최고의 텍스트 음성 변환 프로젝트 10가지에 대한 심층 리뷰

-오픈 소스 텍스트 음성 변환(TTS) 프로젝트: 애플리케이션에 사실적인 '음성' 사운드를 삽입할 수 있습니다.

인공지능의 물결 속에서 텍스트 음성 변환(TTS) 기술은 디지털 세계와 인간의 감각을 연결하는 중요한 가교 역할을 하고 있습니다. 지능형 비서의 인간과 기계 간의 대화부터 내비게이션 시스템의 음성 안내, 독서 보조 장치에 이르기까지 TTS 기술은 특유의 매력으로 문자의 한계를 극복하고 보다 직관적이고 효율적인 정보 전달을 가능하게 하고 있습니다.

오픈 소스 정신이 TTS 기술의 빠른 발전을 이끌고 있습니다. 점점 더 많은 개발자와 연구자들이 오픈 소스 커뮤니티에 참여하여 TTS 생태계를 구축하고 개선하고 있습니다. 이 기사에서는 여러 유명 오픈 소스 TTS 프로젝트에 초점을 맞춰 기술적 특징과 적용 가능성을 분석하고 독자들이 다양한 선택지 중에서 자신의 필요에 가장 적합한 "사운드" 엔진을 찾을 수 있도록 도와드리겠습니다.

오픈 소스 TTS 프로젝트 개요

다음은 각기 다른 장점을 가진 일련의 오픈 소스 TTS 프로젝트에 대한 소개입니다. 언어 지원 범위, 음색 충실도, 기능 등이 다르므로 독자는 실제 애플리케이션 시나리오에 따라 선택할 수 있습니다:

1. ChatTTS: 대화 시나리오를 위한 자연스러운 음성 합성

프로젝트 특징: ChatTTS 대화 시나리오에서 음성 합성의 효과를 최적화하는 데 중점을 둔 이 솔루션의 핵심 강점은 다음과 같습니다.중국어와 영어의 뛰어난 혼합 컨텍스트 처리노래로 응답멀티 토커 시뮬레이션. 중국어, 영어, 일본어 등 6개 언어 구성을 지원하며 중국어와 영어가 섞인 텍스트를 부드럽고 자연스럽게 합성할 수 있어 다국어 대화 콘텐츠를 처리해야 하는 애플리케이션 시나리오에서 특히 중요합니다. 멀티 스피커 기능을 통해 ChatTTS는 다양한 인물의 목소리를 시뮬레이션하여 대화 시스템에 더욱 풍부한 표현력을 부여할 수 있습니다.

잠재적인 적용 시나리오: 지능형 고객 서비스 시스템, 대화형 AI 비서, 다국어 학습 도구, 오디오북 제작 등 다양한 기능을 제공합니다.

장점: 대화 장면 최적화, 자연스럽고 부드러운 중국어와 영어 혼합 읽기, 여러 화자 톤 지원.

집중해야 할 측면: 극한의 음질을 추구하는 일부 프로젝트에 비해 ChatTTS는 대화의 자연스러움과 기능성에 더 중점을 둘 수 있으며 특정 시나리오에서 음질 성능에 차이가 있을 수 있습니다.

GitHub 주소: https://github.com/2noise/ChatTTS

2. IMS Toucan: 언어 경계를 넘나드는 합성 기능

프로젝트 특징:IMS Toucan 를 통해광범위한 언어 지원는 7,000개 이상의 언어로 음성을 합성할 수 있다는 주장으로 유명합니다. 이처럼 인상적인 언어 지원 범위 덕분에 글로벌 애플리케이션을 구축하는 데 이상적입니다. IMS Toucan은 또한멀티 스피커 음성 합성이 기능은 다양한 화자의 음성 특성을 시뮬레이션하고 다양한 톤을 선택할 수 있습니다.

잠재적인 적용 시나리오: 글로벌화된 애플리케이션 배포, 다국어 교육 플랫폼, 희귀 언어 음성 리소스 개발, 언어 연구 등

장점: 매우 높은 언어 지원 범위, 다국어 지원, 활발한 오픈 소스 커뮤니티.

집중해야 할 측면: 이렇게 광범위한 언어 지원은 특정 언어의 음질 개선이 소수의 언어에 초점을 맞춘 모델보다 좋지 않을 수 있음을 의미할 수 있습니다. 대상 언어에 대한 지원의 효과를 평가하려면 실제 테스트를 하는 것이 좋습니다.

GitHub 주소: https://github.com/DigitalPhonetics/IMS-Toucan

3. 피쉬 스피치: 중국어 음성 합성의 숙달

프로젝트 특징: 물고기 말하기 전문 분야중국어, 영어, 일본어음성 합성, 특히중국어 음성 처리성능은 매우 뛰어납니다. 이 프로젝트는 약 150,000시간의 3개 국어 데이터를 학습에 사용했기 때문에 음성 합성 품질이 실제 사람의 음성에 가깝다고 강조합니다. 애플리케이션 시나리오가 주로 중국어로 되어 있고 음성의 자연스러움과 표현력에 대한 요구 사항이 높은 경우 Fish Speech를 확인해 볼 가치가 있습니다.

잠재적인 적용 시나리오: 중국어 음성 비서, 중국어 콘텐츠 제작 플랫폼, 중국어 오디오북, 중국어 음성 내비게이션이 있습니다.

장점: 자연스럽고 친숙한 오픈 소스 커뮤니티의 중국어 지원을 통해 뛰어난 품질의 중국어 음성 합성을 제공합니다.

집중해야 할 측면: 언어 지원은 중국어, 영어, 일본어에 중점을 두고 있으며 다른 언어에 대한 지원은 추가 검토가 필요할 수 있습니다.

GitHub 주소: https://github.com/fishaudio/fish-speech

4. FunAudioLLM: LLM 지원 음성 인터랙션의 새로운 모델

프로젝트 특징: FunAudioLLM은 알리바바에서 오픈소스로 제공하고 있으며, TTS 기술과 대규모 언어 모델링(LLM)의 심층 통합을 통해 다음과 같은 혁신을 이루고자 합니다.사람과 LLM 간의 더욱 자연스럽고 원활한 음성 상호 작용. 고품질 음성 생성에 초점을 맞출 뿐만 아니라 LLM 애플리케이션에서 음성 이해와 생성 간의 시너지 효과를 강조하며 차세대 음성 상호 작용 패러다임을 탐구합니다. 특히 흥미로운 내용은 다음과 같습니다. CosyVoice 는 빠른 음성 복제 기능이 뛰어납니다.

잠재적인 적용 시나리오: 차세대 스마트 스피커, 고급 음성 상호작용 기능을 갖춘 스마트 비서, LLM 기반 대화 시스템, 스마트 홈 제어 센터.

장점: 강력한 기술력을 갖춘 알리와 혁신적인 방향성이 결합된 LLM은 더욱 지능적인 음성 인터랙션 경험을 제공할 것으로 기대됩니다.

집중해야 할 측면: 비교적 새로운 프로젝트인 만큼 모델의 완성도와 안정성은 아직 개발 및 개선 중일 수 있습니다.

GitHub 주소: https://github.com/FunAudioLLM

5. Parler-TTS: 가볍고 양식화된 음성의 융합

프로젝트 특징: Parler-TTS 초점경량급(육상)노래로 응답양식화된 음성 합성. 대상 화자의 성별, 음조, 속도 및 기타 개인화된 특성을 모방하는 동시에 화자의 스타일을 지정하여 고품질의 자연스러운 음성을 생성합니다. 따라서 Parler-TTS는 리소스가 제한된 장치에서 효율적으로 실행할 수 있으며 음성 합성에 보다 개인적이고 표현력 있는 터치를 제공합니다.

잠재적인 적용 시나리오: 모바일 애플리케이션, 임베디드 시스템, 개인화된 음성이 필요한 애플리케이션, 음성 복제 및 스타일 마이그레이션 연구 등이 있습니다.

장점: 이 모델은 가볍고 리소스 소비가 적으며 양식화된 음성 생성을 지원하고 화자의 음색 특성을 모방할 수 있습니다.

집중해야 할 측면: 가벼운 모델이기 때문에 극한의 음질을 추구하는 일부 대형 모델에 비해 음질이 좋지 않을 수 있습니다.

GitHub 주소: https://github.com/huggingface/parler-tts

6. F5-TTS: 실시간 효율적인 제로 샘플 사운드 복제

프로젝트 특징: F5-TTS 상하이 자오통 대학교와 케임브리지 대학교가 공동으로 오픈소스를 제공했습니다.제로 샘플 사운드 복제노래로 응답실시간 음성 합성. 추론 실시간 속도는 0.15에 이르므로 합성 속도가 실시간보다 훨씬 빠르며 지연 시간에 민감한 애플리케이션의 요구 사항을 충족할 수 있습니다. 또한 F5-TTS는 다음을 지원합니다.음성 제어노래로 응답언어/방언 간 원활한 전환RTF=0.15는 1초 분량의 음성을 합성하는 데 0.15초밖에 걸리지 않는다는 의미입니다. "실시간 팩터 0.15"라는 용어는 일반적으로 값이 작을수록 합성 속도가 빨라지는 실시간 팩터(RTF)를 의미하며, RTF=0.15는 1초 분량의 음성을 합성하는 데 0.15초 밖에 걸리지 않는다는 의미입니다.

잠재적인 적용 시나리오: 실시간 음성 상호작용 시스템, 게임 캐릭터 더빙, 실시간 대화형 애플리케이션, 다국어 회의 시스템, 즉각적인 음성 번역 등.

장점: 실시간 추론이 빠르고, 제로 샘플 음성 복제, 음성 속도 제어, 언어 간 부드러운 전환을 지원합니다.

집중해야 할 측면: 제로 샘플 클론의 음질과 복제는 레퍼런스 오디오의 품질에 영향을 받을 수 있습니다.

GitHub 주소: https://github.com/SWivid/F5-TTS

7. MaskGCT: 비회귀 아키텍처를 갖춘 다목적 제로 샘플 TTS

프로젝트 특징: MaskGCT 는완전히 비자기 회귀적TTS 모델도 강력한제로 샘플특징. 기능이 풍부하며 다음을 지원합니다.다국어 번역 및 더빙, 음성 복제, 언어 변환, 감정 제어및 기타 여러 고급 기능을 제공합니다. 비회귀 아키텍처를 통해 합성 품질을 보장하면서 생성 속도와 효율을 높이고, 다양한 기능을 통해 더 광범위한 애플리케이션 시나리오에서 사용할 수 있습니다.

잠재적인 적용 시나리오: 다국어 영화 더빙, 음성 콘텐츠 현지화, 개인화된 음성 맞춤 서비스, 음성 저작권 보호 기술, 감성적 음성 상호작용 시스템, 언어 간 커뮤니케이션 도구 등.

장점: 비자동 회귀 아키텍처, 빠른 생성, 풍부한 기능, 다국어 지원, 음성 복제, 감정 제어 및 기타 여러 고급 기능을 제공합니다.

집중해야 할 측면: 기능이 더 복잡하고 고급 기능을 완전히 탐색하려면 어느 정도의 기술력이 필요할 수 있습니다.

GitHub 주소: https://github.com/open-mmlab/Amphion/tree/main/models/tts/maskgct

8. OuteTTS(이전의 Smol TTS): LLaMa 아키텍처를 위한 가볍고 유연한 TTS

프로젝트 특징: OuteTTS (종종 Smol TTS라고도 함)를 기반으로 합니다. LLaMa 아키텍처다음과 같이 구축되었습니다.제로 샘플 음성 복제모델. 주요 특징은 가볍고 유연하며 배포 및 사용이 쉽다는 것입니다. OuteTTS는 제로 샘플 복제를 빠르게 시도하고 싶지만 지나치게 복잡한 모델을 사용하고 싶지 않은 개발자에게 가치 있는 엔트리 레벨 옵션입니다.

잠재적인 적용 시나리오: 경량 애플리케이션의 신속한 개발, 프로토타이핑, 개인 음성 비서의 커스터마이징, 음성 복제 기술 실험 등이 이루어집니다.

장점: LLaMa 아키텍처를 기반으로 하는 이 모델은 가볍고 배포가 쉬우며 제로 샘플 음성 복제를 지원합니다.

집중해야 할 측면: 경량 모델이기 때문에 음질과 풍부한 기능이 상대적으로 제한될 수 있습니다. 동일한 항목을 지칭하는 OuteTTS 또는 Smol TTS라는 이름으로 항목이 표시되는 경우가 많습니다.

GitHub 주소: https://github.com/edwko/OuteTTS

9. 코코로: 적은 수의 레퍼런스, 다국어를 지원하는 컴팩트한 모델

프로젝트 특징: 코코로 는 파라미터가 8,200만 개에 불과하고 비교적 작은 오디오 데이터셋으로 학습된 비교적 작은 오픈소스 TTS 모델입니다. 작은 모델 크기에도 불구하고 코코로는 여전히 우수한 성능을 보여줍니다.다국어 지원기능을 통해 다국어 TTS 분야에서 미니어처의 잠재력을 입증했습니다. 리소스가 제한된 환경에서 다국어 TTS 기능을 배포해야 하는 경우 코코로는 실행 가능한 옵션이 될 수 있습니다.

잠재적인 적용 시나리오: 리소스가 적은 디바이스 애플리케이션, 임베디드 시스템, 빠르게 배포 가능한 다국어 기능, 비용에 민감한 TTS 솔루션 등이 있습니다.

장점: 이 모델은 참여자 수가 적고 리소스 요구 사항이 적으며 여러 언어를 지원하며 배포가 쉽습니다.

집중해야 할 측면: 모델 크기와 학습 데이터의 양에 따라 음질과 자연스러움이 대형 모델에 비해 떨어질 수 있습니다.

GitHub 주소: https://github.com/hexgrad/kokoro

10. 라사: 고충실도 제로 샘플 음성 복제 기술

프로젝트 특징: Llasa 는 홍콩과학기술대학교의 오픈 소스 오디오 연구소입니다.제로 샘플 음성 복제 및 TTS 모델링Llasa는 일반 텍스트로부터의 음성 생성과 주어진 참조 음성을 사용한 고정밀 복제를 모두 지원합니다. 일반 텍스트로부터의 음성 생성과 주어진 참조 음성을 사용한 고정밀 음성 복제를 모두 지원하며, Llasa는 다음을 향상시키는 데 중점을 둡니다.음성 복제의 충실도와 자연스러움Llasa는 제로 샘플 조건에서 매우 사실적인 톤을 재현하기 위해 노력하는 음성 복제 기술입니다. 음성 복제 기술의 품질에 대한 요구가 높다면 Llasa를 연구하고 적용해 볼 가치가 있습니다.

잠재적인 적용 시나리오: 고정밀 음성 복제, 캐릭터 더빙 및 음성 커스터마이징, 개인화된 음성 콘텐츠 생성, 음성 콘텐츠 저작권 보호, 감성적인 음성 합성 등을 제공합니다.

장점: 강력한 기술력을 갖춘 홍콩과학기술대학교 오디오 연구소에서 제작한 음성 자연스러움과 유사성이 높은 고품질 제로 샘플 음성 복제를 제공합니다.

집중해야 할 측면: 모델 크기가 클수록(10억 개의 매개변수 수준) 컴퓨팅 리소스에 대한 요구가 높아질 수 있습니다.

모델 다운로드 주소: https://huggingface.co/HKUSTAudio/Llasa-1B

나에게 맞는 오픈 소스 TTS 프로젝트를 선택하는 방법은 무엇인가요?

훌륭한 오픈 소스 TTS 프로젝트가 많기 때문에 자신의 필요에 가장 적합한 프로젝트를 선택하는 것이 중요합니다. 다음은 정보에 입각한 결정을 내리는 데 도움이 되는 몇 가지 주요 고려 사항입니다:

1. 언어 범위: 애플리케이션이 지원해야 하는 언어는 무엇인가요? 대상 언어를 지원하는 프로젝트가 우선적으로 고려됩니다.
2. 음성 품질과 자연스러움: 합성 음성의 음질과 자연스러움에 대해 기대하는 바는 무엇인가요? 각 프로젝트에서 제공하는 데모를 들으며 다양한 모델의 음성 효과를 시각적으로 확인하고 주관적인 평가 지표(예: 평균 의견 점수)와 객관적인 평가 데이터를 결합하여 종합적으로 평가하는 것이 좋습니다.
3. 기능별 기능 요구 사항: 애플리케이션에 제로 샘플 복제, 다중 스피커, 감정 제어, 음성 속도 조정 등과 같은 고급 기능이 필요하신가요? 실제 요구 사항에 따라 적절한 기능을 갖춘 항목을 선택하세요.
4. 성능 및 효율성 고려 사항 애플리케이션 시나리오에 실시간 요구 사항이 있나요? 모델의 추론 속도와 리소스 소비에 대한 제한은 무엇인가요? 예를 들어 실시간 대화형 애플리케이션은 추론 속도가 빠른 모델을 선택해야 하고, 리소스 제약이 있는 디바이스에서는 경량 모델을 고려해야 합니다.
5. 사용 편의성 및 문서화 개선: 프로젝트의 문서가 철저하고 이해하기 쉬운가요? 배포와 사용이 쉬운가요? 초보 개발자의 경우 문서가 명확하고 시작하기 쉬운 프로젝트를 선택하면 학습 비용을 효과적으로 줄일 수 있습니다.
6. 커뮤니티 활동 및 유지 관리 프로젝트의 오픈 소스 커뮤니티가 활성화되어 있나요? 지속적인 업데이트와 유지 관리가 이루어지고 있나요? 커뮤니티가 활발하다는 것은 일반적으로 기술 지원이 더 적시에 제공되고 반복 작업이 더 빠르다는 것을 의미합니다.
7. 라이선스 계약: 항상 프로젝트의 오픈소스 라이선스 계약을 주의 깊게 살펴 상업적 사용이 허용되는지, 상업적 사용에 특정 조건이 적용되는지 확인하세요. 일반적인 오픈 소스 라이선스에는 MIT 라이선스, Apache 2.0 라이선스, GPL 라이선스 등이 있습니다. 라이선스마다 상업적 사용에 대한 제한 사항이 다릅니다.
8. 하드웨어 리소스 요구 사항: TTS 모델마다 하드웨어 리소스 요구 사항이 다릅니다. 일부 대형 모델은 원활하게 실행하려면 고성능 GPU가 필요할 수 있고, 경량 모델은 CPU 환경에서도 실행할 수 있습니다. 하드웨어 조건에 따라 적합한 모델을 선택하세요.

위의 요소를 조합하여 특정 애플리케이션 시나리오와 기술 역량에 따라 각 프로젝트를 신중하게 평가하고 테스트하는 것이 좋습니다. 대부분의 프로젝트는 사전 학습된 모델과 데모 예제를 제공하므로 직접 경험해보고 필요에 가장 적합한 프로젝트를 선택할 수 있습니다.

결론

오픈 소스 TTS 프로젝트의 확산은 음성 기술의 혁신을 촉진하고 개발자에게 다양한 선택권을 제공했습니다. 상업용 개발자, 학술 연구자, 기술 애호가 모두 오픈 소스 커뮤니티에서 애플리케이션에 더욱 생생하고 자연스러운 음성 상호 작용 경험을 제공하는 이상적인 음성 엔진을 찾을 수 있습니다. 기술이 지속적으로 발전함에 따라 앞으로 오픈 소스 TTS 분야에서 더 많은 혁신이 등장하고 음성 기술의 대중화와 적용이 계속 촉진될 것으로 기대합니다.