둘지의 문제입니다.
Normal Range
권역·연령·성별 단위의 집단 분포입니다. 개인의 지표를 집단 내 상대 위치로 읽을 수 있게 합니다.
두 기준은 별도로 관리됩니다. 한국어 화자의 Normal Range 데이터셋은 현재 구축 중이며, 권역·연령·성별 분포를 반영한 해석 기준을 마련하는 것을 목표로 합니다.
산출하지 않는 것
CASP는 발화 신호의 변이량을 측정합니다. 변화가 어디에서, 어느 정도, 어떤 방식으로 일어났는지를 구조화합니다. 원인·진단·의도는 산출하지 않습니다.
읽는 사람이 "왜 여기서 바뀌었지?"를 스스로 묻게 하는 것이 산출의 목적이며, 그 질문을 대신 답하지 않습니다.
Research · PoC · Pilot
기관·기업 환경에 맞춘 프로토콜 적용과 검증 협업이 가능합니다.