2024 년 11 월 26 일

텍스트 음성 변환이란 무엇인가? – TTS 설명

스마트폰으로 대화하고, 운전하는 동안 좋아하는 기사를 소리 내어 읽거나, 완벽한 발음으로 새로운 언어를 배우는 것을 상상해 보세요. 이 모든 것이 인간의 개입 없이 가능합니다. 이것이 바로 Text-to-Speech(TTS) 기술의 마법입니다.

기업들도 특히 AI 붐 이후 TTS에 많은 투자를 하고 있습니다. TTS 시장 3.2년에는 2023억 달러로 평가되었습니다. 7년까지 2030억 달러에 도달할 것으로 예상되며 연평균 성장률은 12%입니다.

간단한 기능으로 시작했던 것이 이제 완전히 다른 것으로 진화했습니다. 대화형 AI입니다. 텍스트 음성 변환은 현재 가상 비서, 고객 서비스 봇 등을 구동하는 것과 동일한 기술입니다. 따라서 이 가이드에서는 텍스트 음성 변환에 대해 알아야 할 모든 것을 안내해 드리겠습니다.

그런데 텍스트 음성 변환은 무엇이고 어떻게 작동할까요?

텍스트-음성(TTS) 기술의 핵심은 텍스트에 음성을 부여하는 것입니다. 간단히 말해서, 문장, 단락 또는 전체 문서를 포함한 모든 형태의 텍스트를 입력으로 받아 음성 언어로 변환합니다. 대부분의 경우 생성된 음성은 인간의 음성에 가깝지만 제품마다 다를 수 있습니다.

한 가지 좋은 예로, Google Assistant의 목소리는 로봇처럼 들리지만 반면에 hume.ai와 같은 최신 AI 도구는 인간의 목소리에 매우 가깝습니다.

다른 기술과 마찬가지로 TTS 기술도 시간이 지남에 따라 여러 AI 및 ML 알고리즘이 추가되어 기능을 강화하면서 복잡해졌습니다. 하지만 편의를 위해 텍스트 음성 변환의 작동 방식을 세 부분으로 나누었습니다.

1단계: 텍스트 처리

이것은 TTS 시스템이 텍스트를 음성으로 준비하는 첫 번째 단계입니다. 다음과 같은 일이 일어납니다.

텍스트 분석: 시스템은 먼저 문장을 스캔하여 구두점, 약어, 심지어 숫자까지 모든 것을 포함하는 구조를 이해합니다. 이를 통해 시스템은 맥락을 더 잘 이해할 수 있습니다. 좋은 예 중 하나는 "Dr."이 "Drive"가 아니라 "Doctor"로 인식된다는 것입니다.
단어 분해: 나중에 단어는 음성 구성요소로 나뉩니다. 음소. 이것은 올바른 발음을 보장하기 위한 중요한 단계 중 하나입니다. 이것은 말에서 가장 작은 소리 단위입니다. 단어를 음소로 나누는 좋은 예 중 하나는 세 개의 음소가 있는 "cat"이라는 단어입니다: /k/, /æ/, 그리고 /t/.
컨텍스트 처리: 이 단계에서 시스템은 텍스트의 맥락을 학습하여 단어를 발음하는 방법을 결정합니다. 예를 들어, "lead"라는 단어는 "lead a team"과 "lead pipe"에서 다르게 발음될 수 있습니다.

2단계: 음성 합성

텍스트가 처리되면 다음 단계는 실제 음성으로 변환하는 것입니다. 이는 두 가지 주요 방법 중 하나를 사용하여 수행됩니다.

연결 합성: 이것은 매우 오랫동안 사용되어 온 전통적인 방법입니다. 이 과정은 매우 간단하며, 미리 녹음된 인간 음성 조각을 사용하여 문장을 형성하기 위해 이를 함께 꿰매는 것입니다.

예를 들어, "Hello, world"라고 말하기 위해 시스템은 "Hello"와 "world"에 대한 사전 녹음된 사운드를 끌어와서 이를 연결하여 문장을 형성할 수 있습니다. 효과적이기는 하지만 큰 단점은 생성된 오디오가 끊기거나 로봇처럼 들릴 수 있다는 것입니다. 특히 복잡한 문장의 경우 더욱 그렇습니다.
신경 TTS(현대적 접근 방식): 사전 녹음된 클립을 시스템이 연결하는 이전 방식과 달리 Neural TTS는 현대적인 방식으로 인공 지능과 딥러닝을 사용하여 처음부터 음성을 생성합니다.

예를 들어, "Hello, world"라고 말하기 위해 신경망 기술은 전체 문장을 자연스러운 톤에 가깝게 생성하는데, 이는 또한 감정적이고 억양적입니다. 이것이 음성 품질 측면에서 오래된 TTS 소프트웨어와 새로운 TTS 소프트웨어 사이에 밤과 낮의 차이가 있는 이유입니다.

이러한 접근 방식은 매우 사실적이고, 표현력이 풍부하고, 인간과 같은 음성을 만들어내기 때문에 오늘날 많은 고급 TTS 시스템에서 선호되는 선택입니다.

3단계: 마무리 작업 추가

마지막 단계에서는 TTS 시스템이 출력을 향상시키기 위해 마지막 터치를 추가합니다.

톤과 피치: 감정이나 강조를 표현하는 데 도움이 됩니다. 예를 들어, 흥분은 높은 음조로 표현하고, 진지함은 낮은 음조로 반영합니다.
간격: 텍스트의 맥락에 따라 자연스러운 말하기 패턴에 맞게 말하기 속도를 조절합니다.
호흡과 멈춤: 제 생각에 가장 중요한 점은 이러한 고급 시스템이 AI와 ML을 사용하여 자연스러운 호흡음과 멈춤을 시뮬레이션하여 출력을 더욱 생생하게 만든다는 것입니다. 가장 좋은 예는 NotebookLM이 호흡과 멈춤이 있는 대화 형식의 텍스트에서 오디오를 생성하는 방법입니다. 사람이 말하는 방식을 그대로 모방한 것입니다.

TTS에서 AI의 역할은 무엇입니까?

우리는 AI가 TTS 기술에 혁명을 일으켰고 우리가 매일 사용하는 중요한 기능, 예를 들어 현실적이고 자연스러운 음성을 생성하는 기능을 가능하게 했다고 믿습니다. 이러한 기능과 함께 정확도도 크게 향상되었습니다.

TTS 기술에 대한 AI의 가장 중요한 기여는 다음과 같습니다.

인간과 유사한 음성을 위한 신경 TTS: 지금까지 이것이 TTS에 대한 AI의 가장 중요한 기여입니다. AI와 함께, 이제 우리는 인간과 같은 말을 모방할 뿐만 아니라 AI 없이는 불가능했던 감정, 멈춤, 깊이를 가진 Neural TTS를 목격하고 있습니다. 기존 방법과 달리, 사전 녹음된 세그먼트에 의존하지 않고도 유연하고 생생한 음성을 만들어냅니다.
감정적 접촉: AI를 사용하면 텍스트-음성 시스템이 감정이 담긴 오디오를 생성할 수 있습니다. 이는 특히 챗봇과 대화할 때 유용하며, 기업과 사용자 모두에게 유익한 강조된 음성이 있습니다. 이것이 점점 더 많은 TTS 시스템이 스토리텔링, 치료 및 가상 비서에 사용되는 이유입니다.
사용자 정의 가능한 AI 음성: AI와 TTS를 통합한 이후로, 톤을 필요에 따라 쉽게 변경할 수 있으므로 개인 및 전문적 용도로 개인화된 음성을 만들 수 있습니다. 예를 들어, 기업은 이 사용 사례와 일치하는 톤으로 공감 모델을 구축할 수 있지만, 반면에 개인이 재미삼아 무언가를 만들고 싶어한다면 영화에서 영감을 받은 도구인 JARVIS처럼 들리는 모델을 구축할 수 있습니다.
다국어 및 악센트 지원: AI를 통해 TTS 시스템은 여러 언어를 쉽게 이해하고 응답할 수 있습니다. 이런 방식으로 회사는 글로벌 청중을 위한 포용성과 접근성을 보장할 수 있습니다. 하지만 가장 좋은 점은 지역적 뉘앙스에도 적응하여 궁극적으로 관련성을 개선한다는 것입니다.
대화형 AI와의 통합: TTS는 AI와 통합되면 Alexa와 Siri와 같은 최신 AI 어시스턴트의 필수적인 부분이 되었습니다. 이를 통해 이러한 어시스턴트가 대화적이고 매력적이며 상황에 맞는 응답을 제공할 수 있습니다.

TTS를 개발하기 위해 기업이 직면하는 과제

현대 기술에도 불구하고, 기업들이 TTS의 진정한 잠재력을 개발하고 활용하기 위해 직면하는 여러 가지 과제가 있습니다. 다음은 몇 가지 주요 문제입니다.

데이터 가용성 및 품질: TTS 시스템의 결과는 데이터 세트의 품질에 크게 좌우되며, 기업에서는 찾기 어렵고 구매 비용이 많이 드는 대량의 고품질 데이터가 필요합니다.
자연스러움과 표현력 달성: 이것은 기업이 직면한 가장 중요한 문제 중 하나이며, 그것은 자연스러움과 표현력을 달성하는 것입니다. 현대의 AI와 ML 알고리즘은 이 문제를 상당 부분 해결했지만, 이러한 시스템은 종종 냉소주의나 흥분과 같은 상황에 민감한 표현을 복제하는 데 부족합니다.
높은 계산 비용: AI로 구동되는 고급 TTS 모델을 개발하려는 경우 타코트론 or WaveNet, 컴퓨팅 파워에 엄청난 돈을 쓸 준비를 하세요. 이러한 고급 TTS 시스템은 추론 및 훈련을 위해 최신 GPU를 요구하는데, 이는 소규모 조직에 큰 문제가 될 수 있습니다.
다국어 및 지역 적응: 여러 언어와 악센트를 이해하는 TTS 시스템을 구축하는 것은 엄청난 문제입니다. 이것이 회사가 종종 여러 언어에 대한 여러 TTS를 개발하고 이를 병합하여 이 문제를 해결하는 이유입니다. 그러한 솔루션조차도 이 문제를 100% 해결할 수 없을 수도 있습니다.

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