Neural TTS vs. Concatenative TTS vs. Parametric TTS: 개발자가 알아야 할 핵심

급부상한 text to speech 기술은 사람들이 디지털 콘텐츠와 상호작용하는 방식을 바꿔 놓았습니다. 음성 비서와 접근성 도구부터 게임, 고객 서비스, 이러닝에 이르기까지, text to speech는 현대 소프트웨어 생태계의 핵심 요소가 되었습니다. 하지만 모든 text to speech 시스템이 동일하게 만들어진 것은 아닙니다. 이 가이드는 신경망 기반, 연결 합성(Concatenative), 파라메트릭 방식의 text to speech가 어떻게 동작하는지 알기 쉽게 풀어 설명해, 필요에 맞는 방식을 고를 수 있도록 돕습니다. 

텍스트 음성 변환(TTS)이란?

Text to speech (TTS)는 작성된 텍스트를 계산적 모델을 사용해 음성 오디오로 변환하는 과정입니다. 수년에 걸쳐 TTS 기술은 규칙 기반 시스템에서 AI 기반 신경망으로 발전했고, 자연스러움, 명료도, 효율성 측면에서 큰 도약이 있었습니다.

주요한 TTS 시스템은 크게 세 가지로 나눌 수 있습니다:

Concatenative TTS

Concatenative text to speech는 미리 녹음해 둔 인간 음성 조각들을 데이터베이스에 저장해 두었다가, 실시간으로 이어 붙여 단어와 문장을 만듭니다. 이 접근법은 특정 경우에 명확하고 자연스러운 발화를 제공할 수 있지만, 녹음들이 매끄럽게 섞이지 않을 때 문제가 생길 수 있습니다.

Parametric TTS

Parametric text to speech는 음성의 피치, 길이, 스펙트럼 특성과 같은 매개변수를 사용해 인간 음성의 수학적 모델로 오디오를 합성합니다. 이 방식은 효율성과 유연성이 뛰어나지만 자연스러움이 떨어져 자칫 로봇처럼 들릴 때가 많습니다.

Neural TTS

Neural text to speech는 딥러닝 아키텍처를 활용해 텍스트 입력으로부터 직접 음성 파형을 생성하여, 매우 자연스럽고 표현력 있는 음성을 만들어냅니다. 이러한 시스템은 억양, 리듬, 감정까지 재현할 수 있어 현재 가장 발전한 방식입니다.

Concatenative TTS: 초창기 표준

Concatenative TTS는 상용화에 성공한 초기 합성 음성 생성 방식 중 하나였습니다.

Concatenative TTS 작동 원리

Concatenative 시스템은 음소, 음절 또는 단어와 같은 미리 녹음된 발화 단위를 선택해 문장으로 이어 붙이는 방식으로 동작합니다. 이러한 단위는 실제 사람 녹음을 기반으로 하기 때문에 정렬만 잘 맞으면 비교적 자연스럽게 들립니다.

Concatenative TTS 장점 

Concatenative TTS는 데이터베이스가 크고 잘 정리돼 있을 때, 특정 언어와 음성에 대해 자연스럽고 알아듣기 쉬운 음성을 제공할 수 있습니다. 실제 사람의 녹음을 사용하므로 발음의 명료성과 정확성이 잘 유지됩니다.

Concatenative TTS 한계

Concatenative 시스템의 가장 큰 단점은 유연성이 부족하다는 점입니다. 음성의 피치, 톤 또는 스타일을 쉽게 바꿀 수 없고, 단위 간 전환이 종종 어색하게 들립니다. 또한 대규모 오디오 데이터베이스의 저장 용량 요구가 커서 확장성이 떨어질 수 있습니다.

Concatenative TTS 활용 사례

결합형 TTS는 대체 기술이 부족하던 시절, 충분히 쓸 만한 품질을 제공해 초기 GPS 내비게이션, 전화 기반 IVR 메뉴, 접근성 도구에서 널리 사용되었습니다.

파라메트릭 TTS: 유연하지만 자연스러움은 아쉬움

파라메트릭 TTS는 결합형 시스템의 한계를 보완하고자 등장했습니다.

파라메트릭 TTS의 동작 원리

파라메트릭 시스템은 음향·언어적 매개변수를 바탕으로 음성을 생성하기 위해 수학적 모델을 사용합니다. 녹음을 이어 붙이는 대신 이러한 모델은 음높이, 길이, 포먼트 같은 매개변수를 조정해 음성을 합성합니다.

파라메트릭 TTS의 장점

파라메트릭 TTS는 수천 건의 녹음을 저장할 필요가 없어 결합형 시스템보다 저장 공간을 훨씬 적게 차지합니다. 또한 발화 속도나 톤 같은 특성을 동적으로 바꿀 수 있어 개발 측면에서 더 유연합니다.

파라메트릭 TTS의 한계

파라메트릭 시스템은 효율적이지만, 생성된 오디오는 종종 인간의 억양·리듬·표현력이 부족합니다. 청취자들은 파라메트릭 TTS를 기계적이거나 단조롭다고 느끼는 경우가 많아, 자연스러움이 중요한 소비자용 애플리케이션에는 다소 부적합합니다.

파라메트릭 TTS의 사용 사례

파라메트릭 TTS는 초기 디지털 어시스턴트와 교육용 소프트웨어에서 널리 쓰였습니다. 연산 자원이 빠듯한 환경에서는 고품질 음성보다 연산 효율이 중요할 때 여전히 유용합니다.

뉴럴 TTS: 현재의 표준

뉴럴 TTS는 최신이자 가장 발전된 text to speech 기술을 대표합니다.

뉴럴 TTS의 동작 원리

뉴럴 시스템은 순환 신경망(RNN), 합성곱 신경망(CNN), 트랜스포머 기반 아키텍처 등 딥러닝 모델을 사용해 텍스트나 중간 언어적 특징에서 직접 음성 파형을 만들어냅니다. Tacotron, WaveNet, FastSpeech와 같은 잘 알려진 모델들이 뉴럴 TTS의 표준을 제시했습니다.

뉴럴 TTS의 장점

뉴럴 TTS는 인간의 운율, 리듬, 감정까지 포착하는 놀라울 만큼 자연스럽고 표현력 있는 음성을 생성합니다. 개발자는 맞춤형 음성을 만들고 다양한 화법을 구현하며 여러 언어로도 높은 정확도로 확장할 수 있습니다.

뉴럴 TTS의 한계

뉴럴 TTS의 주요 과제는 계산 비용과 지연 시간입니다. 뉴럴 모델 학습에는 상당한 자원이 필요하고, 추론 속도는 크게 개선되었지만 실시간 애플리케이션에서는 최적화나 클라우드 인프라가 여전히 필요할 수 있습니다.

뉴럴 TTS의 사용 사례

뉴럴 TTS는 Siri, Alexa, Google Assistant 같은 현대 음성 비서를 구동합니다. 또한 e-learning 내레이터, 엔터테인먼트 더빙, 접근성 플랫폼, 그리고 자연스러움과 표현력이 중요한 엔터프라이즈 애플리케이션에도 폭넓게 쓰입니다.

결합형, 파라메트릭, 뉴럴 TTS 비교

개발자가 어떤 text to speech 시스템을 선택할지는 사용 사례, 인프라, 사용자 기대치에 따라 달라집니다.

• 음성 품질: Concatenative TTS는 자연스럽게 들릴 수는 있지만 녹음된 데이터베이스 한계가 있고, Parametric TTS는 이해도는 높지만 종종 로봇 같으며, Neural TTS는 사람이 말하는 것과 거의 구분이 안 되는 음성을 냅니다.
• 확장성: Concatenative 시스템은 방대한 녹음 저장소가 필요하고, Parametric 시스템은 가볍지만 품질이 다소 뒤처집니다. 반면 Neural TTS는 클라우드 API와 최신 인프라를 통해 손쉽게 규모를 늘릴 수 있습니다.
• 유연성: Neural TTS는 음성 복제, 다국어 지원, 다양한 어조와 감정 표현 등 가장 유연한 옵션을 제공하며, 반면 Concatenative 및 Parametric 시스템은 적응력이 크게 떨어집니다.
• 성능 고려 사항: Parametric TTS는 연산 자원이 빠듯한 환경에서 유리하지만, 고품질 음성이 필요한 대부분의 최신 애플리케이션에는 Neural TTS가 선호됩니다.

개발자가 TTS를 선택할 때 고려해야 할 사항

텍스트 음성 변환(text to speech)을 통합할 때, 개발자는 프로젝트 요구 사항을 면밀히 따져봐야 합니다.

• 지연 시간 요구 사항: 애플리케이션이 실시간 음성 생성을 필요로 하는지 살펴봐야 합니다. 게임, 대화형 AI 및 접근성 도구는 대개 지연이 낮은 Neural TTS에 의존합니다.
• 확장성: 팀은 클라우드 기반 TTS API가 전 세계 사용자 규모로 빠르게 확장되면서도 인프라와 비용의 균형을 유지할 수 있는지 평가해야 합니다.
• 음성 커스터마이징 옵션: 최신 TTS 서비스는 점점 더 브랜드 보이스 생성, 화자 클로닝, 스타일 조절 등을 지원하므로 사용자 경험과 브랜드 일관성에 큰 영향을 줍니다.
• 다국어 지원: 글로벌 애플리케이션은 다국어가 필수일 수 있으니, 선택한 TTS 솔루션이 필요한 언어와 방언을 제대로 지원하는지 확인해야 합니다.
• 컴플라이언스 및 접근성 요구 사항: 조직은 TTS 구현이 WCAG, ADA 같은 접근성 기준을 충족하는지 확인해, 모두가 이용할 수 있도록 해야 합니다.
• 비용 대비 성능: Neural TTS는 최고 수준의 품질을 제공하지만 자원 소모가 클 수 있습니다. 개발자는 음성 품질을 예산과 인프라 제약과 잘 저울질해야 합니다.

TTS의 미래는 Neural입니다

Text to speech는 이어 붙이는 방식의 초창기에서 크게 도약했습니다. Concatenative 시스템이 토대를 마련했고, Parametric 시스템이 유연성을 더했으며, 이제 Neural TTS가 생동감 있고 표현력 있는 음성으로 기대치를 새로 쓰고 있습니다.

오늘날 개발자에게 분명한 선택은, 특히 자연스러움·확장성·다국어 기능이 중요한 애플리케이션에서는 Neural TTS입니다. 그럼에도 Concatenative와 Parametric 시스템의 역사와 절충점을 이해하면 기술 발전 흐름을 파악하고 레거시 환경에서의 의사결정에 도움이 됩니다.