내 목소리로 만드는 TTS

지켜 주세요

• 본인 목소리만 쓰기. 그래서 녹음 파일 업로드는 없고, 마이크로 동의 문장을 직접 읽어야 다음 단계가 열림
• 만든 음성은 AI 합성임. 남을 속이거나 다른 사람인 척하는 데 쓰지 않기
• 녹음은 서버 임시 폴더에 30분만 두고 지움. 학습에 쓰지 않고, 입력한 문장도 저장하지 않음
• 요청 횟수는 IP를 해시로 바꾼 값으로만 셈. 한 시간에 녹음 10번, 생성 40번까지

왜 OmniVoice인가

수익화에 걸리지 않는 라이선스(Apache 2.0·MIT)인 오픈소스 다섯 개를 같은 RTX 3070에서 돌려 봄. 같은 참고 목소리로 같은 한국어 문장을 만들게 하고, Whisper로 다시 받아 적어 발음 오류를, 화자 인식 모델(ECAPA)로 참고 목소리와 닮은 정도를 쟀음.

문장 하나, 참고 목소리 하나로 잰 작은 시험임. 참고 목소리는 실제 사람 대신 TTS 기본 목소리를 썼음. 최신 논문(MiniMax 다국어 시험)에서도 OmniVoice와 VoxCPM2가 한국어 목소리 유사도 0.83 안팎으로 공개 모델 중 최상위권이었음. OmniVoice · 다국어 비교표

프로젝트 스토리

1. 1편요즘 TTS 너무 다 똑같지 않음? 내 목소리로 한번 만들어보자!오픈소스 음성 복제 모델 다섯 개를 집 RTX 3070에서 같은 문장으로 돌려 OmniVoice를 고르고, 방문자 목소리가 터널을 지나 집 PC까지 왔다 가는 서비스를 만든 과정.
2. 2편내 목소리 전용 TTS를 어떻게 더 잘 만들까?기상청 쇼츠 나레이션을 내 목소리로 만들면서 Qwen3-TTS와 OmniVoice를 블라인드로 비교하고, 1.5배속에서 말끝이 잘리는 문제를 풀고, LoRA 학습보다 참고 녹음 교체가 더 효과 있었던 과정.