저희 휴멜로는 최근 2달간 해외 TTS 서비스를 사용하시던 국내 엔터프라이즈 기업 고객분들이 먼저 연락하셔서 휴멜로의 한국어 TTS 품질에 대해 많이 여쭤보시는 연락을 받았습니다.
해당 문의를 하시는 고객분들의 공통된 특징이 있었는데요.
모두들 투자를 많이 받거나 글로벌 해외 기업이면 영어 TTS 품질이 좋으니 당연히 한국어 TTS 품질도 우수할거다라는 믿음 아래에 아무런 의심없이 내부적으로 도입했다는 겁니다.
내부적으로 정밀한 테스트 내지 PoC 없이 유명한 외국계 글로벌 기업이니까 너무나도 훌륭하겠지? 라는 막연한 믿음으로 도입하셨다가 TTS 음성이 튀거나 엉뚱하게 발음하는 본연의 품질 문제로 인해 다른 서비스로 이전하는 것을 재검토 한다는 겁니다.
그렇다면 왜 영어 TTS가 품질이 높다고 해서 한국어 TTS가 그대로 품질이 높지 않은지에 대해서 이해하기 쉽게 설명해 보겠습니다.
왜 영어보다 한국어가 어려운가 — 기술적 포인트
1. 학습 데이터의 양/다양성/정확도
영어는 뉴스·오디오북·대화·감정 연기 등 대규모, 다양한 스타일의 원본, 고품질 원본 데이터, 검증된 오픈소스 제공요소가 풍부합니다.
하지만 한국어는 데이터 기본적인 볼륨/장르의 다양성/정확한 어절·문장 경계·감정 라벨이 상대적으로 너무나도 희소하여 억양 및 감정 학습이 매우 어렵습니다.
2. 텍스트 정규화(TN)와 숫자 읽기
- 이중 수 체계: 고유어(하나·둘·셋) vs 한자어(일·이·삼), 단위·사람 수에 따라 달라짐(“2명”→ 두 명, “2월”→ 이월).
- 특수 규칙: 6월→유월, 10월→시월, “제6회”는 제육회로 발음되지만 의미가 완전히 달라 이러한 다양한 케이스에 대한 학습이 절대적으로 필요합니다 - 영어 중심 규칙 세트로는 이들 문맥 규칙을 누락 혹은 오판하여 영어 학습 데이터를 기반으로 했을 때 잘못된 음성출력이 나올 수 있습니다.
3. G2P(문자→음소)와 한국어 음운 규칙
연음/비음화/경음화/자음군 단순화/ㅎ 약화/구개음화 등 규칙이 문맥적으로 적용됩니다.
예:
같이 → [가치], 놓고 → [노코], 꽃이 → [꼬치]
국물 → [궁물], 학년 → [항년], 밟다 → [밥따]
의: 단어 처음 [의], 조사일 때 대개 [에], 자음 뒤 [이]
규칙을 형태소 경계까지 고려해 일관되게 적용하지 못하면 “ㄱ/ㅋ/ㄲ, ㅅ/ㅆ” 같은 대비가 흐려지고, 자주 엉뚱한 음이 납니다.
4. 띄어쓰기·형태소 분석 의존성
한국어는 교착어라서 띄어쓰기·조사·어미가 발음/억양에 직접 영향을 줍니다. 사용자 텍스트가 띄어쓰기 오류가 많으면 형태소 분석이 흔들리고, 문장/구 경계와 호흡 위치 예측이 무너집니다.
5. 프로소디(억양·리듬) 모델링의 언어 차이
영어는 강세(stress)와 길이/강세 기반 리듬이 강하고 데이터·라벨링 자원이 풍부합니다.
한국어는 악센트가 아니라 문장/구 단위 억양(AP/IP)과 종결 억양이 핵심인데, 이걸 잘 학습하려면 문단맥락·의도·담화 기능 정보가 필요합니다. 해당 데이터가 부족하면 문장 말미가 과하게 오르거나 평서문이 질문처럼 들리기도 합니다.
6. 고주파 자질과 파열/마찰음의 선명도
한국어의 삼중 대립(평/경/격; 예: ㅂ/ㅃ/ㅍ, ㄷ/ㄸ/ㅌ), 치경 파찰(ㅈ/ㅉ/ㅊ),무성 마찰(ㅅ/ㅆ)**은 미세한 타이밍·에너지 차이를 요구합니다. 영어 데이터 위주 보코더/음향모델은 이 대비가 덜 학습돼 자음이 뭉개지거나 과도하게 거칠게 들릴 수 있습니다.
그렇다면 휴멜로는 왜 한국어 TTS에 강할까요?
1) 의미에 맞춰 띄어 읽기” 중심의 운율 설계 : 휴멜로는 의미 기반 띄어읽기를 강조합니다. 한국어는 띄어쓰기/형태소 경계가 억양·호흡과 세트로 움직이기 때문에 이 접근이 실제 자연스러움에 큰 기술력의 차이라고 할 수 있습니다.
2) 한국어 TN/G2P 커버리지 : 숫자, 단위, 월/일, 고유명사, 외래어 스크립트(예: 6월, 10월, 2명, 2월, 제6회, iOS 18)의 커버리지를 한국어에 맞게 모델링 학습 및 재설계를 완벽하게 해냅니다.
3) 코드 스위칭 가능 : 한 문장에 한국어와 영어가 섞여져 있는 혼용문장(예:한국의 대표 AI VOICE 기업인 휴멜로는 자연스러운 TTS를 제공합니다)과 숫자, 주소, 원화나 달러화 같이 금액 읽는 부분이 휴멜로는 자연스럽게 처리할 수 있는 코드 스위칭 능력을 가지고 있습니다.
4) 실시간 합성—콜봇·AICC에 최적화 : 휴멜로의 TTS는 30자 기준으로 동시 운영 채널수와 관계없이 0.3초 이내의 지연을 제시합니다. 이러한 기술적 우위는 AICC, 인터랙티브 UX에서 대화 지연 체감이 거의 없을 정도로 훌륭합니다.
5) 고음질 업샘플러 지원(최대 48kHz) : 전화(16kHz) 대비하여 풍부한 고주파 자질 재현으로 숨소리,또렷하고 선명한 음질을 제공합니다. 특히 무성 마찰음(ㅅ/ㅆ), 경음(ㄲ/ㄸ/ㅃ) 같은 발음이 센 단어에 대해서도 대응이 가능해 방송·게임·오디오북 등 제작급 퀄리티 요구사항에 맞출 수 있습니다. 이러한 장점 속에 국내 대기업과 공공기관의 주요 요구사항인 On-Premise와 클라우드/API 연동까지 지원하여 구축 환경에 대한 유연한 대응이 가능하다는 점도 휴멜로의 큰 장점 입니다.
결론은
한국어는 띄어쓰기·조사·연음 등 문맥 의존성이 커서 의미 기반 띄어읽기·억양 설계가 핵심인데, 휴멜로가 이를 한국어 기준으로 제대로 구현하고 있습니다.
콜봇,AICC,캐릭터 챗에서 중요한 실시간 합성·안정적 스트리밍으로 대화 품질을 끌어올립니다.
숫자·외래어·코드스위칭까지 아우르는 정교한 전처리/G2P로 오독을 줄여 “낭독체”가 아닌 자연스러운 음성을 만들어 냅니다.
고음질 업샘플러와 빠른 보이스 온보딩으로 제작·운영 생산성을 높입니다.
온프레미스/국내 배포 옵션으로 보안·규제 환경도 대응이 가능합니다.