상위 5개 텍스트 음성 변환 오픈 소스 모델
작성자별 이미지
# 소개
TTS(텍스트 음성 변환) 기술이 크게 발전하여 저를 포함한 많은 제작자가 프레젠테이션 및 데모용 오디오를 쉽게 제작할 수 있게 되었습니다. 나는 종종 시각적인 요소를 ElevenLabs와 같은 도구와 결합하여 스튜디오 수준의 녹음에 필적하는 자연스러운 내레이션을 만듭니다. 가장 좋은 점은 오픈 소스 모델이 고품질 현실감, 감정적 깊이, 음향 효과는 물론 팟캐스트와 유사한 긴 형식의 다중 스피커 오디오 생성 기능까지 제공하여 독점 제품과 빠르게 동등한 수준에 도달하고 있다는 것입니다.
이 기사에서는 현재 사용 가능한 주요 오픈 소스 TTS 모델을 비교하고 해당 모델의 기술 사양, 속도, 언어 지원 및 특정 강점을 논의합니다.
# 1. 바이브보이스
바이브보이스 팟캐스트와 같은 표현력이 풍부한 긴 형식의 다중 화자 대화 오디오를 텍스트에서 직접 생성하도록 설계된 고급 TTS(텍스트 음성 변환) 모델입니다. 확장성, 스피커 일관성, 자연스러운 방향 전환 등 TTS의 오랜 과제를 해결합니다. 이는 LLM(대형 언어 모델)과 단 7.5Hz에서 작동하는 매우 효율적인 연속 음성 토크나이저를 결합하여 달성됩니다.
이 모델은 두 쌍의 토크나이저를 사용합니다. 하나는 음향 처리용이고 다른 하나는 의미 처리용입니다. 이는 매우 긴 시퀀스를 효율적으로 처리하는 동시에 오디오 충실도를 유지하는 데 도움이 됩니다.
차세대 토큰 확산 방식을 사용하면 LLM(이 릴리스의 Qwen2.5)이 대화의 흐름과 맥락을 안내할 수 있으며, 경량 확산 헤드는 고품질 음향 세부 정보를 생성합니다. 이 시스템은 최대 4개의 개별 스피커를 사용하여 최대 약 90분의 음성을 합성할 수 있으며, 이는 이전 모델에서 볼 수 있는 1~2개의 스피커라는 일반적인 제한을 뛰어넘습니다.
# 2. 오르페우스
오르페우스 TTS 고품질의 공감형 텍스트 음성 변환 애플리케이션을 위해 설계된 최첨단 Llama 기반 음성 LLM입니다. 뛰어난 선명도와 표현력으로 인간과 같은 음성을 전달하도록 미세 조정되어 실시간 스트리밍 사용 사례에 적합합니다.
실제로 Orpheus는 전달 시 표현성과 자연성을 유지하면서 TTS 스트리밍의 이점을 누리는 지연 시간이 짧은 대화형 애플리케이션을 목표로 합니다. 연구원과 개발자를 위해 GitHub에서 오픈 소스로 제공되며 사용 지침과 예제도 제공됩니다. 또한 빠른 실험을 위해 Hugging Face뿐만 아니라 여러 호스팅 데모 및 API(예: DeepInfra, Replicate 및 fal.ai)를 통해 액세스할 수 있습니다.
# 3. 곤충
열쇠 훨씬 더 빠르고 비용 효율성을 유지하면서 훨씬 더 큰 시스템에 필적하는 품질을 제공하는 개방형 8,200만 매개변수 텍스트 음성 변환(TTS) 모델입니다. Apache 라이센스 가중치 덕분에 유연한 배포가 가능하므로 상업 프로젝트와 취미 프로젝트 모두에 적합합니다.
개발자를 위해 Kokoro는 간단한 Python API(KPipeline) 빠른 추론 및 24kHz 오디오 생성을 위한 것입니다. 또한 공식 JavaScript(npm) 품질과 음색 다양성을 평가하기 위해 엄선된 샘플 및 음성과 함께 브라우저 및 Node.js 환경 모두에서 스트리밍 시나리오에 사용할 수 있는 패키지입니다. 호스팅 추론을 선호하는 경우 프로덕션 시스템에 쉽게 통합할 수 있도록 간단한 HTTP API를 제공하는 DeepInfra 및 Replicate와 같은 제공업체를 통해 Kokoro에 액세스할 수 있습니다.
# 4. 오픈오디오
그만큼 오픈오디오 S1 200만 시간이 넘는 오디오에 대해 훈련된 선도적인 다국어 TTS(텍스트 음성 변환) 모델입니다. 다양한 언어로 표현력이 뛰어나고 실제와 같은 음성을 생성하도록 설계되었습니다.
OpenAudio S1을 사용하면 다양한 감정 톤과 특수 표시(예: 화남/흥분, 속삭임/고함, 웃음/흐느끼기)를 통합하여 음성 전달을 세밀하게 제어할 수 있습니다. 이는 미묘한 표현력으로 배우와 같은 연기를 가능하게 합니다.
# 5. XTTS-v2
XTTS-v2 약 6초의 참조 클립을 사용하여 제로샷 음성 복제를 가능하게 하는 다용도의 프로덕션 준비 음성 생성 모델입니다. 이 혁신적인 접근 방식을 사용하면 광범위한 교육 데이터가 필요하지 않습니다. 이 모델은 언어 간 음성 복제 및 다국어 음성 생성을 지원하므로 사용자는 다양한 언어로 음성을 생성하는 동시에 화자의 음색을 보존할 수 있습니다.
XTTS-v2는 Coqui Studio 및 Coqui API를 지원하는 동일한 핵심 모델 제품군의 일부입니다. 이는 다국어 및 언어 간 복제를 간단하게 만드는 특정 개선 사항을 갖춘 Tortoise 모델을 기반으로 구축되었습니다.
# 마무리
올바른 TTS(텍스트 음성 변환) 솔루션을 선택하는 것은 특정 우선순위에 따라 다릅니다. 다음은 몇 가지 옵션에 대한 분석입니다.
- VibeVoice는 LLM 안내 대화 전환을 활용하여 여러 사람이 참여하는 긴 형식의 대화에 이상적입니다.
- Orpheus TTS는 공감적 전달을 강조하고 실시간 스트리밍을 지원합니다.
- Kokoro는 빠른 배포를 가능하게 하고 크기에 비해 강력한 품질을 제공하는 Apache 라이선스의 비용 효율적인 솔루션을 제공합니다.
- OpenAudio S1은 감정과 톤에 대한 풍부한 제어 기능과 함께 광범위한 다국어 지원을 제공합니다.
- XTTS-v2를 사용하면 단 6초 샘플만으로 빠르고 제로샷 교차 언어 음성 복제가 가능합니다.
이러한 각 솔루션은 런타임, 라이센스, 대기 시간, 언어 적용 범위 또는 표현력과 같은 요소를 기반으로 최적화될 수 있습니다.
아비드 알리 아완 (@1abidaliawan)은 기계 학습 모델 구축을 좋아하는 공인 데이터 과학자 전문가입니다. 현재 그는 콘텐츠 제작에 집중하고 있으며 기계 학습 및 데이터 과학 기술에 대한 기술 블로그를 작성하고 있습니다. Abid는 기술 관리 석사 학위와 통신 공학 학사 학위를 보유하고 있습니다. 그의 비전은 정신 질환으로 어려움을 겪고 있는 학생들을 위해 그래프 신경망을 사용하여 AI 제품을 구축하는 것입니다.
Post Comment