실시간으로 음성 AI를 브라우저 상에서 구동할 경우, 마이크 입력으로부터 노이즈를 제거하고 깨끗한 음성 데이터를 백엔드(Backend)로 전송하는 것이 중요합니다. 특히 온라인 면접과 같은 실제 환경에서는 방 안의 공조음, 키보드 타이핑 소리, 주변의 대화 등이 잘못 AI에 인식되어 부자연스러운 응답을 유발하는 원인이 됩니다.

본 기사에서는 Web Audio API를 사용한 오디오 스트리밍 (Audio Streaming)의 기본 구현과, RNNoise (WASM 기반 노이즈 제거 라이브러리)를 결합한 프론트엔드 (Frontend)의 노이즈 필터링 (Noise Filtering) 기법에 대해 해설합니다.

브라우저로부터 마이크 입력을 취득하여 실시간으로 처리하는 기본적인 구현입니다.

async function initAudioStream() {
const stream = await navigator.mediaDevices.getUserMedia({
audio: {
...

RNNoise는 Mozilla가 개발한 RNN 기반의 노이즈 제거 라이브러리로, WASM에 컴파일하여 브라우저에서 동작시킬 수 있습니다.

async function initRNNoise() {
const rnnoiseWasm = await fetch('https://cdn.example.com/rnnoise-wasm.wasm');
const wasmBuffer = await rnnoiseWasm.arrayBuffer();
...

노이즈 제거를 음성 스트리밍에 통합함으로써 AI로의 입력 품질을 대폭 향상시킬 수 있습니다.

async function startProcessedStream() {
const { audioContext, source, processor } = await initAudioStream();
const rnnoise = await initRNNoise();
...

이러한 음성 처리 기술은 실시간 면접 어시스턴트 등의 프로덕트 (Product)에서 실용화되고 있습니다. 예를 들어, InterviewFox (https://interviewfox.ai/)에서는 Web Audio API와 WASM 기반의 노이즈 필터링을 결합함으로써 면접 중의 환경 노이즈를 극한까지 제거하여 AI의 음성 인식 정밀도를 향상시키고 있습니다. 특히 듀얼 디바이스 모드에서는 PC로 면접을 진행하면서 스마트폰으로 AI의 답변을 확인할 수 있기 때문에, 화면 공유 중에도 AI의 존재가 드러나지 않습니다.

또한, 면접 전 준비 단계에서는 WhatsApp이나 SMS를 통한 AI 코칭 에이전트 (Coaching Agent)를 이용할 수 있으며, 이력서 (Resume) 기반의 개인화된 답변 제안이나 예상 질문에 대한 대책을 세울 수 있습니다.

• Web Audio API로 마이크 입력을 실시간으로 취득하여 스트리밍 처리가 가능
• RNNoise (WASM)에 의한 노이즈 제거로 AI의 음성 인식 정밀도가 대폭 향상
• ScriptProcessorNode 또는 AudioWorklet을 사용한 파이프라인 (Pipeline) 구축이 실무에서 효과적
• 듀얼 디바이스 구성과 결합함으로써 화면 공유 환경에서도 안전하게 AI 어시스턴트를 이용 가능

실시간 음성 AI의 UX는 LLM의 성능뿐만 아니라, 얼마나 깨끗한 음성 입력을 유지할 수 있는지에 크게 의존합니다. 프론트엔드에서의 오디오 처리는 눈에 띄지 않지만, 프로덕트의 차별화에 있어 매우 중요한 요소입니다.