유명인의 음성을 복사하는 인공지능(AI) 기술의 구현 | 매거진에 참여하세요

최근에는 유명인의 목소리를 흡사하게 흉내내는 인공지능(AI: Artificial Intelligence) 음성 복제 기술이 널리 퍼지고 있습니다.

심지어 고인이 된 인물의 목소리까지도 현실적으로 재현해내며, 콘텐츠 제작, 마케팅, 영화 산업 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.

이 기술은 단순한 흥미거리를 넘어서 개발자에게는 매우 복잡한 인공지능 기술이자 윤리적 고민을 동반하는 영역인데요.

여기서는 AI 음성 복제 기술의 개발 원리와 프로세스를 기술적인 관점에서 알아보고자 합니다.

AI 음성 복제 기술의 핵심 구성요소

1 음성 데이터 수집 및 정제

• - 음성 샘플 수집:

• 타겟 인물의 충분한 음성 데이터를 수집해야 한다. 일반적으로 최소 30분~3시간 이상의 고품질 음성이 필요하다.

• - 전처리:

• 배경 소음 제거, 샘플링 속도 정규화, 볼륨 정규화 등을 거쳐 학습 가능한 형태로 정제한다.

2 음성 특징 추출 및 모델 학습

• - 음향 모델(Acoustic Model):

• 딥러닝 기반 모델 (예: Tacotron2, FastSpeech, VITS 등)을 활용해 음성의 멜스펙트로그램(음향 스펙트럼 형태)을 생성한다.

• - 보코더(Vocoder):

• 멜스펙트로그램을 실제 음파로 변환하는 역할.

• 대표적으로 WaveNet, HiFi-GAN(High-Fidelity Generative Adversarial Network), Parallel WaveGAN(Parallel Waveform Generative Adversarial Network) 등이 있다.

• - 음성 임베딩(Voice Embedding):

• 인물의 음색 특성을 반영하는 벡터를 생성하여 음향 모델에 주입한다.

3 텍스트-투-스피치(TTS: Text-to-Speech) 통합

• 텍스트 입력 → 음성 출력 흐름을 구축한다. 이 단계에서는 사용자가 입력한 문장을 기반으로 해당 인물의 음성으로 변환한다.

• 실시간 처리 또는 사전 렌더링 방식 중 하나를 선택할 수 있다.

[ 텍스트 입력 ]
      ↓
[ 음향 모델 (Tacotron2/FastSpeech2 등) ]
      ↓
[ 멜스펙트로그램 생성 ]
      ↓
[ 보코더 (WaveNet, HiFi-GAN 등) ]
      ↓
[ 음성 출력 ]

개발 프로세스

1. 모델 선택

• 공개 모델:

• - VITS(Variational Inference Text-to-Speech)

• - FastSpeech2(Fast and High-Quality End-to-End Text-to-Speech)

• - Tacotron2

• - Bark, Vall-E 등

• 또는 Hugging Face, GitHub 등에서 사전 학습된(pre-trained) 모델을 활용하거나 파인튜닝(fine-tuning)한다.

2. 음성 임베딩 학습

• 화자 인코더(Speaker Encoder)를 별도로 학습하거나, Google의 SV2TTS(Speaker Verification to Text-to-Speech)에서 사용하는

• GE2E(Generalized End-to-End loss) 모델 등을 활용.

• 최근에는 "제로샷(Zero-shot)" 음성 복제도 가능: 짧은 음성 샘플(3~10초)만으로도 음색을 복제할 수 있습니다.

3. 음성 합성 파이프라인 구축

1. - 텍스트 입력

2. - 텍스트를 멜스펙트로그램으로 변환 (Tacotron2 또는 FastSpeech2 등)

3. - 보코더로 오디오 생성 (WaveGlow, HiFi-GAN 등)

4. - 출력 오디오 저장 또는 실시간 스트리밍

[ 텍스트 ]
   ↓
[ 텍스트 분석기 ] → [ 음성 임베딩 ]
   ↓                     ↓
[ 음향 모델 ] ←──────────
   ↓
[ 멜스펙트로그램 ]
   ↓
[ 보코더 ]
   ↓
[ 최종 음성 파일 출력 ]

4. 실제 사용 도구 및 프레임워크

• Python(파이썬) + PyTorch(파이토치)/TensorFlow(텐서플로우) 기반

• ESPnet-TTS(End-to-End Speech Processing Toolkit - Text-to-Speech)

• Mozilla TTS, Coqui TTS, YourTTS, Descript Overdub, ElevenLabs API(Application Programming Interface) 등 다양한 오픈소스

• GPU(Graphics Processing Unit) 필수: NVIDIA A100, RTX 3090 이상급 권장

5. 법적/윤리적 고려사항

• 저작권: 음성은 인격권의 일환으로 보호받으며, 당사자의 동의 없이 복제하면 위법입니다.

• 딥페이크(Deepfake) 이슈: 악용 시 명예훼손, 사기, 허위정보 확산의 위험 존재

• 윤리적 합의 필요: 사용자는 반드시 음성 주체의 동의를 받고, 생성된 음성이 인공지능(AI)에 의해 생성되었음을 명시해야 한다.

AI기반 음성복제, 그리 쉽지는 않다.

• 요즘 블로그나 기술 문서들이 개념 위주로 요약 정리되어 있어, ‘텍스트 넣으면 음성 나온다’ 식으로 설명하죠.

• 오픈소스 모델도 많고, 데모도 잘 되어 있어서 “나도 할 수 있겠다”라는 인상을 줍니다.

그러나 , 데이터 품질 확보?

• 유명인 음성은 퍼져 있지만, 노이즈 제거된 고품질 오디오를 구하는 건 쉽지 않아요.

• 짧은 샘플(Zero-shot)만으로도 가능하다고는 하지만, 자연스럽고 일관된 음색을 내려면 여전히 꽤 많은 데이터가 필요함.

모델 파인튜닝도 필요합니다.

• 파인튜닝이란 말은 쉬워도, 실제로 하려면 GPU + 모델 구조 이해 + 하이퍼파라미터 튜닝 등이 필요해요.

• 파인튜닝 과정에서 데이터 포맷, 음성 정제, 훈련 시간 문제 등으로 자주 막힙니다.

리얼타임/실사용 품질시 문제가 생긴다.

• 데모에서는 괜찮지만, 실제 서비스에서 쓰기엔 부자연스러운 발음, 톤, 억양이 많아요.

• 자연스러운 감정 표현이나, 긴 문장 처리 시 안정성은 아직 부족한 편이에요.

오픈소스 모델를 잘 써본다면 어떨까?

오픈소스 품질이 괜찮습니다.

• Coqui TTS, ESPnet, YourTTS, Bark 같은 모델은:

  • 음성 품질이 매우 좋고 , Zero-shot voice cloning 기능까지 지원합니다.

  • 또한 데모까지 있어 금방 테스트 가능합니다.

  • 그러나 범용성은 제한적입니다.

• 대부분의 오픈소스는 영어 위주고, 한글이나 다국어 지원은 불안정하거나 별도 튜닝이 필요함.

• 복잡한 UI, TTS 서비스로 만들려면 여전히 백엔드, API 연결, 사용자 입력 처리, 동시 처리 등 풀스택 구성 필요합니다.

결론

유명인 음성 복제 기술은 기술적으로는 오픈소스와 사전 학습된 모델을 통해 비교적 쉽게 구현 가능하지만,

데이터 확보와 윤리적 기준 설정은 여전히 난이도가 높은 작업이다.

개발자는 이 기술을 사용할 때 기술력만큼이나 법률적/윤리적 감수성을 갖추는 것이 필수입니다.

콘텐츠 제작의 미래가 인공지능(AI)으로 확장되는 만큼, 개발자 스스로 기술의 책임을 자각하고 긍정적인 방향으로 활용해야 할 것이다.