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2025. 11. 19. · 5 Views
음성 합성에 감정과 톤 조절 기능 추가하기
딥러닝 기반 음성 합성 시스템에 감정, 톤, 속도 조절 기능을 추가하는 방법을 배워봅니다. 프롬프트 엔지니어링부터 Special Token 활용, Fine-grained Control까지 실무에서 바로 적용 가능한 6가지 핵심 기법을 단계별로 소개합니다.
목차
- Prompt Engineering으로 감정 표현
- Special Tokens 추가 (<happy>, <sad>, <excited>)
- 속도 조절 (빠르게/천천히)
- 피치 조절 가능성 탐색
- 다양한 스타일의 음성 데이터 추가 학습
- Fine-grained Control을 위한 Conditioning
1. Prompt Engineering으로 감정 표현
시작하며
여러분이 음성 합성 시스템을 개발하는데, 사용자가 "이 문장을 기쁘게 읽어줘"라고 요청했을 때 난감했던 적 있나요? 기존 TTS 모델은 단조로운 목소리만 출력하고, 감정을 표현하는 기능이 없어서 답답했던 경험 말이죠.
이런 문제는 실제 고객 서비스 챗봇, 오디오북 제작, 게임 NPC 음성 등 다양한 분야에서 자주 발생합니다. 단순히 텍스트를 읽는 것과 감정을 담아 읽는 것은 사용자 경험에서 엄청난 차이를 만들어냅니다.
하지만 새로운 모델을 처음부터 학습시키기엔 시간과 비용이 너무 많이 듭니다. 바로 이럴 때 필요한 것이 Prompt Engineering입니다.
기존 LLM 기반 TTS 모델을 그대로 활용하면서도, 입력 텍스트에 감정 정보를 자연스럽게 포함시켜 원하는 톤의 음성을 생성할 수 있습니다.
개요
간단히 말해서, 이 개념은 음성 합성 모델에게 "어떻게 읽어야 할지" 지시하는 설명을 텍스트에 추가하는 기법입니다. 왜 이 개념이 필요한지 실무 관점에서 말씀드리면, 별도의 모델 재학습 없이도 기존 TTS 시스템의 표현력을 극적으로 향상시킬 수 있기 때문입니다.
예를 들어, 고객 서비스 챗봇에서 "죄송합니다"라는 말을 진심으로 미안해하는 톤으로 전달해야 할 때 매우 유용합니다. 기존에는 다양한 감정의 음성 데이터를 수집해서 모델을 처음부터 재학습시켜야 했다면, 이제는 프롬프트만 조정해서 즉시 원하는 감정을 표현할 수 있습니다.
이 개념의 핵심 특징은 첫째, 추가 학습이 필요 없다는 점, 둘째, 자연어로 감정을 지시할 수 있어 직관적이라는 점, 셋째, 다양한 감정과 상황을 유연하게 표현할 수 있다는 점입니다. 이러한 특징들이 중요한 이유는 실무에서 빠르게 프로토타입을 만들고 테스트할 수 있게 해주기 때문입니다.
코드 예제
# Bark, VALL-E 같은 LLM 기반 TTS에서 활용 가능
from bark import generate_audio
# 감정을 포함한 프롬프트 설계
text = "[Excited and joyful tone] 여러분, 오늘 정말 좋은 소식이 있습니다!"
# 또는 더 상세한 지시
detailed_prompt = """
[Speaking with warm, comforting voice, slowly and gently]
걱정하지 마세요. 모든 것이 잘 될 거예요.
"""
# 음성 생성
audio = generate_audio(detailed_prompt)
설명
이것이 하는 일: 텍스트 앞이나 중간에 대괄호로 감싼 감정 지시문을 넣으면, LLM 기반 음성 합성 모델이 그 지시를 이해하고 해당 감정으로 문장을 읽어줍니다. 첫 번째로, 프롬프트 구조를 설계하는 단계입니다.
[Excited and joyful tone]처럼 대괄호 안에 영어로 감정을 명확히 기술합니다. 왜 이렇게 하냐면, 대부분의 LLM 기반 TTS는 영어 데이터로 사전학습되었기 때문에 영어 지시문을 더 잘 이해하기 때문입니다.
그 다음으로, 모델이 이 프롬프트를 처리할 때 내부에서 어떤 일이 일어나냐면, Transformer 기반 모델이 텍스트의 문맥(context)을 파악하면서 감정 지시어도 함께 인코딩합니다. 이 과정에서 모델은 "excited"라는 단어와 관련된 음성 패턴(높은 피치, 빠른 속도, 강한 강세)을 활성화시킵니다.
세 번째 단계는 실제 음성 생성입니다. 마지막으로, 디코더가 인코딩된 정보를 바탕으로 음성 파형을 생성하면서 지시된 감정 특성을 반영하여 최종적으로 기쁨이 담긴 목소리를 만들어냅니다.
여러분이 이 코드를 사용하면 같은 문장도 슬프게, 화나게, 차분하게 등 다양한 감정으로 표현할 수 있게 됩니다. 실무에서의 이점으로는, 첫째 별도의 감정별 음성 데이터셋 수집이 필요 없고, 둘째 코드 수정 없이 프롬프트만 바꿔서 즉시 테스트 가능하며, 셋째 세밀한 감정 조절(약간 슬프게, 매우 기쁘게 등)도 자연어로 표현할 수 있다는 점입니다.
실전 팁
💡 감정 지시문은 구체적일수록 좋습니다. "happy"보다는 "excited and energetic with slight laughter"처럼 상세하게 작성하면 원하는 뉘앙스를 더 정확히 얻을 수 있습니다.
💡 흔한 실수: 한국어로 감정을 지시하면 효과가 떨어집니다. 대부분의 모델이 영어 감정 어휘를 더 잘 이해하므로 영어로 작성하세요.
💡 성능 최적화: 프롬프트 길이가 너무 길면 생성 속도가 느려집니다. 핵심 감정만 간결하게 표현하되(20단어 이내), 구체성은 유지하세요.
💡 디버깅 팁: 원하는 감정이 나오지 않으면 같은 의미의 다른 단어로 바꿔보세요. "sad" 대신 "melancholic", "sorrowful" 등을 시도해보면 미묘한 차이가 생깁니다.
💡 발전된 사용법: 여러 감정을 섞을 수도 있습니다. "[Hopeful but slightly worried]"처럼 복합 감정을 표현하면 더 인간적인 음성을 만들 수 있습니다.
2. Special Tokens 추가 (<happy>, <sad>, <excited>)
시작하며
여러분이 프롬프트 엔지니어링을 써봤는데, 감정 표현이 때때로 일관성이 없거나 예측하기 어려웠던 적 있나요? "기쁘게"라고 지시했는데 어떤 때는 잘 되고 어떤 때는 평범하게 나오는 문제 말입니다.
이런 문제는 프롬프트가 자연어이기 때문에 발생합니다. 모델이 "joyful"과 "happy"를 미묘하게 다르게 해석하거나, 문맥에 따라 감정 지시를 무시할 수도 있습니다.
특히 실시간 서비스에서는 이런 불확실성이 큰 문제가 됩니다. 바로 이럴 때 필요한 것이 Special Tokens입니다.
모델에게 명확한 신호를 보내는 특수 기호를 정의하고 학습시켜서, 일관되고 예측 가능한 감정 제어를 실현할 수 있습니다.
개요
간단히 말해서, 이 개념은 <happy>, <sad> 같은 특수 토큰을 모델의 어휘에 추가하고, 이 토큰들이 특정 감정 음성을 생성하도록 학습시키는 기법입니다. 왜 이 개념이 필요한지 실무 관점에서 말씀드리면, 프로그래밍 방식으로 감정을 정확히 제어할 수 있게 되기 때문입니다.
예를 들어, 게임에서 캐릭터의 감정 상태에 따라 자동으로 적절한 토큰을 삽입하는 시스템을 만들 때 매우 유용합니다. 기존에는 자연어 프롬프트를 사용해서 불확실성이 있었다면, 이제는 특정 토큰이 특정 감정과 1:1로 매핑되어 항상 동일한 결과를 보장할 수 있습니다.
이 개념의 핵심 특징은 첫째, 명시적이고 일관된 제어가 가능하다는 점, 둘째, API나 코드에서 쉽게 자동화할 수 있다는 점, 셋째, 모델이 토큰의 의미를 명확히 학습하므로 정확도가 높다는 점입니다. 이러한 특징들이 중요한 이유는 프로덕션 환경에서 안정적인 서비스를 제공하려면 예측 가능성이 필수적이기 때문입니다.
코드 예제
# 토크나이저에 Special Tokens 추가
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("your-tts-model")
# 감정 토큰 정의
emotion_tokens = ["<happy>", "<sad>", "<angry>", "<excited>", "<calm>"]
tokenizer.add_special_tokens({'additional_special_tokens': emotion_tokens})
# 모델의 embedding layer 크기 조정
model.resize_token_embeddings(len(tokenizer))
# 사용 예시
text = "<happy> 오늘 날씨가 정말 좋네요!"
input_ids = tokenizer(text, return_tensors="pt").input_ids
# 감정 토큰이 포함된 음성 생성
output = model.generate(input_ids)
설명
이것이 하는 일: 모델의 어휘(vocabulary)에 감정을 나타내는 특수 토큰을 추가하고, 이 토큰이 나타날 때 특정 감정의 음성을 생성하도록 모델을 학습시킵니다. 첫 번째로, 토크나이저에 새로운 토큰을 등록하는 단계입니다.
add_special_tokens() 메서드를 사용하면 기존 어휘에 없던 새로운 기호를 추가할 수 있습니다. 왜 이렇게 하냐면, 모델은 자신의 어휘에 있는 토큰만 처리할 수 있기 때문에, 먼저 어휘에 등록해야 합니다.
그 다음으로, resize_token_embeddings()를 호출하면 내부에서 어떤 일이 일어나냐면, 모델의 입력 임베딩 레이어가 새로운 토큰을 위한 공간을 확보합니다. 이 새로운 임베딩 벡터들은 처음엔 랜덤 값으로 초기화되지만, 학습을 통해 해당 감정의 특성을 담게 됩니다.
세 번째 단계는 실제 학습 과정입니다. 감정이 레이블링된 음성 데이터셋을 준비하고, 각 샘플의 텍스트 앞에 해당하는 감정 토큰을 붙여서 학습시킵니다.
예를 들어 기쁜 목소리 샘플에는 <happy>를, 슬픈 목소리에는 <sad>를 앞에 붙이는 식입니다. 마지막으로, 학습이 완료되면 모델은 <happy> 토큰을 보는 순간 임베딩 공간에서 "기쁨"과 관련된 음성 특징(높은 피치, 밝은 음색 등)을 활성화시켜 최종적으로 기쁜 톤의 음성을 만들어냅니다.
여러분이 이 코드를 사용하면 API 레벨에서 감정을 정확히 제어할 수 있게 됩니다. 실무에서의 이점으로는, 첫째 조건문으로 사용자 입력이나 상황에 따라 자동으로 감정을 선택할 수 있고, 둘째 A/B 테스트로 어떤 감정이 사용자 만족도가 높은지 데이터 기반으로 분석 가능하며, 셋째 다국어 서비스에서도 언어와 무관하게 동일한 토큰으로 감정을 제어할 수 있다는 점입니다.
실전 팁
💡 토큰 이름은 의미가 명확하고 짧게 만드세요. <happy>는 좋지만 <very_extremely_happy_emotion>은 토크나이징 효율이 떨어집니다.
💡 흔한 실수: Special Token을 추가한 후 모델 크기를 조정하지 않으면 에러가 발생합니다. 반드시 resize_token_embeddings()를 호출하세요.
💡 학습 데이터 준비 시 각 감정당 최소 100개 이상의 샘플을 확보하세요. 데이터가 부족하면 토큰이 제대로 학습되지 않습니다.
💡 디버깅: 새 토큰의 임베딩이 제대로 학습되었는지 확인하려면 model.get_input_embeddings().weight[-5:]로 마지막 추가된 토큰들의 임베딩 벡터를 시각화해보세요. 랜덤 값이 아닌 의미 있는 패턴이 보여야 합니다.
💡 발전된 사용법: 감정 강도를 표현하려면 <happy>, <very_happy>, <extremely_happy>처럼 단계별 토큰을 만들 수 있습니다.
3. 속도 조절 (빠르게/천천히)
시작하며
여러분이 음성 합성으로 오디오북을 만드는데, 긴장감 넘치는 장면은 빠르게, 감동적인 장면은 천천히 읽어야 할 때 어떻게 하셨나요? 생성 후에 오디오 편집 프로그램으로 일일이 속도를 조절하셨다면, 정말 비효율적인 작업이었을 겁니다.
이런 문제는 실제 오디오북 제작뿐 아니라, 교육 콘텐츠(초보자를 위해 천천히), 광고(핵심 메시지는 강조하며 천천히), 뉴스 브리핑(빠르게 정보 전달) 등 다양한 분야에서 자주 발생합니다. 후처리로 속도를 바꾸면 음질이 부자연스러워지고, 음높이도 함께 변해버리는 문제가 있습니다.
바로 이럴 때 필요한 것이 TTS 모델 내부의 속도 조절 기능입니다. 음성을 생성하는 단계에서 직접 속도를 제어하면 자연스러운 음질을 유지하면서도 원하는 템포로 읽을 수 있습니다.
개요
간단히 말해서, 이 개념은 음성 합성 모델에게 생성 속도(duration)를 지시하는 파라미터나 토큰을 제공하여, 같은 텍스트를 빠르게 또는 천천히 읽도록 제어하는 기법입니다. 왜 이 개념이 필요한지 실무 관점에서 말씀드리면, 후처리 없이도 자연스러운 속도 변화를 만들 수 있어 워크플로우가 훨씬 간소화되기 때문입니다.
예를 들어, 실시간 내비게이션 안내에서 급한 경고는 빠르게, 일반 안내는 보통 속도로 읽어야 할 때 즉시 적용 가능합니다. 기존에는 음성 생성 후 별도의 오디오 처리 라이브러리(librosa, pydub 등)로 tempo를 조절했다면, 이제는 TTS 모델 자체에서 duration predictor를 조절해 생성 단계부터 자연스러운 속도를 만들 수 있습니다.
이 개념의 핵심 특징은 첫째, 음질 저하 없이 속도를 조절할 수 있다는 점, 둘째, 음높이(pitch)는 유지되면서 속도만 변한다는 점, 셋째, 문장 내에서도 부분별로 다른 속도를 적용할 수 있다는 점입니다. 이러한 특징들이 중요한 이유는 진짜 사람처럼 자연스럽게 강조와 완급 조절을 할 수 있기 때문입니다.
코드 예제
# FastSpeech2, VITS 등 Duration 기반 모델에서 활용
from TTS.api import TTS
# 모델 로드
tts = TTS(model_name="tts_models/en/ljspeech/vits")
# 속도 파라미터로 제어 (1.0이 기본, >1.0은 빠르게, <1.0은 천천히)
text = "This is an important announcement."
# 빠르게 (1.5배속)
fast_audio = tts.tts(text=text, speed=1.5)
# 천천히 (0.7배속)
slow_audio = tts.tts(text=text, speed=0.7)
# Special Token 방식
text_with_speed = "<speed_fast> 빠르게 읽을 부분 <speed_normal> 보통 속도로 읽을 부분"
설명
이것이 하는 일: 음성 합성 모델의 Duration Predictor에게 각 음소(phoneme)를 얼마나 길게 발음할지 지시하여, 전체적인 말하기 속도를 조절합니다. 첫 번째로, speed 파라미터를 설정하는 단계입니다.
speed=1.5라고 하면 모델은 "각 음소의 지속 시간을 원래보다 1/1.5배로 줄여라"는 지시를 받습니다. 왜 이렇게 하냐면, TTS 모델 내부에는 각 음소가 얼마나 길게 발음되어야 하는지 예측하는 Duration Predictor 모듈이 있는데, 이 예측값에 speed 배율을 곱해서 실제 duration을 조정하기 때문입니다.
그 다음으로, 모델이 실제 음성을 생성할 때 내부에서 어떤 일이 일어나냐면, Acoustic Model이 짧아진 duration에 맞춰 mel-spectrogram을 생성합니다. 중요한 점은 단순히 음성을 재생 속도만 빠르게 하는 게 아니라, 각 음소의 특성(포먼트, 음높이 등)은 그대로 유지하면서 시간축만 압축한다는 겁니다.
세 번째 단계는 Vocoder 처리입니다. 마지막으로, HiFi-GAN 같은 Vocoder가 이 mel-spectrogram을 받아 실제 음성 파형으로 변환하면서, 빠른 속도에도 자연스러운 억양과 음색을 유지하여 최종적으로 1.5배 빠르지만 음질은 자연스러운 음성을 만들어냅니다.
여러분이 이 코드를 사용하면 다양한 상황에 맞는 템포의 음성을 즉시 생성할 수 있게 됩니다. 실무에서의 이점으로는, 첫째 장면이나 맥락에 따라 동적으로 속도를 조절해 몰입감을 높일 수 있고, 둘째 시간 제약이 있는 광고나 안내 방송에서 정확한 길이로 음성을 만들 수 있으며, 셋째 청취자의 선호도에 따라 같은 콘텐츠를 여러 속도로 제공할 수 있다는 점입니다.
실전 팁
💡 속도 범위는 0.5~2.0 사이를 권장합니다. 그 이상 극단적인 값은 부자연스럽게 들리거나 발음이 뭉개질 수 있습니다.
💡 흔한 실수: 너무 빠른 속도(>1.8)에서는 자음이 명확하지 않아 알아듣기 어려울 수 있습니다. 중요한 정보는 1.5 이하로 유지하세요.
💡 성능 팁: 속도가 빨라질수록 생성되는 오디오 길이가 짧아져 처리 시간도 함께 줄어듭니다. 배치 처리 시 고려하세요.
💡 문장 내 부분 속도 조절: <speed_0.8>중요한 부분</speed_0.8><speed_1.2>덜 중요한 부분</speed_1.2> 형식으로 구간별 제어가 가능한 모델도 있습니다.
💡 테스트 방법: 같은 문장을 여러 속도로 생성해서 사용자 테스트를 해보세요. 생각보다 0.1 차이도 체감되므로 세밀한 조정이 중요합니다.
4. 피치 조절 가능성 탐색
시작하며
여러분이 남성 목소리 모델로 여성 캐릭터를 연기하거나, 반대로 여성 목소리로 남성을 표현해야 할 때 어려움을 겪은 적 있나요? 또는 같은 목소리인데 나이, 상황에 따라 음높이를 다르게 해야 하는데 방법을 몰라서 답답했던 경험 말입니다.
이런 문제는 게임 캐릭터 음성, 애니메이션 더빙, 멀티 캐릭터 오디오북 등에서 빈번하게 발생합니다. 한 성우(또는 한 TTS 모델)로 여러 캐릭터를 연기해야 하는데, 음높이 제어 없이는 모든 캐릭터가 똑같이 들립니다.
새로운 목소리마다 별도 모델을 학습시키기엔 비용이 너무 큽니다. 바로 이럴 때 필요한 것이 Pitch 조절 기능입니다.
동일한 화자 임베딩을 유지하면서도 음높이만 변경하여, 다양한 캐릭터나 감정 상태를 표현할 수 있습니다.
개요
간단히 말해서, 이 개념은 음성 합성 모델의 F0 (fundamental frequency, 기본 주파수) 컨트롤러를 조정하여 음높이를 올리거나 내리는 기법입니다. 왜 이 개념이 필요한지 실무 관점에서 말씀드리면, 하나의 보이스 모델로도 다양한 음역대의 캐릭터를 표현할 수 있어 개발 비용과 시간을 극적으로 줄일 수 있기 때문입니다.
예를 들어, 어린아이 캐릭터는 피치를 높이고, 노인 캐릭터는 낮추는 식으로 한 모델을 다목적으로 활용할 수 있습니다. 기존에는 오디오 후처리 툴(pitch shifter)을 사용해서 음높이를 바꿨다면, 이제는 TTS 생성 단계에서 직접 F0 contour를 조정해 더 자연스러운 음성을 만들 수 있습니다.
이 개념의 핵심 특징은 첫째, 화자의 정체성(timber)은 유지하면서 음높이만 변경할 수 있다는 점, 둘째, 실시간으로 조절 가능하다는 점, 셋째, 감정 표현과 결합하면 더욱 풍부한 연기가 가능하다는 점입니다. 이러한 특징들이 중요한 이유는 제한된 리소스로 최대한 다양한 음성 표현을 만들어낼 수 있기 때문입니다.
코드 예제
# VITS, YourTTS 등 F0 조절을 지원하는 모델
from TTS.api import TTS
import numpy as np
tts = TTS(model_name="tts_models/multilingual/multi-dataset/your_tts")
text = "안녕하세요, 반갑습니다."
# Pitch shift 파라미터 (semitone 단위)
# +5 semitones: 더 높은 목소리 (여성/어린이)
high_pitch_audio = tts.tts(text=text, pitch_shift=5)
# -5 semitones: 더 낮은 목소리 (남성/나이든 캐릭터)
low_pitch_audio = tts.tts(text=text, pitch_shift=-5)
# 또는 F0 contour를 직접 조작
# f0_values: 시간에 따른 피치 값 배열
custom_f0 = np.array([220, 230, 240, 230, 220]) # Hz 단위
audio = tts.tts_with_f0(text=text, f0_contour=custom_f0)
설명
이것이 하는 일: 음성 합성 과정에서 F0(fundamental frequency, 기본 주파수) 값을 조정하여 음성의 음높이를 올리거나 내립니다. 첫 번째로, pitch_shift 파라미터를 설정하는 단계입니다.
pitch_shift=5는 "5 semitones 높여라"는 의미입니다. 음악 이론에서 1 옥타브는 12 semitones이므로, 5 semitones는 대략 3-4음 정도 높은 셈입니다.
왜 semitone 단위를 쓰냐면, Hz로 직접 지정하는 것보다 상대적인 변화를 표현하기 쉽고, 음악적으로도 자연스러운 단위이기 때문입니다. 그 다음으로, 모델 내부에서 어떤 일이 일어나냐면, F0 Predictor가 원래 예측한 피치 값(예: 200Hz)에 shift 비율을 곱합니다.
5 semitones 높이려면 2^(5/12) ≈ 1.335배를 곱해서 약 267Hz로 만듭니다. 이 과정에서 중요한 점은 F0 contour의 패턴(억양)은 유지하면서 전체적인 높이만 이동시킨다는 겁니다.
세 번째 단계는 Vocoder의 음성 합성입니다. 마지막으로, 높아진 F0 값으로 mel-spectrogram을 생성하고 HiFi-GAN 같은 Vocoder가 이를 파형으로 변환하면서, 음색(timber)은 원래 화자의 특성을 유지하지만 음높이만 높아진 자연스러운 음성을 최종적으로 만들어냅니다.
여러분이 이 코드를 사용하면 남성 모델로 여성 목소리를, 여성 모델로 남성 목소리를 어느 정도 만들어낼 수 있게 됩니다. 실무에서의 이점으로는, 첫째 한 명의 성우 데이터로 여러 캐릭터 음성을 생성할 수 있어 녹음 비용을 절감하고, 둘째 감정과 피치를 조합하면 "기쁘면서 높은 목소리", "슬프면서 낮은 목소리" 등 섬세한 연기가 가능하며, 셋째 실시간 대화 시스템에서 상황에 따라 동적으로 피치를 조절할 수 있다는 점입니다.
실전 팁
💡 피치 범위는 ±7 semitones 이내를 권장합니다. 너무 극단적으로 바꾸면 음성이 로봇처럼 부자연스러워집니다.
💡 흔한 실수: 피치만 바꾸면 성별을 완벽히 바꿀 수 있다고 생각하지만, 실제로는 포먼트(formant)도 함께 조정해야 자연스럽습니다. 피치만 올리면 "헬륨 가스 마신 목소리"가 될 수 있습니다.
💡 성능 최적화: F0 contour를 직접 제공하는 방식이 더 정밀하지만, 간단한 용도라면 pitch_shift 파라미터만으로도 충분합니다.
💡 디버깅: 생성된 음성의 실제 피치를 확인하려면 librosa로 F0를 추출해보세요. librosa.pyin(audio, fmin=80, fmax=400)로 확인 가능합니다.
💡 발전된 사용법: 감정별로 최적의 피치 범위가 다릅니다. 화남은 약간 높게(+23), 슬픔은 약간 낮게(-23) 조합하면 더 자연스럽습니다.
5. 다양한 스타일의 음성 데이터 추가 학습
시작하며
여러분이 지금까지 배운 프롬프트, 토큰, 속도, 피치 조절 기법을 모두 써봤는데, 여전히 원하는 특정 스타일(예: 속삭이기, 외치기, 웃으면서 말하기)이 잘 안 나왔던 적 있나요? 파라미터 조절만으로는 한계가 있다고 느껴진 경험 말입니다.
이런 문제는 모델이 학습하지 않은 스타일은 생성할 수 없기 때문에 발생합니다. 아무리 프롬프트나 파라미터를 조절해도, 모델이 "속삭이는 음성"을 한 번도 들어본 적이 없다면 그 스타일을 흉내낼 수 없습니다.
특히 틈새 시장이나 특수한 용도(ASMR, 연극 연기 등)에서는 이 문제가 심각합니다. 바로 이럴 때 필요한 것이 다양한 스타일의 음성 데이터를 추가로 수집하고 fine-tuning하는 방법입니다.
모델에게 새로운 표현 방식을 가르쳐서 표현력의 한계를 확장할 수 있습니다.
개요
간단히 말해서, 이 개념은 특정 스타일(속삭임, 외침, 웃음섞인 등)의 음성 데이터를 레이블과 함께 수집하고, 기존 모델을 fine-tuning하여 그 스타일을 생성할 수 있도록 만드는 기법입니다. 왜 이 개념이 필요한지 실무 관점에서 말씀드리면, 진짜로 차별화된 음성 서비스를 만들려면 남들이 못하는 독특한 스타일이 필요하기 때문입니다.
예를 들어, ASMR 콘텐츠 제작 서비스에서 "부드럽게 속삭이는 음성"은 필수인데, 일반 TTS로는 불가능합니다. 기존에는 사전학습된 모델의 능력에 의존해야 했다면, 이제는 우리가 원하는 스타일의 데이터를 직접 추가해서 모델을 우리 도메인에 맞게 커스터마이징할 수 있습니다.
이 개념의 핵심 특징은 첫째, 모델의 표현력을 근본적으로 확장한다는 점, 둘째, 우리 서비스만의 독특한 음성 특성을 만들 수 있다는 점, 셋째, 한 번 학습하면 앞서 배운 모든 제어 기법과 함께 사용할 수 있다는 점입니다. 이러한 특징들이 중요한 이유는 경쟁자와 차별화되는 프리미엄 서비스를 만들 수 있기 때문입니다.
코드 예제
# 스타일별 데이터 준비 및 Fine-tuning
import torch
from TTS.tts.configs.vits_config import VitsConfig
from TTS.tts.models.vits import Vits
from TTS.trainer import Trainer
# 데이터셋 구조
# data/
# whisper/ <- 속삭이는 음성들
# shout/ <- 외치는 음성들
# laugh/ <- 웃으며 말하는 음성들
# metadata.csv <- "audio_path|text|style_label"
# Config 설정
config = VitsConfig(
batch_size=16,
num_loader_workers=4,
num_epochs=100,
# 스타일 임베딩 활성화
use_style_encoder=True,
style_dim=128, # 스타일 임베딩 차원
)
# 모델 로드 (사전학습 모델에서 시작)
model = Vits.init_from_config(config)
model.load_checkpoint("pretrained_model.pth", eval=False)
# Fine-tuning 시작
trainer = Trainer(config, model, train_samples, eval_samples)
trainer.fit()
# 사용: 스타일 토큰 또는 임베딩으로 제어
audio = model.tts("<whisper> 이건 비밀이에요")
설명
이것이 하는 일: 다양한 음성 스타일(속삭임, 외침, 웃음 등)의 데이터를 수집하고 레이블링한 뒤, 모델에 스타일 인코더를 추가하여 각 스타일의 특징을 학습시킵니다. 첫 번째로, 데이터 수집 단계입니다.
각 스타일마다 최소 30분~1시간 분량의 음성을 녹음합니다. 중요한 점은 같은 화자가 여러 스타일을 연기하는 것이 좋다는 겁니다.
왜냐하면 화자 정체성은 고정하고 스타일만 변하는 패턴을 모델이 학습해야 하기 때문입니다. metadata.csv에는 "whisper_001.wav|안녕하세요|whisper" 형식으로 스타일 레이블을 명시합니다.
그 다음으로, 모델 구조를 확장하는 단계입니다. use_style_encoder=True로 설정하면 내부에서 어떤 일이 일어나냐면, 기존 모델에 Style Encoder 모듈이 추가됩니다.
이 인코더는 reference 음성(또는 스타일 레이블)을 받아서 128차원의 스타일 임베딩 벡터를 생성합니다. 이 벡터가 "속삭임의 본질"을 수치로 표현하는 겁니다.
세 번째 단계는 실제 학습 과정입니다. Fine-tuning 동안 모델은 스타일 레이블을 보고 해당하는 음성 특징(속삭임: 낮은 에너지, 많은 breath noise, 좁은 주파수 대역)을 학습합니다.
Discriminator는 "이게 진짜 속삭임 음성인가?"를 판별하면서 Generator가 더 정교한 스타일을 생성하도록 압박합니다. 마지막으로, 학습이 완료되면 <whisper> 토큰을 보는 순간 모델은 스타일 임베딩 공간에서 "속삭임 영역"을 활성화시켜, 실제로 숨소리가 섞이고 에너지가 낮은 속삭임 음성을 최종적으로 만들어냅니다.
여러분이 이 방법을 사용하면 경쟁 서비스와 완전히 차별화된 음성을 만들 수 있게 됩니다. 실무에서의 이점으로는, 첫째 우리 브랜드만의 시그니처 음성 스타일을 개발할 수 있고, 둘째 특수한 용도(명상 가이드, 긴급 경보, 엔터테인먼트 등)에 최적화된 음성을 제공하며, 셋째 한 번 학습하면 감정, 속도, 피치 등 다른 제어 기법과 자유롭게 조합 가능하다는 점입니다.
실전 팁
💡 데이터 품질이 양보다 중요합니다. 스타일이 명확한 30분 데이터가 애매한 2시간 데이터보다 낫습니다. 녹음 시 스타일 특징을 과장되게 표현하세요.
💡 흔한 실수: 스타일마다 다른 화자를 사용하면 모델이 화자와 스타일을 혼동합니다. 가능하면 같은 성우가 여러 스타일을 연기한 데이터를 사용하세요.
💡 학습률 조정: Fine-tuning 시에는 사전학습보다 낮은 학습률(1/10 정도)을 사용해야 기존 지식을 보존하면서 새 스타일만 추가됩니다.
💡 검증 방법: 학습 중간중간 "본 적 없는 문장"으로 생성해보며 스타일이 제대로 적용되는지 확인하세요. 학습 데이터 문장만 잘 되면 과적합입니다.
💡 발전된 사용법: Style Mixing 기법으로 "속삭이면서 약간 웃는" 같은 복합 스타일도 만들 수 있습니다. 두 스타일 임베딩을 가중평균하면 됩니다.
6. Fine-grained Control을 위한 Conditioning
시작하며
여러분이 지금까지 배운 모든 방법을 써봤는데, "2초 지점에서만 피치를 높이고, 4초에선 속삭이고, 6초에선 빠르게" 같은 정밀한 시간별 제어가 어려웠던 적 있나요? 문장 전체에는 적용할 수 있지만, 단어별, 시간별로 세밀하게 조절하고 싶은데 방법을 몰라서 답답했던 경험 말입니다.
이런 문제는 영화 더빙, 립싱크 콘텐츠, 정밀한 연기가 필요한 오디오 드라마 등에서 필수적입니다. "이 단어만 강조", "저 구간만 슬프게" 같은 세밀한 제어 없이는 프로 수준의 결과물을 만들 수 없습니다.
하지만 지금까지 배운 방법들은 주로 문장 단위 제어였습니다. 바로 이럴 때 필요한 것이 Fine-grained Conditioning입니다.
음소 단위, 프레임 단위로 감정, 피치, 에너지 등을 세밀하게 제어할 수 있는 고급 기법입니다.
개요
간단히 말해서, 이 개념은 음성의 시간축을 세밀하게 나누고, 각 구간마다 별도의 제어 신호(conditioning vector)를 제공하여 단어별, 음소별로 다른 스타일을 적용하는 기법입니다. 왜 이 개념이 필요한지 실무 관점에서 말씀드리면, 프로페셔널한 음성 제작에서는 "전체적으로 기쁘게"가 아니라 "처음엔 차분하다가 점점 흥분되게" 같은 변화가 필수이기 때문입니다.
예를 들어, 광고 나레이션에서 브랜드명만 특별히 강조하고 싶을 때 매우 유용합니다. 기존에는 여러 문장으로 나눠서 각각 생성 후 이어붙이는 불편한 방법을 썼다면, 이제는 한 번의 생성으로 구간별로 다른 스타일을 자연스럽게 적용할 수 있습니다.
이 개념의 핵심 특징은 첫째, 음소 또는 프레임 레벨의 정밀 제어가 가능하다는 점, 둘째, 여러 제어 요소(감정, 피치, 에너지)를 동시에 시간별로 조정할 수 있다는 점, 셋째, 전문가 수준의 섬세한 음성 연출이 가능하다는 점입니다. 이러한 특징들이 중요한 이유는 AI 음성을 진짜 성우 수준으로 끌어올릴 수 있기 때문입니다.
코드 예제
# Controllable TTS 모델 (예: StyleTTS2, Grad-TTS)
import torch
import numpy as np
from controllable_tts import FinegrainedTTS
model = FinegrainedTTS.from_pretrained("styletts2-finetuned")
text = "안녕하세요. 오늘은 정말 좋은 날입니다!"
# 음소 단위로 분리: ['ㅇ', 'ㅏ', 'ㄴ', 'ㄴ', 'ㅕ', 'ㅇ', ...]
# 각 음소/구간별 제어 벡터 생성
num_phonemes = len(phonemes)
conditioning = {
'emotion': np.array([0.1, 0.1, 0.5, 0.8, 0.9, ...]), # 점점 기쁘게
'pitch_shift': np.array([0, 0, 0, 2, 3, 3, ...]), # 중간부터 높게
'energy': np.array([0.5, 0.5, 0.7, 0.9, 1.0, ...]), # 점점 크게
}
# Fine-grained 생성
audio = model.synthesize(
text=text,
phoneme_level_conditioning=conditioning
)
설명
이것이 하는 일: 텍스트를 음소로 분해하고, 각 음소마다 별도의 제어 벡터(감정, 피치, 에너지 등)를 제공하여, 시간에 따라 변화하는 역동적인 음성을 생성합니다. 첫 번째로, 텍스트를 음소로 분해하는 단계입니다.
"안녕하세요"를 ['ㅇ', 'ㅏ', 'ㄴ', 'ㄴ', 'ㅕ', 'ㅇ', 'ㅎ', 'ㅏ', 'ㅅ', 'ㅔ', 'ㅇ', 'ㅛ'] 같은 음소 시퀀스로 변환합니다. 왜 음소 단위로 나누냐면, 이것이 음성 합성의 최소 단위이고, 가장 세밀한 제어가 가능하기 때문입니다.
그 다음으로, 각 음소에 conditioning 벡터를 매핑하는 단계입니다. 예를 들어 "좋은"이라는 단어 구간의 음소들에는 emotion=0.9(매우 기쁨), pitch_shift=3(높게)를 할당합니다.
내부에서 어떤 일이 일어나냐면, Encoder가 각 음소를 처리할 때 해당 conditioning 벡터를 함께 입력받아 "이 음소는 기쁘고 높게 발음해야 한다"는 정보를 인코딩합니다. 세 번째 단계는 시간축 확장입니다.
Duration Predictor가 각 음소가 몇 프레임 지속될지 예측하면, 그 음소의 conditioning을 해당 프레임 전체에 복사합니다. 예를 들어 'ㅏ'가 10 프레임이면, 10개 프레임 모두에 같은 감정/피치 값이 적용됩니다.
마지막으로, Decoder가 이 프레임별 conditioning을 받아 mel-spectrogram을 생성할 때, 각 시간 구간마다 다른 스타일 특성을 반영하여, "처음엔 차분하다가 점점 흥분되는" 역동적인 음성을 최종적으로 만들어냅니다. 여러분이 이 기법을 사용하면 진짜 성우처럼 감정의 흐름과 변화를 표현할 수 있게 됩니다.
실무에서의 이점으로는, 첫째 하나의 긴 대사에서도 자연스러운 감정 전환을 만들 수 있고, 둘째 특정 키워드만 강조하거나 스타일을 바꾸는 등 유연한 연출이 가능하며, 셋째 영상 립싱크 작업 시 특정 타이밍에 정확히 감정을 맞출 수 있다는 점입니다.
실전 팁
💡 Conditioning 값은 부드럽게 변화시키세요. 갑작스런 변화(0.1→0.9)보다 점진적 변화(0.1→0.3→0.5→0.7→0.9)가 자연스럽습니다.
💡 흔한 실수: 음소 개수와 conditioning 배열 길이가 안 맞으면 에러가 납니다. len(conditioning['emotion']) == len(phonemes) 확인 필수입니다.
💡 시각화 도구 활용: Praat나 Audacity로 생성된 음성의 F0, energy contour를 시각화하면 conditioning이 제대로 적용되었는지 확인할 수 있습니다.
💡 실전 워크플로우: GUI 툴을 만들어서 오디오 파형 위에 감정/피치 커브를 그리면, 그게 자동으로 conditioning 배열로 변환되게 하면 작업이 훨씬 편합니다.
💡 발전된 사용법: Reinforcement Learning으로 "이 문장을 가장 감동적으로"라는 목표를 주면, 모델이 자동으로 최적의 conditioning을 찾아내게 할 수도 있습니다.