텍스트 음성 변환

텍스트 음성 변환(TTS)은 글자를 말로 변환하는 보조 기술입니다. 흔히 "읽어주기" 기술로 불리는 TTS 시스템은 문서, 웹 페이지부터 실시간 채팅 메시지까지 다양한 디지털 텍스트 입력을 받아 들을 수 있는 음성으로 합성합니다. 초기 버전은 기계적이고 부자연스러운 소리를 내었지만, 현대 TTS는 고급 딥 러닝(DL) 기법을 활용하여 올바른 억양, 리듬, 감정을 갖춘 인간과 유사한 목소리를 생성합니다. 이 기술은 접근성, 교육, 자동화된 고객 서비스 분야의 핵심 인터페이스로 기능하며, 디지털 콘텐츠와 청각적 소비 사이의 간극을 메우는 역할을 합니다.

텍스트 음성 변환 작동 방식

TTS 엔진의 핵심은 두 가지 주요 문제를 해결해야 합니다: 텍스트를 언어적 표현으로 처리하고 해당 표현을 오디오 파형으로 변환하는 것입니다. 이 파이프라인은 일반적으로 여러 단계를 거칩니다. 먼저 텍스트를 약어, 숫자, 특수 문자를 처리할 수 있도록 정규화합니다. 다음으로, 자연어 처리(NLP) 모듈이 음성 전사 및 억양(강세와 타이밍)을 위해 텍스트를 분석합니다. 마지막으로 보코더 또는 신경망 합성기가 실제 소리를 생성합니다.

최근 발전된 생성형 AI의 이 분야에 혁명을 일으켰습니다. Tacotron 및 FastSpeech와 같은 모델은 신경망(NN)을 활용하여 텍스트 시퀀스와 스펙트로그램 간의 복잡한 매핑을 데이터로부터 직접 학습합니다. 이러한 종단간 접근법은 특정 화자를 모방할 수 있는 고도로 표현력 있는 음성 합성을 가능하게 하며, 이는 음성 복제(voice cloning)로 알려진 개념입니다.

AI 및 머신러닝 분야에서의 응용

TTS는 현대 AI 생태계 내에서 단독으로 사용되는 경우는 드물다. 이는 종종 복잡한 시스템의 출력 계층으로 기능하며, 다른 기술들과 함께 작동한다.

• 가상 비서 및 챗봇: 아마존 알렉사나 지역화된 고객 서비스 봇과 같은 지능형 에이전트는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 텍스트 응답을 생성하며, 이는 음성합성(TTS) 엔진을 통해 음성화되어 자연스러운 대화 경험을 제공합니다.
• 접근성 도구: 스크린 리더는 시각 장애인이 시각적 콘텐츠를 이용할 수 있도록 TTS(텍스트 음성 변환)에 크게 의존합니다. iOS 기능과같은 운영 체제는 이러한 기능을 깊이 통합하여 사용자가 앱과 웹사이트를 탐색할 수 있도록 지원합니다.
• 내비게이션 시스템: 자동차 산업에서 자동차 AI 솔루션은 솔루션은 음성합성(TTS) 기술을 활용해 단계별 길 안내를 제공함으로써, 운전자가 중요한 정보를 수신하면서도 시선을 도로에 집중할 수 있도록 합니다.

컴퓨터 비전과 통합

TTS의 가장 강력한 응용 분야 중 하나는 컴퓨터 비전(CV)과 결합될 때 나타납니다. 컴퓨터 비전(CV). 이 조합은 사용자에게 물리적 세계를 설명할 수 있는 "비전-투-보이스(vision-to-voice)" 시스템을 가능하게 합니다. 예를 들어, 웨어러블 기기가 방 안의 detect 시각 장애인 사용자에게 알려줄 수 있습니다.

다음 Python YOLO26 모델을 사용하여 객체 탐지 을 수행한 후 간단한 TTS 라이브러리를 사용하여 결과를 음성으로 출력하는 방법을 보여줍니다.

from gtts import gTTS
from ultralytics import YOLO

# Load the latest Ultralytics YOLO26 model
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Perform inference on an image
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg")

# Get the name of the first detected object class
class_name = results[0].names[int(results[0].boxes.cls[0])]

# Generate speech from the detection text
tts = gTTS(text=f"I found a {class_name}", lang="en")
tts.save("detection.mp3")

이러한 애플리케이션을 확장하려는 개발자를 위해, Ultralytics 특정 데이터셋(예: 특정 통화 식별 또는 고유한 도로 표지판 판독)에 대한 맞춤형 모델 훈련 과정을 간소화하여, 이를 TTS 경보를 트리거할 수 있는 에지 디바이스에 배포하기 전에 수행할 수 있도록 합니다.

관련 개념

혼란을 피하기 위해 TTS를 다른 오디오 처리 용어와 구분하는 것이 도움이 됩니다:

• 음성인식(STT): 이는 TTS의 역방향 기술입니다. STT(또는 자동 음성 인식)는 오디오 입력을 받아 이를 텍스트로 변환합니다.
• 음성 복제: 표준 TTS(텍스트 음성 변환)는 사전 정의된 음성을 사용하는 반면, 음성 복제는 특정 개인의 음성 샘플로 모델을 훈련시키는 머신러닝을 활용하여 그 사람과 똑같이 들리는 새로운 음성을 생성합니다. 이는 AI 윤리와 관련된 중요한 질문들을 제기합니다. AI 윤리 과 딥페이크에 관한 중요한 문제를 제기합니다.
• 다중 모달 학습: 이는 텍스트, 이미지, 오디오 등 여러 유형의 데이터를 동시에 활용하여 모델을 훈련하는 것을 의미합니다. 다중 모달 모델은 별도의 음성합성(TTS) 단계 없이도 이미지를 보고 본질적으로 음성 설명을 출력할 수 있습니다.

향후 방향

텍스트 음성 변환(Text-to-Speech)의 미래는 표현력과 저지연 성능에 달려 있습니다. Google ) 와 같은 기관의 연구원들은 속삭임, 고함, 또는 문맥에 따른 비아냥을 전달할 수 있는 모델로 한계를 넓혀가고 있습니다. 또한 에지 AI 이 보편화됨에 따라 경량 TTS 모델은 인터넷 연결 없이도 기기에서 직접 실행되어 실시간 애플리케이션의 개인정보 보호와 속도를 향상시킬 것입니다.