텍스트 음성 변환 기술의 작동 원리: 텍스트에서 자연스러운 음성까지

텍스트 음성 변환(TTS) 기술은 작성된 글을 음성 오디오로 바꿉니다. 시스템은 먼저 텍스트의 내용과 발음 방식을 파악한 뒤, AI 모델이 오디오를 생성합니다.

먼저 TTS 엔진은 텍스트 입력을 정규화하고 컴퓨터 시스템이 처리할 수 있는 수학적 토큰과 벡터 표현으로 변환합니다. 이어서 모델은 이러한 수학적 구조를 디지털 사운드 표현으로 바꾸고, 최종적으로 오디오를 출력합니다.

이 글에서는 다양한 텍스트 음성 변환 도구의 작동 방식과, 최신 생성형 AI 신경망 음성 합성이 지금까지 가장 자연스러운 음성을 어떻게 제공하는지 살펴봅니다.

요약

• 텍스트 음성 변환 시스템은 두 단계로 작성된 글을 오디오로 변환합니다. 먼저 텍스트를 언어의 수학적 표현인 토큰으로 바꾼 다음, 토큰을 소리로 출력되는 음향 표현으로 변환합니다.
• 최신 신경망 TTS 엔진은 AI 모델을 사용해 자연스러운 음성을 생성합니다. 기업 팀은 콘텐츠 제작, 자막 제작, 고객 지원 에이전트 운영에 이를 활용합니다.
• 발음 사전과 음성 태깅은 TTS 출력을 최대한 자연스럽게 미세 조정하고 기술 용어와 이름을 정확히 발음하도록 하는 두 가지 방법입니다.
• 텍스트 음성 변환 API를 사용하면 비즈니스 애플리케이션을 고품질 음성 생성 기능에 연결할 수 있습니다.

TTS란 무엇인가요? 텍스트 음성 변환 기술의 작동 원리

텍스트 음성 변환은 작성된 텍스트를 분석하고 각 단어가 어떻게 들려야 하는지 결정한 다음, 신경망 모델과 보코더를 함께 사용해 음성 오디오를 생성합니다.

TTS는 크게 두 단계로 나뉩니다.

• 프런트엔드: 시스템이 텍스트를 TTS 엔진이 처리할 수 있는 수학적 형식으로 변환합니다.
• 백엔드: 시스템이 첫 단계의 출력을 받아 음성을 모델링하는 파형으로 변환합니다.

이제 TTS의 작동 구성 요소를 자세히 살펴보겠습니다.

텍스트 정규화와 언어 분석

TTS 프로세스의 첫 단계는 자연어 처리(NLP)입니다. 원시 텍스트 입력을 정리하고, 토큰화하고, 모호성을 해소합니다. 텍스트를 TTS 엔진이 처리할 수 있는 개별 문자 언어 단위인 토큰으로 나눕니다. 토큰은 전체 단어, '서브워드' 단위 또는 문장 부호일 수 있습니다.

텍스트에는 약어와 숫자처럼 완전한 단어 외의 기호가 흔히 포함됩니다. TTS 엔진은 이러한 항목을 어떻게 읽을지도 판단해야 합니다. 예를 들어 TTS 엔진은 '$11'을 읽고 이 텍스트를 '11달러'에 해당하는 소리로 변환합니다.

의미와 운율

운율은 음성의 높낮이와 리듬으로, TTS가 자연스럽게 들리게 하는 요소입니다. 엔진은 텍스트를 처리하는 동안 강세와 억양의 변화를 텍스트에 매핑하는 운율 정보 계층도 생성해 더 자연스럽게 들리도록 합니다.

TTS 엔진은 문맥에 따라 텍스트 음성 변환 발음을 조정해야 합니다. 단어와 구문 사이의 의미적 유사성을 매핑하는 수치 데이터인 벡터 표현 형태로 이 정보를 구성합니다. 여러 점을 따라 선을 그리는 X-Y 그래프와 비슷하지만, 2차원보다 훨씬 많은 차원에 매핑된다고 생각하면 됩니다.

대표적인 예가 동형이의어입니다. 철자는 같지만 서로 다른 단어인 동형이의어는 때때로 다르게 발음해야 합니다. TTS 엔진은 각 단어를 말할 때 사용할 억양과 강세를 식별해야 합니다. 예를 들어 "The soldier wanted to desert his unit by hiding in the desert." 문장에서 'desert'라는 표기를 어떻게 발음할지 판단해야 합니다.

Eleven v4로 이 예시가 생생하게 구현되는 모습을 확인해 보세요.

음향 모델링과 파형(음성) 합성

TTS 엔진은 이제 모두 수치 데이터가 된 토큰화 정보와 문맥 벡터를 받아 멜 스펙트로그램과 같은 음향 표현으로 변환합니다. 여기에는 서로 다른 주파수, 에너지 수준, 그리고 뇌가 감정으로 해석하는 소리가 포함됩니다. 과거에는 이 기능을 수행하는 데 다양한 시스템이 사용됐지만, 오늘날에는 신경망 모델이 가장 효과적인 방식 중 하나입니다.

마지막 단계에서는 보코더가 이러한 스펙트로그램을 사람이 음성으로 인식할 수 있는 오디오로 변환합니다. 이 과정을 파형 생성이라고 합니다.

실제 TTS 작동 방식: 예시로 살펴보기

TTS의 각 단계가 어떻게 맞물리는지 가장 쉽게 확인하려면 하나의 문장이 파이프라인을 통과하는 과정을 따라가면 됩니다.

'Mr. Ríos paid $11 on 10/06.'이라는 텍스트를 예로 들어 보겠습니다.

1. 정규화: 엔진은 'Mr.'을 'Mister'로 확장하고, '$11'을 'eleven dollars'로 읽으며, 로캘과 문맥에 따라 '10/06'이 'October sixth'인지 'the tenth of June'인지 판단합니다.
2. 토큰화와 문맥: 정리된 텍스트를 토큰으로 분할하고, 단어 간 관계를 포착하는 벡터로 변환합니다.
3. 운율: 엔진은 'eleven dollars'에 강세를 두고, 날짜 앞에 짧은 휴지를 넣으며, 문장 끝에서 음높이를 낮춥니다.
4. 음향 모델: 신경망 모델은 토큰과 운율 계획을 시간에 따른 소리를 설명하는 멜 스펙트로그램으로 변환합니다.
5. 보코더: 보코더는 스펙트로그램을 실제로 듣게 되는 최종 오디오 파형으로 변환합니다.

각 단계는 다음 단계에 더 상세한 계획을 전달합니다. 따라서 날짜를 잘못 읽는 것처럼 파이프라인 초기에 발생한 오류는 완성된 오디오까지 이어집니다.

신경망 텍스트 음성 변환이 더 사람답게 들리는 이유는 무엇인가요?

신경망 음성 합성은 자연스럽고 명료한 음성을 생성하는 데 탁월합니다. 이는 엔지니어가 TTS 엔진을 평가하는 데 사용하는 품질 기준입니다. 신경망 TTS는 텍스트 입력으로부터 음성을 생성하도록 심층 신경망(DNN)을 학습시키는 방식으로 작동합니다. 관련 텍스트와 짝지어진 대량의 녹음 음성으로 DNN을 학습시킵니다.

신경망 음성 합성 엔진은 엔터프라이즈급 TTS의 최신 세대일 뿐입니다. 그 이전에는 두 세대의 상용 합성 기술이 있었습니다.

포먼트 합성은 1970~80년대에 주류 방식이었습니다. 런타임 출력에 사람 음성을 샘플링하는 대신, 음성을 모델링한 합성음을 생성했습니다. 알아들을 수는 있었지만 단조롭고 로봇처럼 들렸습니다.

연결 합성은 1990년대부터 2010년대까지 주류였으며, 이전의 포먼트 시스템보다 더 자연스럽게 들렸습니다. 수학 규칙에 따라 톤을 생성하는 대신 작은 사람 음성 샘플을 이어 붙이거나 연결했습니다. 이 시스템은 언어 조회 테이블을 사용해 정규화된 텍스트를 소리와 일치시킨 뒤, 방대한 라이브러리 또는 '코퍼스'에서 가져온 작은 연결 음성 오디오 단위를 출력했습니다. 포먼트 엔진의 음성보다 자연스럽지만, 연결 방식은 여전히 음성을 끊기거나 잘린 듯 들리게 할 수 있습니다.

AI 음성 생성기와 텍스트 음성 변환의 차이점은 무엇인가요?

'AI 음성 생성기'는 텍스트 음성 변환을 포함한 폭넓은 음성 기술을 설명하기 위해 마케팅에서 자주 사용하는 용어입니다. 텍스트 음성 변환은 작성된 텍스트를 입력으로 받아 의미와 운율을 모델링하고 오디오 파형을 출력하는 시스템을 구체적으로 뜻합니다.

AI 음성 생성기는 TTS와 보이스 디자인, 음성 복제, 음성 스타일 전송을 위한 기타 생성 시스템을 포함하는 상호 연결된 음성 기술의 완전한 생태계입니다. 마케팅에서는 텍스트 음성 변환과 같은 의미로 자주 사용되지만, AI 음성 생성기는 TTS가 속한 더 넓은 생성형 음성 도구 범주를 가리키는 용어로 보는 것이 가장 적절합니다.

콘텐츠, 접근성, 지원에 텍스트 음성 변환을 활용하는 방법

텍스트 음성 변환 모델은 개인 및 상업 분야를 막론하고 전 세계 워크플로의 핵심 요소가 되었습니다.

텍스트 음성 변환의 대표적인 활용 사례를 소개합니다.

콘텐츠 제작

텍스트 음성 변환 도구는 대규모 미디어 제작 비용을 줄이고 내레이션 및 후반 작업 보충 녹음에 소요되는 스튜디오 시간을 단축하는 데 도움이 됩니다.

활용 사례는 다음과 같습니다.

• 내레이션
• 보이스오버
• 더빙
• 오디오북 제작
• 게임 대사

예를 들어 TAP은 ElevenLabs TTS를 활용해 교육 콘텐츠를 확장했습니다 인도 전역의 학교를 위해서입니다.

접근성

텍스트 음성 변환은 사람들이 글을 듣는 방식으로 받아들일 수 있게 해 주므로 가장 널리 사용되는 보조 기술 중 하나입니다. 자연스러운 음성은 청취자의 몰입도를 높이고 긴 콘텐츠를 들을 때의 정신적 피로를 줄입니다.

일반적인 TTS 접근성 활용 사례는 다음과 같습니다.

• 스크린 리더: 스크린 리더와 TTS로 전체 페이지를 소리 내어 읽습니다.
• 난독증 및 문해력 지원: 읽기 활동에 TTS 음성을 함께 제공해 읽기의 부담을 줄입니다.
• 저시력 및 시각 장애: 스크린 리더가 인터페이스 요소와 페이지 콘텐츠를 소리 내어 읽어 주므로 화면을 보지 않고도 소프트웨어와 웹사이트를 탐색할 수 있습니다.
• 인지 및 주의력 차이: 텍스트를 들으면 긴 문서를 읽는 데 드는 노력을 줄이고 집중을 유지하기 쉬워집니다.
• 학습 및 언어 공부: 학습자는 새 어휘의 정확한 발음을 듣고 통학하거나 공부하는 동안 교과서를 들을 수 있습니다.

스크린 리더는 버튼과 메뉴를 포함해 화면의 모든 요소를 설명하는 종합 접근성 도구입니다. 읽어주기 도구는 대개 따라가는 하이라이트와 함께 콘텐츠 자체를 읽는 데 집중하며, 오랜 시간 사용하는 경우가 많아 더 자연스러운 음성의 이점이 큽니다.

고객 지원

신경망 음성 합성은 에이전트형 상호작용이 가능한 LLM과 결합할 때 고품질 고객 경험을 제공할 수 있습니다. ElevenAgents와 같은 플랫폼은 음성 계층을 음성 인식, LLM, 연결된 도구와 결합해 에이전트가 발신자의 요구를 이해하고 자연스러운 음성으로 응답하도록 합니다.

ElevenAgents로 구축한 에이전트는 전화, 웹, WhatsApp, 이메일, SMS 전반에서 작동해 고객이 같은 내용을 반복하지 않고 채널을 넘나들며 대화를 이어갈 수 있게 합니다. 활용 사례는 다음과 같습니다.

• 양방향 음성 AI 에이전트: 지식 베이스의 질문에 답하거나 고객을 환불, 구매 등 특정 플로로 연결해 실시간 대화를 처리합니다.
• 대화형 음성 응답(IVR) 시스템: 고객이 자연스럽게 말할 수 있는 대화로, '영업은 3번을 누르세요' 같은 오래된 메뉴 트리를 대체합니다.
• 다국어 지원: 하나의 에이전트 설정으로 고객의 모국어로 서비스를 제공합니다.

예를 들어 Klarna는 ElevenAgents로 해결 시간을 10배 단축했습니다

텍스트 음성 변환 엔진은 발음을 어떻게 제어하나요?

최신 신경망 음성 합성 엔진은 매우 자연스러운 음성을 생성할 수 있지만, 인간 언어만큼 폭넓고 깊으며 역동적인 영역에는 언제나 예외 사례가 존재합니다. 생성된 음성에 억양, 속어 또는 지역 발음을 유지하고 싶을 수 있습니다. 기술 용어에 고유한 발음이 있는 업계에서 오디오를 제작할 수도 있습니다. 또는 브랜드 이름을 매우 특정한 방식으로 일관되게 발음하고 싶을 수도 있습니다.

발음 사전과 음소 재정의

ElevenLabs의 ElevenAPI에는 발음 사전 기능이 있어 엔진의 발음 방식을 맞춤 설정할 수 있습니다. 텍스트의 기호인 자소를 음소(소리 단위로 나눈 발화 단어)에 매핑하는 W3C 표준 발음 어휘 사양(PLS) 파일로 사전을 구축합니다. TTS 엔진이 목록에 있는 자소를 만나면 학습된 발음을 재정의하고 사전에 있는 음성 발음을 사용합니다.

ElevenAPI에서 발음 사전을 만드는 방법은 발음 사전 사용 문서에서 확인할 수 있습니다.

네이티브 IPA와 음성 프롬프팅

일부 TTS 모델은 텍스트 입력에 직접 삽입된 인라인 발음 태그도 인식할 수 있습니다. 따라서 계정 전체에 적용되는 사전을 구축하는 대신 한두 개의 오디오 클립에서 발음만 조정하고 싶다면, 텍스트에서 단어에 표준 IPA 표기법을 사용해 태그를 지정할 수 있습니다. 예를 들어 오디오북을 녹음하며 가상의 인물 이름을 특정 방식으로 발음하고 싶은 경우입니다.

일반적인 텍스트 음성 변환 과제와 해결 방법

가장 뛰어난 TTS 모델도 인간 언어의 미묘한 차이를 처리하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다. 가장 흔한 문제 두 가지는 생소한 단어의 오발음과 단조로운 음성입니다. 해결 방법을 살펴보겠습니다.

생소한 단어, 전문 용어, 고유 명사의 오발음

TTS 엔진은 학습 데이터에서 자소가 음소에 매핑되는 방식을 바탕으로 정규화된 텍스트의 발음을 예측하는 알고리즘을 사용합니다. 학습한 텍스트와 문맥을 바탕으로 최선의 추정을 수행합니다. 하지만 앞서 살펴본 것처럼, 특정 방식으로 발음하고 싶은 예외 사례는 많습니다.

발음 사전이나 대상 IPA 태그가 이러한 예외 사례에 가장 유용한 도구입니다. 일관되게 발음하고 싶은 반복 용어가 있다면 사전이 최선의 해결책입니다. 일부 용어만 선택적으로 조정하고 싶다면 음성 IPA 태그를 사용하세요.

단조로운 전달

이 문제는 같은 단어나 구문이 반복되는 긴 스크립트를 처리할 때 가장 자주 발생합니다. 엔진의 합성 음성은 10초짜리 짧은 클립에서는 훌륭하게 들릴 수 있지만, 45분 강의 내내 똑같이 기계적인 발음과 리듬 패턴을 들으면 청취자는 금세 피로를 느낍니다.

스크립트의 표현을 다양하게 바꾸고 음성 태그를 신중하게 활용해 발음을 주기적으로 변주하세요. 감정과 리듬 신호를 사용해 음성 출력을 더 역동적으로 만들고, 서로 다른 서사 흐름에 따라 높낮이를 변화시키세요.

텍스트 음성 변환 API로 자연스러운 음성 경험 구축하기

가벼운 웹 도구는 작은 오디오 클립을 만드는 데는 유용하지만, 더 큰 비즈니스 요구사항으로는 확장성이 부족합니다. 분당 수천 건의 고객 상호작용을 관리하거나 고품질 장문 오디오 콘텐츠를 생성하려면 더 강력한 TTS 도구가 필요합니다.

ElevenAPI와 같은 텍스트 음성 변환 API를 사용하면 소프트웨어를 신경망 음성 합성 모델에 직접 연결할 수 있습니다. REST 요청이나 영구 WebSocket을 사용해 에이전트 또는 다른 목적을 위한 오디오를 대규모로 필요할 때 생성할 수 있습니다.

텍스트 음성 변환 API 요청의 작동 방식

모델은 복잡하지만, 개발자 플로는 쉽게 이해하고 시작할 수 있습니다.

ElevenAPI를 사용하면 애플리케이션에 텍스트 음성 변환을 통합하는 데 몇 분이면 충분합니다.

1. 요청 전송: 애플리케이션이 API 키와 함께 텍스트, 음성 ID, 모델 ID를 API에 전송합니다.
2. 생성: 모델이 정규화부터 보코더까지 앞서 설명한 파이프라인을 실행합니다.
3. 오디오 수신: API가 완성된 오디오 파일을 반환하거나, 생성이 끝나기 전 재생을 시작할 수 있도록 청크 단위로 스트리밍합니다.
4. 재생 또는 저장: 애플리케이션이 오디오를 실시간으로 재생하거나 저장하거나 전화선 같은 다른 시스템으로 전달합니다.

완성 파일에 REST를 사용하든 실시간 스트리밍에 WebSocket을 사용하든 같은 플로가 적용되며, 아래 설명한 SDK가 이러한 호출을 대신 처리합니다.

개발자를 위한 아키텍처 고려 사항

사용 사례에 따라 처리 속도, 오디오 충실도, 네트워크 지연 시간 및 프로토콜, 통합 기능 간의 절충점을 균형 있게 조정해야 할 수 있습니다.

지연 시간과 충실도

대화형 에이전트가 자연스럽게 들리려면 첫 오디오 출력까지 약 100ms를 목표로 해야 합니다. 이는 네트워크와 TTS 엔진 전반의 지연 시간을 최소화한다는 의미입니다. 이 제약 조건 안에서 에이전트 아키텍처가 제공할 수 있는 오디오 출력 품질을 고려해야 합니다.

반대로 팟캐스트나 강의처럼 장문 오디오를 제작할 때는 지연 시간이 덜 중요합니다. 지연 시간을 최소화하기보다 고충실도 출력을 극대화하는 데 집중해야 합니다.

스트리밍 프로토콜

API 연결에 사용하는 프로토콜도 지연 시간과 성능에 영향을 줄 수 있습니다. WebSocket은 진정한 양방향 오디오 스트리밍을 지원합니다. 즉, 전체 피드가 렌더링될 때까지 기다리지 않고 텍스트 청크를 한 번에 처리할 수 있습니다. TTS 엔진이 이후 청크를 계속 처리하는 동안 첫 청크부터 재생을 시작할 수 있습니다.

SDK

ElevenAPI와 같은 엔터프라이즈급 텍스트 음성 변환 API는 완전한 소프트웨어 개발 키트(SDK)를 Python 및 TypeScript/JavaScript용으로 제공하며, REST API도 지원해 새 아키텍처를 빠르게 구축할 수 있습니다. 이를 활용해 개발팀의 통합 부담을 줄이세요.

텍스트 음성 변환을 위한 ElevenAPI 시작하기

선도적인 음성 모델의 자연스러운 TTS 합성은 에이전트와 오디오 프로덕션에 필요한 고품질 오디오 출력을 제공해 청취자의 몰입을 유지합니다. 고객 워크플로를 지원할 고품질 대화형 에이전트를 찾고 있거나 애플리케이션에 TTS를 구축하고 싶다면, ElevenLabs가 해결책을 제공합니다.

지금 ElevenAPI로 나만의 고충실도 오디오를 생성해 시작하거나 ElevenAgents.

자주 묻는 질문