오디오 샘플 분량이 많을수록 더욱 완벽한 보이스클로닝이 되는 게 맞을까요?
요즘 휴멜로에 보이스클로닝을 문의하는 엔터프라이즈 고객들이 많습니다.
문의하시는 고객분들이 주로 질문하시는 게 “우리회사 CF 모델을 보이스콜봇에 사용하고 싶은데 정말 휴멜로는 음성샘플 2분에 학습시간 8시간이면 보이스클로닝 가능한게 정말 맞나요?”라고 많이들 말씀 하십니다.
이렇게 질문하시는 이유를 여쭤보니 “다른 업체들은 모두들 최소 30분 이상 음성 원본에 하루 이상의 학습시간이 필요하다고 평균적으로 말하고 있다”면서 휴멜로만 너무 기술적으로 튀어서 정말 이게 가능한건가 싶어 의심이 들었다고들 하십니다.
심지어 “특정 기업은 음성 원본 품질에 대해 가이드도 깐깐해서 맞추기가 굉장히 어려워 국내 보이스클로닝 플레이어의 기술 발전이 아직 멀었구나” 싶다가 주변 추천으로 휴멜로를 알게 되면서 놀라워들 하십니다.
저희는 왜 이게 가능한지 기술적 설명도 간단히 드리지만 사실 설명보다는 바로 저희 기술력을 체험해 보실 수 있게 음성 원본을 받고 다음날에 샘플을 써보실 수 있도록 데모 보이스를 사용할 수 있는 데모 페이지를 제공해 드리면 다들 퀄리티에 놀라워 하십니다.
오늘은 최근 이러한 경험을 가지신 엔터프라이즈 고객 분들이 많으실 것으로 생각되어 과연 오디오 샘플 분량이 많을수록 더욱 완벽한 보이스클로닝이 되는 게 사실일지 알아보는 시간을 갖도록 하겠습니다.
1) 왜 음성 원본이 무조건 많을수록 좋은게 아닌지 기술 측면의 5가지 이유
TTS 품질의 장기적 보장을 위한 Speaker Embedding Table 확장 + 백본에서 임베딩 벡터 파인튜닝 필요
TTS 서비스 품질을 장기적으로 보장하려면 “Speaker Embedding Table 확장 + 백본에서의 신규 임베딩 파인튜닝” 체계를 채택해야 합니다. 이는 합성 목적 함수로 직접 최적화된 임베딩으로 일관된 음색을 확보하고 화자의 발화 습관/채널 특성이 확보되어 실사용 문장에서도 안정되어 도메인 특징을 유지할 수 있어 자연스러운 재현을 동시에 확보할 수 있는 가장 적합한 방식입니다.
발회자 분리와 스타일의 분리: SSL 단위·토큰이 데이터 효율이 극대화됨
자가지도(SSL) 음성 표현은 내용(음운/음소) 정보를 잘 담고, 화자/스타일과 느슨하게 결합되도록 설계되어 있습니다. TTS는 이 내용 표현 + 화자 임베딩을 결합해 합성하므로, 화자 적응에 필요한 화자별 데이터양이 줄어듭니다.
AudioLM류는 SSL “의미(semantic) 토큰” + 코덱 “음향(acoustic) 토큰”의 하이브리드 토크나이징을 사용, 긴 맥락 일관성과 고음질을 동시에 잡습니다. 학습단에서 텍스트 정렬/전사 없이도 학습 가능해 데이터 효율이 높습니다.
모델 스케일과 사전학습 규모에 따라 대부분의 음성 복잡도를 해결 가능
신경 코덱 언어모델(Neural Codec LM) 계열은 수만~수십만 시간의 음성을 사전 학습해, 추론 시엔 수 초짜리 레퍼런스로 화자 임베딩만 잡아도 고품질을 낼 수 있을 정도로 기술력 향상이 있었습니다. 이러한 기술력 덕분에 “음성 원본의 분량 부담”을 학습 단계에 몰아 넣은 구조라 사용자가 제공해야 할 최소 음성 샘플 요구량이 급감하게 되었습니다.
소량의 음성 샘플에서도 자연스러운 발화가 되도록 모듈화에 성공
최근 TTS의 프로소디 학습 방식은 텍스트-음향 정렬을 안정화하고 운율을 직접 제어해, 소량 적응에서도 자연스러운 리듬/강세를 자연스럽게 재현이 가능합니다. 특히 한국어처럼 문자발음 규칙이 복잡한 언어에서 특히 효과적이고 해당 기술을 가진 TTS 업체마다 각자의 노하우에 따라 보이스클로닝의 원본 샘플의 요구량과 결과값에 대한 퍼포먼스가 결정됩니다.
한국어만의 특징으로 인한 전처리 품질이 데이터양보다 더 중요함
한국어는 연음·경음화·비음화·두음법칙 등 표기와 발음 불일치가 잦아, TTS 학습이 전처리에 크게 좌우됩니다.
프로소디(어절 경계·억양) 예측 모델을 도입하는 기술회사는 해당 기술을 함께 쓰면, 소량의 음성 원본 데이터로도 문장 내 휴지/강세를 자연스럽게 생성해 냅니다.
2) 그렇다면 휴멜로는 “소량의 음성 데이터”로도 보이스 클로닝이 가능한가요? → 네, 2분이면 충분합니다.
FRTTS (Few-shot Real-time TTS): 약 2분 분량의 보이스 데이터, 8시간 학습만으로 다국어(한/영/중/일/스페인) 클론/더빙이 가능하며, 30자 기준 실시간 합성 지연이 0.3초 이하입니다. 이는 콜봇·더빙 등 대화 맥락 서비스에 실사용이 가능한 수준입니다.
3) 근데 휴멜로의 “기술력” 무엇이 더 다를까요?
TTS 전용의 파운데이션(Foundation) 모델 엔진 개발
휴멜로는 자체 개발한 파운데이션 TTS 엔진 모델을 통해 텍스트 정규화, 의미 기반 띄어읽기, 운율 제어를 포함해 한국어 특성에 맞춘 전처리/운율 설계를 국내에서 제일 완벽하게 처리하고 있습니다.
의미 기반의 띄어읽기 한영 혼용 발화를 지원
대화 문맥에 맞춘 띄어읽기, 억양 처리와 한 문장 내 한국어+영어 혼용 발화를 지원합니다. 이는 타사에서 보여주는 단순 낭독이 아니라 문맥·도메인 적합성을 반영하기 때문에 음성 샘플 양을 늘리기보다 엔진 품질을 끌어올리는 제일 효과적이고 기술적인 유일한 접근 방식 입니다.
실시간 응답성을 보장하는 레이턴시 기술
스트리밍 합성 기준 30자 0.3초 내 수준(제품 문서)을 제시합니다. 이는 대화형 UX에서 체감 지연이 거의 없는 범위로, 실무에선 데이터량 확대보다 지연/안정성이 더 큰 만족도를 좌우합니다.
48kHz 스튜디오급 초해상도 음질 지원
휴멜로는 독자 초고속 업샘플링으로 24kHz→48kHz 음질을 제공하며, 전화 음질(8–16kHz)조차 스튜디오급으로 끌어올릴 수 있는 기술을 최근 적용했습니다. 명확하고 고음질 스펙이 중요한 한국어에서 고해상도는 체감 품질을 좌우합니다.
엔터프라이즈 환경에 맞춘 유연한 배포 환경 지원(On-Premise/API)
금융,공공 등 규제 환경을 위해 온프레미스 설치와 표준 API를 동시 지원합니다.