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핵심 요약
Qwen3-TTS는 0.6B와 1.7B 두 가지 크기로 제공되며 텍스트 설명만으로 목소리를 만들거나 짧은 오디오로 목소리를 복제하는 기능을 오픈소스로 제공한다. 한국어를 포함한 10개 언어를 지원하며 로컬 GPU에서 효율적으로 실행 가능하다.
배경
최근 오픈소스 TTS 기술이 급격히 발전하면서 상용 서비스 수준의 성능을 로컬 환경에서도 구현할 수 있게 되었다.
대상 독자
TTS 기술을 서비스에 도입하려는 개발자 및 AI 오디오 연구자
의미 / 영향
Qwen3-TTS의 공개로 인해 고성능 목소리 복제 및 설계 기술의 진입장벽이 크게 낮아졌다. 기업들은 고가의 상용 API 대신 오픈소스 모델을 활용하여 보안이 강화된 온프레미스 환경에서 맞춤형 음성 서비스를 운영할 수 있게 되었다. 특히 다국어 지원 능력이 뛰어나 글로벌 서비스의 현지화 비용을 획기적으로 절감할 수 있을 것으로 예상된다.
챕터별 상세
01:59
Qwen3-TTS 모델 라인업 및 특징
Qwen3-TTS는 0.6B와 1.7B 두 가지 파라미터 사이즈로 출시되었다. 0.6B 모델은 스트리밍과 빠른 추론에 최적화되어 있으며 1.7B 모델은 Voice Design과 같은 고급 기능을 지원한다. 한국어, 중국어, 영어, 일본어 등 10개 주요 언어를 공식 지원하며 Apache 2.0 라이선스로 공개되어 상업적 이용이 가능하다.
- •0.6B 모델은 저지연 스트리밍 서비스에 적합한 경량 모델이다
- •1.7B 모델은 자연어 지시를 통한 정교한 목소리 제어가 가능하다
- •한국어를 포함한 10개 언어에 대해 높은 자연스러움을 제공한다
07:07
엔드투엔드 아키텍처와 기술적 혁신
과거 Tacotron과 같은 모듈형 방식에서 벗어나 단일 신경망으로 구성된 엔드투엔드 아키텍처를 채택했다. Qwen-TTS-Tokenizer-12Hz를 사용하여 오디오 신호를 효율적으로 압축하고 텍스트 토큰과 함께 처리한다. Dual-track 모델링을 통해 첫 번째 오디오 패킷 생성 시간을 97ms 수준으로 단축하여 실시간 대화형 AI 구현이 가능하다.
- •12Hz 토크나이저를 통해 고품질 오디오를 낮은 비트레이트로 압축한다
- •텍스트와 오디오 토큰을 통합 처리하는 LLM 기반 구조를 사용한다
- •실시간 응답을 위한 초저지연 스트리밍 생성 기술을 적용했다
12:38
Voice Design과 감정 제어 기능
Voice Design 기능을 통해 '밝고 에너지가 넘치는 젊은 여성의 목소리'와 같은 자연어 설명만으로 새로운 목소리를 생성했다. 속삭임, 큰 소리, 슬픔, 기쁨 등 다양한 감정과 발화 스타일을 지시어(Instruction)로 세밀하게 조정할 수 있다. 실험 결과 특정 인물의 스타일을 묘사하는 지시어에도 어느 정도 대응하는 유연성을 보였다.
- •텍스트 프롬프트만으로 고유한 가상 화자를 생성할 수 있다
- •감정 상태와 발화 속도 등 Prosody 요소를 직접 제어한다
- •복잡한 설정 없이 자연어 인터페이스로 커스텀 목소리 구축이 가능하다
16:24
3초 샘플을 활용한 Zero-shot 목소리 복제
단 3초 분량의 참조 오디오(Reference Audio)를 입력하여 화자의 목소리 특징을 즉석에서 복제했다. 별도의 파인튜닝 과정 없이 제로샷 방식으로 작동하며 원본 화자의 음색과 억양을 높은 정확도로 재현했다. 복제된 목소리로 다른 언어를 말하게 하는 교차 언어 생성에서도 화자의 정체성이 잘 유지되는 결과를 확인했다.
- •매우 짧은 오디오 샘플만으로도 고품질 목소리 복제가 가능하다
- •추가 학습이 필요 없는 제로샷 추론 방식을 사용한다
- •다국어 환경에서도 화자의 고유한 음색 특징을 보존한다
python
wavs, sr = model.generate_custom_voice(
text=text,
language=language,
speaker=speaker,
instruct=instruct
)Qwen3-TTS 모델을 사용하여 커스텀 목소리로 음성을 생성하는 기본 함수 호출 예시
11:35
스마트 텍스트 처리 및 수식 이해
LaTeX 수식이나 이메일 주소와 같은 복잡한 텍스트 형식을 별도의 전처리 없이 자연스럽게 읽어낸다. Qwen3 언어 모델의 지식을 활용하여 문맥에 맞는 적절한 읽기 방식을 스스로 판단한다. 이는 기존 TTS 시스템들이 특수 기호 처리를 위해 복잡한 정규표현식이나 사전 정의가 필요했던 문제를 해결했다.
- •LaTeX 수식을 수학적 의미에 맞게 정확하게 음성으로 변환한다
- •이메일 주소나 URL 등 특수 형식을 문맥에 맞게 처리한다
- •언어 모델의 이해력을 바탕으로 텍스트 전처리 의존도를 낮췄다
python
wavs, sr = model.generate_voice_design(
text=text,
language="English",
instruct="Young female voice, very cute and energetic. High-pitched with a bright tone."
)자연어 설명을 통해 새로운 목소리를 설계(Voice Design)하고 음성을 생성하는 코드
실무 Takeaway
- 1.7B 모델은 약 4-5GB의 VRAM만으로도 실행 가능하여 일반적인 소비자용 GPU에서 Voice Design 기능을 구현할 수 있다
- 단 3초의 오디오 샘플만으로 제로샷 복제가 가능하므로 대규모 데이터셋 없이도 개인화된 TTS 서비스를 구축할 수 있다
- 엔드투엔드 아키텍처 덕분에 텍스트 전처리 과정이 대폭 간소화되어 개발 파이프라인의 복잡도를 낮출 수 있다
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출처 · 인용 안내
원문 발행 2026. 01. 24.수집 2026. 02. 21.출처 타입 YOUTUBE
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