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음성 합성 기술의 현재 – TTS(Text-to-Speech) 진화 과정

tech777 2025. 5. 24. 05:49

한때 로봇처럼 들리던 기계음이, 이제는 감정을 담고 이야기까지 건네는 수준으로 진화했다. TTS(Text-to-Speech) 기술, 즉 텍스트를 음성으로 변환하는 이 기술은 단순한 접근성 보조 수단을 넘어, 콘텐츠 산업, 내비게이션, 스마트폰 비서, 오디오북, 고객센터, 심지어 AI 휴먼의 목소리까지 담당하고 있다. 이 글에서는 TTS 기술의 역사와 발전 단계를 되짚으며, 내가 직접 다양한 서비스와 툴을 사용해보며 느꼈던 변화의 체감과, 왜 지금의 음성 합성이 ‘단순한 읽기’를 넘어 ‘소통’의 도구로 변모하고 있는지를 중심으로 정리한다. 목소리가 기술로 만들어지는 이 흐름은, 결국 사람과 AI 사이의 거리를 얼마나 좁힐 수 있는가에 대한 질문이기도 하다.

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1세대에서 3세대까지 – TTS 기술의 역사적 흐름

TTS는 처음부터 사람처럼 말하진 않았다. 초기의 음성 합성 기술은 규칙 기반(rule-based) 방식으로, 단어를 소리 단위로 분해해 사전에 정해진 발음 규칙에 따라 읽는 시스템이었다. 내가 초등학교 때 처음 접한 영어 발음기 앱이 그런 구조였는데, 단어 사이에 억양도 없고, 억지로 이어 붙인 듯한 단조로운 소리만 나왔다. 그땐 그냥 ‘기계가 읽는 것’ 자체가 신기했지만, 지금 돌이켜보면 굉장히 불편한 경험이었다. 이후 등장한 2세대 TTS는 데이터 기반 통계적 모델을 사용했다. HMM(Hidden Markov Model) 기반 시스템이 대표적이었다. 이 방식은 실제 사람의 음성을 수천 문장 단위로 녹음한 뒤, 그 패턴을 분석해 문장 구조에 따라 확률적으로 음성을 생성한다. 내가 대학교 시절에 쓰던 내비게이션의 음성이 이 방식이었는데, 억양은 좀 나아졌지만 여전히 감정이 부족하고, 말이 뚝뚝 끊기는 느낌이었다. 당시엔 기술 한계로 억양과 리듬을 사람처럼 조절하기 어려웠고, 특히 문맥에 따른 감정 변화는 거의 불가능했다.

하지만 TTS 기술은 3세대를 맞이하며 비약적인 도약을 하게 된다. 바로 딥러닝 기반의 음성 합성이다. 특히 2016년 구글이 발표한 WaveNet은 TTS의 판도를 바꿔놓았다. 음성의 주파수 곡선을 직접 예측하는 방식으로, 훨씬 자연스러운 말투와 감정 표현이 가능해졌다. 내가 처음 WaveNet 기반 TTS를 들었을 때 가장 충격이었던 건, 문장 중간의 쉼표를 정확히 읽고, 강세가 문맥에 따라 달라진다는 점이었다. 그때 느꼈다. 이제 ‘듣기 불편한 TTS’는 끝났다고. 이후 Tacotron, FastSpeech 같은 모델들이 등장하면서, TTS는 속도와 품질을 동시에 갖춘 형태로 진화하게 된다.

딥러닝 TTS의 구조와 기술적 혁신

현재 대부분의 고품질 TTS는 딥러닝 기반이다. 그 구조는 보통 두 개의 모듈로 나뉜다. 첫째는 텍스트를 ‘음소’ 또는 ‘스펙트로그램’으로 변환하는 텍스트-음향 변환기(Text-to-Acoustic model), 둘째는 이를 실제 음파로 변환하는 보코더(Vocoder)다. 내가 실험했던 Tacotron2 모델의 경우, 음성의 억양과 길이까지 조절할 수 있었고, 글자 수가 많아도 흐름이 매끄러웠다. 이건 단순히 읽는 기술이 아니라, ‘말하는 기술’로 느껴졌다. 특히 멜로디 있는 문장이나 감정을 담은 대사에서는 WaveGlow나 HiFi-GAN 보코더를 쓸 때 더 자연스러운 소리를 만들 수 있었다. 또한 최근엔 Multi-speaker TTS가 각광받고 있다. 같은 모델로 수십 명의 음성을 생성하거나, 하나의 음성 데이터를 기반으로 다른 목소리를 ‘학습’시키는 것도 가능해졌다. 내가 개인적으로 흥미롭게 실험한 건, 내 목소리 샘플 5분만 가지고 ‘나처럼 말하는 AI’를 만든 프로젝트였다. 처음엔 어색했지만, 몇 번의 피드백 조정 후에는 정말 내가 직접 말한 것과 거의 구분이 어려운 수준의 결과물이 나왔다. 특히 감정 레이어를 넣어 ‘화남’, ‘기쁨’, ‘당황’ 같은 감정을 문장에 입히면, 말투가 실제 상황처럼 변화했다. 이건 단순히 음성 생성 기술이 아니라, 일종의 감정 모방 기술에 가까웠다. 요즘에는 실시간 스트리밍이 가능한 TTS도 등장하고 있다. 즉, 입력 텍스트가 완성되기 전에 예측 음성이 생성되기 때문에, 대화형 에이전트나 실시간 내비게이션 같은 분야에서 응답 딜레이가 현저히 줄어든다. 내가 체감한 건, 고객센터 챗봇에 TTS가 붙을 때인데, 예전엔 딜레이가 길어서 음성이 끊겼지만, 지금은 거의 전화 통화처럼 자연스럽게 이어졌다. 결국 이 모든 진화는 ‘속도와 감정’을 동시에 잡으려는 방향으로 발전하고 있다. TTS는 더 이상 보조 기술이 아니라, 인터페이스 그 자체가 되어가고 있다.

TTS의 활용과 문화적 확장 – 더 이상 ‘읽기’만 하는 기술이 아니다

현재 TTS는 거의 모든 디지털 매체와 플랫폼에서 쓰이고 있다. 내가 매일 접하는 스마트폰 속 AI 비서부터, 유튜브 콘텐츠 제작 도구, 오디오북 플랫폼, 전자책 리더기, 내비게이션, 기업 안내 시스템까지. 음성은 이제 UI(User Interface) 자체가 되고 있다. 특히 나는 TTS가 디지털 휴먼과 결합되었을 때 느껴지는 ‘생명감’에 주목한다. 실제로 가상 아이돌이나 버추얼 인플루언서들은 대부분 TTS 기반 음성을 사용한다. 리얼한 외형만큼이나 중요한 건, ‘목소리가 감정을 담고 있느냐’는 점인데, 그걸 지금의 TTS는 상당히 잘 해내고 있다. 문화 콘텐츠에서도 TTS는 놀라운 방식으로 쓰이고 있다. 예를 들어 내가 최근 참여한 프로젝트에선, 소설 작가의 문체에 맞춰 문장을 생성하고, 그 문장을 작가의 실제 목소리 톤에 맞춰 TTS로 낭독하는 시스템을 만들었다. 단순히 소리를 출력하는 것이 아니라, 그 소리가 담고 있는 ‘느낌’까지 복제하는 것이다. 오디오북 시장에서 이런 ‘감정형 TTS’는 사람 성우보다 더 저렴하면서도 일정한 품질을 유지할 수 있다는 점에서 각광받고 있다. 물론, 아직까지는 미묘한 감정 전이에선 한계가 있지만, 반복적 대사나 정보 전달 목적에선 오히려 사람보다 효율적일 때도 많다. 나는 특히 교육 분야에서 TTS의 미래를 높게 본다. 학습 보조 도구, 언어 학습용 내레이터, 시각 장애인을 위한 실시간 읽기 보조기기 등에서 TTS는 필수다. 아이들의 동화책 낭독 기능에서도, 특정 캐릭터의 목소리로 책을 읽어주는 기능이 인상 깊었고, 내가 체험한 AR 기반 교육 플랫폼에선 학생의 반응에 따라 TTS 목소리 톤이 바뀌는 기능까지 구현돼 있었다. 이건 단순한 기술 구현을 넘어, ‘말로 가르치는 AI’라는 새로운 교육의 형태라고 느껴졌다. 결국 TTS는 소리를 만들어내는 기술이 아니라, 디지털 감정과 소통의 언어를 새롭게 설계해나가는 수단이 되고 있는 것이다.

TTS는 말하는 AI의 언어, 그리고 사람과의 연결선

TTS 기술은 단순히 텍스트를 읽는 기술에서 출발했지만, 이제는 AI가 인간처럼 말하고, 감정을 표현하며, 관계를 맺을 수 있는 수단으로 진화했다. 나는 이 기술이 가져온 가장 큰 변화는 ‘사람과의 거리감’을 줄였다는 점이라고 본다. 딱딱한 기계음을 넘어 따뜻한 말투로 다가오는 TTS는, 단순한 출력 장치가 아니라 소통 인터페이스로 진화하고 있다. 앞으로의 AI 시대에서, 목소리를 통해 정체성을 갖는 기술들은 더 많아질 것이다. 그리고 그 중심에는, 조용히 감정을 복제하고 소리를 만드는 이 기술, TTS가 있을 것이다.