인공지능(AI) 기술은 디지털 콘텐츠와 언어 장벽을 넘어선 소통 방식에 급진적인 변화를 가져오고 있습니다. 특히 음성 AI는 이러한 혁명의 최전선에 서 있으며, Speech-to-Speech(S2S) 기술은 실시간 번역을 통해 끊김 없는 소통을 약속하고, Text-to-Speech(TTS) 기술은 점점 더 인간과 유사한 합성 음성을 제공하고 있습니다.
S2S 기술은 소통의 격차를 즉각적으로 해소하는 것을 목표로 하지만, 내재된 복잡성으로 인해 자연스러움, 감정적 충실도, 생성된 출력에 대한 정밀한 제어를 유지하는 데 어려움을 겪는 경우가 많습니다.
이번에 다루는 글에서는 S2S 기술의 특징, 기대되는 이점, 그리고 기술적 한계를 분석합니다.
이어서, 휴멜로의 혁신적인 TTS 솔루션을 통해 S2S가 직면한 많은 과제를 어떻게 극복할 수 있는지 알려드리겠습니다.
S2S(Speech-to-Speech)란?
S2S는 기존의 음성 출력 방식인 TTS(Text to Speech)와 달리 음성 입력을 텍스트로 거치지 않고 곧바로 최종 음성으로 출력하는 기술입니다. 구글의 Translatotron/Translatotron 2, 메타의 SeamlessM4T(및 SeamlessStreaming), 그리고 실시간 음성 입·출력을 지원하는 OpenAI GPT-4o 같은 모델들이 대표적입니다. 해당 기술이 주목받고 있는 분야는 레이턴시에 가장 민감할 수 있는 라이브 통역, 더빙, 대화형 에이전트를 취급하는 시장에서 매우 관심도가 높고 해당 분야에 최적화를 지속하고 있습니다.
S2S가 주목받는 이유
- 자연스러운 실시간 상호작용: 사람 수준에 가까운 응답 지연(수백 ms)로 대화가 매끄럽습니다. 특히 AI 기반 음성 비서 및 다국어 프레젠테이션에 유용하게 사용될 수 있도록 음성을 생성하는 것을 목표로 지속 연구중입니다.
- 다국어 지원: 광범위한 언어를 지원하여 글로벌적인 접근성을 제공합니다.
- 라이브 번역·더빙: 음성 억양/감정을 어느 정도 확보한 상태에서 다른 언어로 말하게 할 수 있습니다.
- 실시간 번역: 언어 간 거의 즉각적인 소통을 가능하게 하며, 이는 의료 상담, 국제 비즈니스 회의, 여행 지원에 매우 중요합니다.
S2S 기술에 대한 업계의 우려와 리스크
통제하기 어려운 음성 발화 내용에 대한 퀄리티 이슈: S2S 음성합성 기술의 가장 큰 리스크로 텍스트 없이 바로 음성이 발화되는 방식으로 보수적인 접근이 필요한 금융, 의료, 법률 서비스에 잘못 사용되면 의도도치 않은 답변을 바로 하게 되어 사용자에게 혼란을 초래할 수 있습니다. 이러한 문제는 B2B 기업에서 잘못된 상담으로 법률 이슈가 발생되기 쉬운 분야는 부정확한 정보를 발화함으로써 심각한 오류를 야기할 수 있어 아직은 B2B 기업에서는 활용하기에는 적합치 않습니다.
음성 개인화 및 운율 보존: 현재 S2S 시스템의 중요한 과제는화자의 자연스러운 톤, 말하는 스타일, 감정적 뉘앙스를 유지하는 데 어려움을 겪는다는 점입니다. 이로 인해 합성된 음성이 자연스럽지 않게 기계음처럼 들리거나 부자연스럽게 들리는 경우가 많으며, 이는 개인 및 전문적인 환경에서 참여도와 신뢰를 떨어뜨릴 수 있습니다. S2S는 궁긍적인 목표는 자연스러운 사람의 톤과 운율을 유지하는 것을 목표로 하지만 , 다양한 언어와 화자에 걸쳐 이를 일관되게 달성하는 것은 여전히 높은 수준의 연구가 필요한 상황입니다.
개인 정보 오용/개인 정보 보호 문제: S2S 시스템이 민감한 음성 데이터를 처리함에 따라, 음성 데이터의 수집, 저장 및 활용에 대한 내재적인 우려가 있습니다. 특히 기밀 대화(예: 의료 또는 법률 맥락)의 경우 엄격한 데이터 개인 정보 보호 및 보안 조치를 보장하는 것이 가장 중요합니다.
위와 같이 아직은 B2B 기업에서 사용하기에는 감당하기 어려운 리스크가 너무나도 큽니다. 이로 인해 기술적 참신함에도 불구하고 기업에서는 S2S 기술 도입했다는 소식을 찾기 어려운데요.
이러한 가운데 다시 한번 보이스클로닝과 자연스러운 목소리, 낮은 레이턴시로 인해 휴멜로의 TTS가 다시 주목 받고 있어 STS 기술과 휴멜로 TTS를 객관적으로 비교해 보고자 합니다.
- 주요하게 예상되는 타깃 시장
S2S : 라이브 통역, 더빙
휴멜로 TTS : AI콜봇, 콘텐츠 내레이션, 캐릭터/아티스트 IP
- 레이턴시
S2S : 매우 낮음(수백 ms 가능)
휴멜로 TTS : 1개 문장이 30자 이내일 때 매우 빠름(특히 설치형이면 더욱 유리)
- 보이스의 일관된 퀄리티
S2S : 입력된 목소리의 억양, 환경, 노이즈 영향을 많이 받음
휴멜로 TTS : 이미 최적의 환경으로 학습된 보이스로 일관된 퀄리티로 출력
- 음성 검수 및 컴플라이언스 위배에 대한 안정성
S2S : 라이브 필터링이 어려워 가장 큰 리스크를 가짐
휴멜로 TTS : 텍스트 단계에서 사전 검수와 필터링이 쉬워 리스크가 없음
- 운영/비용
S2S : 스트리밍 파이프라인·GPU 상주비용↑
휴멜로 TTS : 스크립트·배치 생성·캐싱 등으로 비용 최적화
위에 제시된 S2S와 휴멜로 TTS를 요약해보자면 이렇습니다.
위에 제시된 S2S와 휴멜로 TTS를 요약해보자면 이렇습니다.
도입 목적이 번역/동시통역이면 S2S를 고려하고 보이스를 통한 서비스 운영·브랜딩 작업이면 휴멜로 TTS가 유리
S2S는 음성 출력 길이에 민감하고 휴멜로 TTS는 음성 출력 길이 제어가 가능해 긴 문장의 음성출력이 필요하다면 휴멜로 TTS가 적합
입력된 목소리의 노이즈, 억양등이 음성에 악영향을 미칠 수 있어 이미 최고 음성품질로 학습된 휴멜로 TTS가 일관성 있는 품질 제공에 유리
사용자에게 전달될 콘텐츠 검수와 안정성이 매우 중요하다면 휴멜로 TTS가 컴플라이언스에 위배되지 않게 서비스 관리가 가능
대량으로 반복적인 음성합성이 많은 경우 비용적으로 휴멜로 TTS가 절대적으로 우위
현재 S2S는 개발 단계이고 회사들마다 서비스 개발 능력에 대한 PR용으로 활용되고 있어 자체 플랫폼에서만 사용 가능한 경우가 대부분으로 설치형과 API 호출형을 원할 경우 휴멜로 TTS가 설치환경에 다양성에 이미 준비되어 있음
오늘의 결론
Speech-to-Speech (S2S) 기술은 실시간 다국어 소통과 현존하는 기술 중 레이턴시 최소화를 시킨 기술임을 부인할 수 없는 가능성을 지니고 있지만, 내재된 복잡성으로 인해 정확도 유지, 지연 시간 최소화, 그리고 특히 자연스러운 음성 개인화 및 감정적 뉘앙스 보존에 상당한 어려움을 겪는 경우가 많습니다. 복잡하거나 미묘한 대화 흐름에서 진정으로 고품질의 감성적인 소통을 제공하는 S2S의 성능은 여전히 한계가 있습니다.
무엇보다 B2B 기업에서 제일 신경 쓰는 사용자에게 절대 표현되지 말아야 하거나 유출 되서는 안될 표현에 대한 사전 검수 및 라이브 필터링이 매우 어렵다는 부분에 있어서 B2B 기업에서의 도입 한계가 명확하게 글로벌적으로 나타나고 있습니다.
이로 인해, 휴멜로의 Text-to-Speech (TTS) 기술은 B2B 기업의 음성 도입에 있어 최고의 대안으로 떠오르고 있습니다.
최첨단 딥러닝 기술을 활용함으로써 휴멜로는 전통적인 TTS의 한계를 결정적으로 극복하여, 놀랍도록 자연스럽고 유창할 뿐만 아니라 감정 표현이 풍부하고 고도로 제어 가능한 음성을 제공합니다.
휴멜로의 우수성은 표현력 있는 제어, 끊김 없는 장문 콘텐츠 처리, 그리고 놀라운 효율성(2분의 음성 데이터로 8시간내 보이스 학습 달성)을 증명하고 있습니다.
이러한 기능은 음성 품질, 다이내믹한 감정 표현, 일관된 캐릭터 묘사가 가장 중요한 B2B 시장에서 S2S의 단점을 직접적으로 해결하고 이미 증명된 기술 입니다.