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텍스트 음성 변환(TTS)이란 무엇입니까?

텍스트 음성 변환은 인공 지능을 사용하여 쓰여진 텍스트를 말하는 오디오로 변환하는 기술입니다. 초기 로봇 합성기부터 인간과 구분할 수 없는 오늘날의 신경망에 이르기까지 TTS는 우리가 기술과 상호 작용하고 콘텐츠를 소비하며 정보에 액세스하는 방식을 변화시켰습니다.

기술 과거 기록 어떻게 작동하는지 신경망 에볼루션
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텍스트 음성 변환의 주요 개념

현대 음성 합성의 빌딩 블록 이해

TTS가 의미하는 바

TTS는 텍스트-투-스피치(Text-to-Speech)의 약자로, 컴퓨터 생성 음성을 사용하여 텍스트를 말하는 오디오로 변환하는 기술입니다.

신경 TTS 작동 방식

현대 TTS는 심층 신경망을 사용하여 텍스트를 분석하고, 음성 패턴을 예측하고, 놀랍도록 인간답게 들리는 오디오 파형을 생성합니다.

음성 합성의 역사

1960년대 규칙 기반 시스템에서 1990년대 연속 합성에 이르기까지 오늘날의 신경 모델까지 TTS가 60년 동안 어떻게 진화했는지 알아보십시오.

현대 AI 모델

Kokoro, Bark, CosyVoice 2와 같은 오늘날의 모델은 변환기, 확산, 변화 추론을 사용하여 인간 수준의 음성 품질을 달성합니다.

일반적인 응용 프로그램

TTS는 화면 리더, GPS 네비게이션, 가상 보조자, 오디오북, 고객 서비스 봇, 전자 학습 플랫폼 및 콘텐츠 제작에 사용됩니다.

오픈 소스 vs 상용

오픈 소스 모델(MIT, 아파치 2.0)은 무료로 자체 호스팅 가능한 TTS를 제공하며 상용 서비스는 SLA와 지원을 포함한 관리형 API를 제공한다.

TTS.ai에서 사용 가능한 TTS 모델

빠르고 가볍고 스튜디오 품질의 신경 음성

KokoroKokoro

Free

Lightweight 82M parameter model delivering studio-quality speech with blazing-fast inference.

Fast 5/5

최적의 용도: 최첨단 소형 모델 — 신경 TTS가 얼마나 발전했는지 보여줍니다.

시도해 보기 Kokoro

BarkBark

Standard

Transformer-based text-to-audio model that generates realistic speech, music, and sound effects.

Slow 4/5

최적의 용도: 음성을 뛰어넘는 오디오 생성을 보여주는 트랜스포머 기반 모델

시도해 보기 Bark

CosyVoice 2CosyVoice 2

Standard

Alibaba's scalable streaming TTS with human-parity naturalness and near-zero latency.

Medium 5/5 음성 복제

최적의 용도: 인간 패리티 품질 및 제로 샷 복제를 사용한 TTS 스트리밍

시도해 보기 CosyVoice 2

ChatterboxChatterbox

Premium

State-of-the-art zero-shot voice cloning with emotion control from Resemble AI.

Medium 5/5 음성 복제

최적의 용도: 음성 합성의 최첨단을 보여주는 제로 샷 음성 복제

시도해 보기 Chatterbox

Tortoise TTSTortoise TTS

Premium

Multi-voice text-to-speech focused on quality with autoregressive architecture.

Slow 5/5 음성 복제

최적의 용도: 최고의 오디오 품질을 우선시하는 자동 회귀 아키텍처

시도해 보기 Tortoise TTS

신경 TTS 작동 방식

4단계의 현대적인 음성 합성 파이프라인

1

기본 사항 이해하기

TTS는 쓰여진 텍스트를 말하는 오디오로 변환합니다. 현대 시스템은 수천 시간의 인간의 음성 녹음을 기반으로 훈련된 신경망을 사용합니다.

2

다른 모델 탐색하기

각 TTS 모델은 서로 다른 아키텍처(변환기, 확산, 변화)를 사용하고 있으며 속도, 품질 및 기능에 있어서 고유한 장점을 가지고 있습니다.

3

직접 시도해 보세요

TTS를 이해하는 가장 좋은 방법은 사용하는 것입니다. 위의 무료 모델을 사용해 보세요. 텍스트를 붙여넣고 몇 초 만에 말하는 것을 들을 수 있습니다.

4

프로젝트에 통합

좋아하는 모델을 찾으면 API를 사용하여 TTS를 애플리케이션, 제품 또는 콘텐츠 제작 워크플로우에 통합할 수 있습니다.

텍스트 음성 변환의 간략한 역사

기계적인 말하는 기계에서 신경망까지

초기 시절 (1950년대-1980년대)

최초의 컴퓨터 생성 연설은 1961년 IBM이

주목할 만한 시스템: Votrax (1970년대), DECtalk (1984년, 스티븐 호킹이 사용), Apple

연속 합성 (1990년대-2000년대)

연속 TTS는 수천 개의 음소 조합을 말하는 실제 인간의 음성을 녹음한 다음 런타임에서 올바른 세그먼트를 합쳐 냅니다. 이 방법은 보다 자연스럽게 들리는 음성을 생성하지만 대규모 데이터베이스(종종 음성당 10-20시간의 녹음)가 필요했습니다. 품질은 세그먼트 사이의 부드러운 조인을 찾는 데 크게 의존했습니다.

사용: AT&T Natural Voices, Nuance Vocalizer, 초기 구글 번역 TTS.

통계/파라미터 (2000년대-2010년대)

녹음을 합치는 대신, 파라미터 모델은 음성의 통계적 표현을 배웠다. 숨겨진 마르코프 모델(HMM)과 후기의 심층 신경망은 음성 파라미터(피치, 지속 시간, 스펙트럼 특징)를 생성하여 보코더를 통해 공급했다. 이것은 무제한의 어휘를 허용하고 음성 생성을 용이하게 했지만, 보코더 단계는 종종 \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \

주요 모델: HTS, Merlin, 초기 DNN 기반 시스템.

신경 TTS (2016년 현재)

현대 시대는 WaveNet(DeepMind, 2016)으로 시작되어 심층 신경망을 사용하여 샘플별로 오디오 샘플을 생성했고, 이어 Tacotron(Google, 2017)이 텍스트를 분광도에 직접 매핑하는 방법을 배웠습니다. 오늘날

주요 혁신: WaveNet, Tacotron, FastSpeech, VITS, Bark, Kokoro.

현대 신경 TTS 시도

현대 신경 TTS 작동 방법

자연스럽게 들리는 AI 음성 뒤에 있는 아키텍처

텍스트 분석 및 정상화

원시 텍스트는 정리되고 정상화됩니다: 숫자는 단어가됩니다 (\

음향 모델 (텍스트에서 분광도로)

음향 모델(종종 변환기 또는 자기 회귀 네트워크)은 음성 순서를 가지고 멜 스펙트로그램을 예측합니다. 멜 스펙트로그램은 오디오가 어떻게 전달되는지를 시각적으로 표현합니다.

보코더 (스펙트로그램에서 오디오로)

보코더는 멜 스펙트로그램을 실제 오디오 파형으로 변환합니다. Griffin-Lim과 같은 초기 보코더는 로봇 아티팩트를 생성했습니다. 현대의 신경 보코더 (HiFi-GAN, BigVGAN, Vocos)는 호흡 소리와 미묘한 입술 움직임을 포함하여 자연스러운 음성의 미세한 세부 사항을 포착하는 고품질 24kHz 또는 44.1kHz 오디오를 생성합니다.

엔드 투 엔드 모델

VITS, Kokoro, Bark와 같은 최신 모델은 2단계 파이프라인을 완전히 건너뛰고 단일 신경망에서 텍스트에서 오디오로 직접 이동하여 아티팩트를 줄여 더욱 자연스러운 결과를 생성합니다. Bark와 같은 일부 모델은 음성과 함께 비음성 소리, 웃음, 음악을 생성할 수도 있습니다.

직접 경험해 보세요

TTS 접근법 비교

4세대 TTS 기술의 비교

접근 시대 자연스러움 유연성 속도 필요한 데이터
포만트 합성
규칙 기반 주파수 모델링		 1960s-1990s 없음
연결
스티치된 오디오 영역		 1990s-2010s 10-20 시간 이상
파라메트릭 (HMM/DNN)
통계 음성 모델		 2000s-2016 1-5 시간
신경 엔드 투 엔드
딥 러닝(VITS, Kokoro, Bark)		 2016-현재 분에서 시간으로
신경 TTS 무료로 시도

TTS의 일반적인 응용 프로그램

오늘날 텍스트 음성 변환이 사용되는 곳

접근성

화면 리더, 보조 장치, 시각 장애 또는 독서 장애를 가진 사람들을 위한 도구는 TTS를 사용하여 모든 사람이 디지털 콘텐츠에 액세스할 수 있도록 합니다.

콘텐츠 생성

YouTuber, podcaster, 소셜 미디어 크리에이터는 음성 인식을 통해 음성, 내레이션, 자동화된 콘텐츠 생산을 대규모로 수행합니다.

가상 조수Name

Siri, Alexa, Google 어시스턴트 및 고객 서비스 채팅 봇은 모두 TTS를 사용하여 사용자에게 자연스럽게 답변을 말합니다.

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자주 묻는 질문

텍스트 음성 변환 기술에 대한 일반적인 질문

TTS는 Text-to-Speech의 약자로, 합성 또는 AI 생성 음성을 사용하여 글자를 청취 가능한 말로 변환하는 기술을 의미합니다. 기술 문헌에서 이 용어는 "음성 합성"과 교환 가능하게 사용됩니다.

현대의 TTS 시스템은 텍스트 분석(분석, 정상화, 음성 변환), 음운 예측(리듬, 피치, 스트레스, 일시 정지를 결정), 오디오 합성(실제 사운드 파형 생성)의 세 단계로 작동합니다. 신경 모델은 훈련 데이터를 통해 이 세 단계를 모두 학습합니다.

신경 TTS는 딥 러닝을 사용하여 처음부터 음성을 생성하여 더욱 부드럽고 자연스럽게 들리는 오디오를 생성하며, 음조와 감정이 더욱 뛰어납니다.

SSML(Speech Synthesis Markup Language)은 TTS 시스템이 텍스트를 발음하는 방법을 제어할 수 있는 XML 기반 마크업 언어입니다. 텍스트 입력 내의 SSML 태그를 사용하여 일시 정지, 강조, 발음, 음조 변경 및 발음 속도를 지정할 수 있습니다.

TTS는 접근성(시각 장애 사용자를 위한 화면 리더), 가상 보조자(Siri, Alexa, Google Assistant), 오디오북 제작, 전자 학습, GPS 네비게이션, 고객 서비스 IVR 시스템, 콘텐츠 제작, 언어 학습 응용 프로그램에 사용된다.

TTS는 1960년대의 로봇 규칙 기반 시스템에서 1990년대의 연속 합성, 2000년대의 통계 파라미터 합성, 2016년 WaveNet을 사용한 신경 TTS, 인간 수준의 품질을 달성하는 오늘날의 변환기 및 확산 모델로 진화했습니다.

자연스럽게 들리는 TTS는 정확한 음운(리듬, 강조, 음조), 적절한 페이스, 음성 사이의 부드러운 전환, 일관된 음성 정체성이 필요합니다. 신경 모델은 자연스러운 인간 음성 녹음의 대용량 데이터 세트에서 이러한 패턴을 학습합니다.

Chatterbox 및 CosyVoice 2와 같은 음성 복제 모델은 5-30초의 참조 오디오로 특정 음성을 복제할 수 있습니다. 복제 된 음성은 음색, 억양 및 말하기 스타일을 포착하지만 다른 사람의 음성을 복제하는 데는 윤리적 및 법적 고려 사항이 적용됩니다.

현대 TTS 모델은 30개 이상의 언어를 지원합니다. 일부 모델은 특정 언어에 전문화되어 있으며 다른 모델은 다국어입니다. 영어가 가장 많이 사용 가능한 모델이며, 중국어, 일본어, 한국어, 스페인어, 유럽 언어도 잘 지원됩니다.

TTS는 AI 음성 생성의 하위 집합입니다. TTS는 특히 텍스트 입력을 음성 출력으로 변환합니다. AI 음성 생성은 음성 복제, 음성 변환, 음성 대 음성 및 사운드 효과 생성을 포함하는 광범위한 용어입니다.

그것은 당신의 필요에 따라 달라집니다. Kokoro는 일반적인 사용을 위해 속도와 품질의 최상의 균형을 제공합니다. Chatterbox는 음성 복제를 선도합니다. Orpheus는 감정 표현에 뛰어납니다. StyleTTS 2는 가장 자연스러운 단일 스피커 내레이션을 생성합니다. 모든 사용 사례에 대한 단일 "최고" 모델은 없습니다.

TTS.ai의 모든 모델은 오픈 소스이며 셀프 호스팅이 가능합니다. Piper와 같은 CPU 전용 모델은 모든 컴퓨터에서 실행할 수 있으며 Kokoro 및 Bark와 같은 GPU 모델은 2-8GB VRAM이 있는 NVIDIA GPU가 필요합니다.
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개선할 수 있는 점은 무엇입니까? 고객님의 피드백이 문제를 해결하는 데 도움이 됩니다.

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