이 프로젝트는 실내 소음을 효과적으로 제거하기 위해 설계된 시스템을 개발하는 것을 목표로 합니다. 현대 사회에서 실내 소음은 집중력 저하, 스트레스 증가 등 다양한 문제를 야기하며, 특히 병원, 회의실, 연구실과 같은 환경에서는 소음 제어의 필요성이 더욱 중요해집니다. 이 프로젝트는 CNN(Convolutional Neural Network), 스펙트로그램, 커널 보간법을 활용하여 실시간 소음 제어를 구현합니다. CNN은 소음 신호의 주파수 특징을 실시간으로 학습하여 분석하고, 스펙트로그램을 통해 주파수와 시간 축에서 신호의 변화를 시각적으로 표현합니다. 이를 통해 시스템은 소음을 정확하게 파악할 수 있으며, 커널 보간법을 통해 공간 내 소리 필드를 추정하여 보조 스피커에서 방출할 반소음을 생성합니다. 프로젝트의 하드웨어는 Arduino 보드와 에러 마이크로폰, 보조 스피커로 구성되며, 이들 장치는 막대 구조물에 교대로 배치되어 직육면체 형태로 조립됩니다. 이러한 모듈형 구조는 다양한 크기와 형태의 공간에 유연하게 적용할 수 있어, 사용자 환경에 맞게 조정이 가능합니다. 이 시스템은 에러 마이크로폰을 통해 소음을 감지하고, CNN과 커널 보간법을 이용해 실시간으로 반소음을 생성하여 소음을 상쇄합니다. 이를 통해 목표 공간 내 소음을 최소화하고, 사용자가 보다 쾌적한 환경에서 작업할 수 있도록 도와줍니다. 이 시스템은 병원, 회의실, 연구실, 녹음실 등 소음 제어가 중요한 다양한 공간에서 활용될 수 있습니다. 소음 감소는 생산성과 작업 효율성을 높이는 데 중요한 역할을 하며, 이 시스템은 그 목적을 효과적으로 달성할 수 있는 도구로 설계되었습니다. 또한, 설명 가능한 AI를 통해 시스템의 작동 원리를 투명하게 제공하여 사용자가 소음 제어 과정을 이해하고, 필요에 따라 최적의 결과를 얻을 수 있도록 지원합니다. 이 프로젝트는 실시간 성능, 유연성, 그리고 소음 제어의 효율성을 모두 갖춘 통합 솔루션을 제공합니다.