MCP_Voice_Transfer

MCP_Voice_Transfer는 모바일 음성 명령 기반 송금 시스템을 목표로 합니다.

📊 엣지 시스템 아키텍처 개요

주요 특징

• 음성 기반 인터페이스 : 웨이크업 키워드 기반 송금 대화, STT + TTS를 통한 자연스러운 사용자 경험 제공
• sLMs : sLMs 기반 의도 분석 및 Vector DB 기반 RAG 연계
• 인증 단계 모킹 : 화자 인증을 통한 이상거래탐지 연계
• 이상탐지

• 예시:

실제 문장	STT 결과	의도분석	화자 인증
엄마한테 오만원 보내줘/Rachel	엄마 한테 5만 원 보내 줘	송금	True
보내지마/Rachel	보내지마	취소	True
엄마한테 오만원 보내줘/Daniel	엄마 한테 5만 원 보내 줘	송금	False

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📑 상세 문서 보기

• 모델 성능 테스트 (STT, NLU)
• 백엔드 API 설명서
• 모바일 앱 구조

전체 시스템 흐름

1. 음성 명령: 사용자가 앱에서 "헤이 플러터, 철수한테 만 원 보내줘" 라고 말합니다.
2. Wakeword & STT: Android 서비스가 Wakeword("헤이 플러터")를 감지하고 음성 인식을 시작하여 텍스트로 변환합니다.
3. NLU (의도 분석): 변환된 텍스트를 백엔드 LLM 서버로 전달하여 송금 의도와 대상: 철수, 금액: 10000 등의 정보를 추출합니다.
4. FDS (이상거래 탐지): 추출된 송금 정보를 기반으로 이상 거래 여부를 탐지합니다.
5. 음성 인증: 등록된 사용자의 목소리가 맞는지 화자 인증을 수행합니다.
6. 송금 실행: 모든 검증이 완료되면, 송금 서버에 API를 호출하여 (시뮬레이션) 송금을 실행합니다.
7. 결과 안내 (TTS): 송금 결과를 "철수에게 1만 원 송금했습니다" 와 같이 음성으로 안내합니다.
8. UI 업데이트: 앱 화면에 송금 내역을 표시하고 저장합니다.

🛠️ 기술 스택

• Backend: FastAPI (Python), SQLite (기본)
• LLM & NLU: Ollama (phi3-mini 등 sLM 기반), EXAONE-DEEP (LG AI Research) 연동 고려
• Frontend: Flutter (Cross-platform), Android Native (음성 처리 연동)
• Voice: Whisper.cpp, On-Device STT 모델 (연구/개발 중)
• Auth: ECAPA-TDNN 등 경량 화자 인식 모델
• FDS: Rule-based FDS
• Infra: Docker
  

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👥 팀 역할 분담

이름	역할	주요 업무	연락처
김선민	🧭 총괄, 프론트엔드 개발	전체 시스템 설계, FastAPI 기반 백엔드 및 Flutter 앱 전체 개발, 폴더 구조/도커화, 음성 송금 기능 구성	seonmin8284@gmail.com
강병하	🧠 음성 AI (STT / TTS)	STT/TTS API 성능 테스트, 온디바이스 STT 담당, 음성 전,후처리,	kbh0287@gmail.com
하진	🤖 경량 LLM (sLMs / NLU)	phi3-mini 기반 NLU 처리, 의도 분석/슬롯 추출 설계, RAG 연동 고려	hajin0717@gmail.com
백두현	🔐 보이스 인증 / 화자인식	ecapa-tdnn 등 경량 음성 인증 모델 탐색, 안티스푸핑 대응 검토
변민찬	💡 RAG 흐름	서버 기반 RAG 흐름 제안, 의도별 발화 시나리오 설계, LLM 연동 구조 논의

📊 전체 시스템 아키텍처 개요

🛡️ 보안 주의

본 시스템은 실제 금융기관 API를 사용하지 않으며,
모든 송금 처리와 인증은 더미 데이터 기반 시뮬레이션으로 동작합니다.