AI 음성합성(Text-to-Speech, TTS) 기술은 텍스트를 자연스럽고 감정 표현이 가능한 음성으로 변환하는 기술로, 최근 생성형 AI와 결합하여 비약적인 발전을 이루고 있습니다. 과거 기계적인 톤과 부자연스러운 억양이 문제였던 TTS는 딥러닝, 특히 딥 뉴럴 네트워크(DNN)와 트랜스포머(Transformer) 기반 모델의 도입으로 인간 음성과 거의 구별이 어려울 정도로 품질이 향상되었습니다. 본 글에서는 AI 음성합성 엔진의 핵심 구조, 음성 생성에 사용되는 딥러닝 모델, 그리고 최신 연구 동향과 과제를 심층적으로 분석합니다.
1. AI 음성합성 엔진 구조
AI TTS 엔진은 일반적으로 전처리(Preprocessing) → 음향 모델(Acoustic Model) → 보코더(Vocoder) 세 가지 주요 단계로 구성됩니다.
1) 전처리 단계
전처리는 입력된 텍스트를 음성 합성에 적합한 형태로 변환하는 과정입니다.
- 텍스트 정규화(Text Normalization): 숫자, 약어, 날짜 등을 발음 가능한 형태로 변환
- 발음 변환(Grapheme-to-Phoneme, G2P): 문자 시퀀스를 음소 시퀀스로 변환
- 프로소디 예측(Prosody Prediction): 억양, 강세, 리듬 정보를 예측하여 자연스러운 발음을 지원
2) 음향 모델(Acoustic Model)
텍스트(또는 음소) 입력을 스펙트로그램 형태의 음향 특성으로 변환합니다. 과거에는 HMM-GMM 기반이 주류였지만, 현재는 딥러닝 기반 시퀀스-투-시퀀스(seq2seq) 모델이 표준입니다. 대표적으로 Tacotron, Tacotron 2, FastSpeech 계열이 있습니다.
- Tacotron: 입력 음소와 출력 스펙트로그램을 직접 매핑
- FastSpeech: 병렬 합성을 지원해 속도 향상
- Glow-TTS: 흐름 기반(Flow-based) 모델로 학습 안정성과 품질을 개선
3) 보코더(Vocoder)
보코더는 스펙트로그램을 실제 파형(Waveform)으로 변환하는 단계입니다.
- Griffin-Lim: 과거 표준이지만 품질 한계
- WaveNet: 고품질 자연스러운 음성을 제공
- WaveGlow, HiFi-GAN: 실시간 합성이 가능하고 품질이 우수
2. 음성합성에 사용되는 딥러닝 모델
딥러닝은 TTS 기술의 품질 향상에 핵심 역할을 해왔습니다. 현재 주요 모델과 특징은 다음과 같습니다.
1) 시퀀스-투-시퀀스 모델
Tacotron 시리즈는 attention 메커니즘을 활용하여 입력 음소와 출력 스펙트로그램을 연결합니다. Tacotron 2는 WaveNet 보코더와 결합해 음질을 획기적으로 개선했습니다.
2) 병렬 합성 모델
FastSpeech와 FastSpeech 2는 병렬 처리를 통해 Tacotron 대비 합성 속도를 10배 이상 높였습니다. 이를 통해 실시간 음성 생성이 가능해졌습니다.
3) GAN 기반 모델
HiFi-GAN, MelGAN 등은 적대적 학습을 통해 고품질 파형을 생성하며, 낮은 지연(latency)과 높은 효율성을 제공합니다.
4) 트랜스포머 기반 모델
Glow-TTS, VITS 등은 트랜스포머 구조와 변분 오토인코더(VAE) 또는 흐름 기반 모델을 결합해 품질과 속도를 모두 잡았습니다. 특히 VITS는 단일 엔드투엔드 구조로 전처리, 음향 모델, 보코더를 통합합니다.
3. 최신 연구 동향과 과제
AI TTS는 빠르게 발전하고 있지만, 다음과 같은 과제와 새로운 시도가 병행되고 있습니다.
1) 다국어·다방언 지원
언어별 발음 규칙과 억양 차이를 처리하는 멀티랭귀지 TTS 연구가 활발합니다. 예를 들어, Meta의 MMS(Massively Multilingual Speech)는 1,000개 이상의 언어를 지원합니다.
2) 감정·스타일 제어
단순한 문장 읽기에서 벗어나 화자의 감정, 말투, 속도를 제어할 수 있는 기술이 발전 중입니다. Global Style Token(GST) 기법, VAE 기반 감정 제어가 대표적입니다.
3) 저자원 학습
데이터가 적은 언어·화자에 대해서도 고품질 TTS를 구현하기 위해 Few-shot, Zero-shot 학습이 연구되고 있습니다. 이는 맞춤형 AI 성우 제작에 특히 유용합니다.
4) 실시간 합성·온디바이스 구현
모바일·임베디드 기기에서의 TTS를 위해 모델 경량화(양자화, 프루닝, 지식증류)가 진행 중입니다. 이를 통해 클라우드 의존도를 줄이고 개인정보 보호도 강화됩니다.
결론
AI 음성합성 엔진은 전처리, 음향 모델, 보코더의 3단 구조로 작동하며, 딥러닝의 발전으로 품질과 속도가 모두 비약적으로 향상되었습니다. Tacotron, FastSpeech, HiFi-GAN, VITS 등 최신 모델은 자연스러운 발음, 감정 표현, 다국어 지원까지 가능하게 하고 있습니다. 앞으로는 실시간 합성, 저자원 언어 지원, 맞춤형 화자 생성 등에서 더욱 혁신이 일어날 것으로 예상됩니다. 음성 콘텐츠 제작자, 기업, 개발자는 이러한 흐름을 이해하고 적절한 기술을 선택하는 것이 경쟁력 확보의 핵심이 될 것입니다.