로컬 환경에서 구동하는 Qwen3 TTS: 표현력이 뛰어난 오픈소스 모델
요약
이 글은 로컬 환경에서 ASR(음성인식) -> LLM(대규모 언어 모델) -> TTS(텍스트 음성 변환) 파이프라인을 구축한 경험을 공유합니다. 특히 Qwen3 TTS를 활용하여 실시간으로 입 모양 동기화(lip-synced)가 가능한 아바타 시스템을 구현했습니다. 초기에는 TTS 성능에 만족하지 못했지만, 모델의 스트리밍 구조적 장점을 활용하고 `llama.cpp`와 통합하며 안정성을 높였습니다. 또한, 단어별 타이밍과 음소 정보를 얻기 위해 CTC(Connectionist Temporal Classification) 정렬 기능을
핵심 포인트
- Qwen3 TTS는 로컬 환경에서 실시간으로 구동 가능하며 표현력이 뛰어난 오픈소스 모델입니다.
- 모델의 스트리밍 구조 덕분에 LLM 응답과 연계하여 일관성 있는 음성(prosody, pitch, intonation)을 유지할 수 있습니다.
- C# 사용 및 속도 최적화를 위해 Qwen3 TTS를 `llama.cpp`와 양자화(quantized)하여 통합했습니다.
- 정확한 자막 및 입 모양 구현을 위해 CTC 단어별 정렬(word-level alignment) 기능을 추가로 구현해야 했습니다.
최근 로컬 환경에서 ASR $\rightarrow$ LLM $\rightarrow$ TTS 파이프라인을 재구축하며 Qwen3 TTS의 성능에 깊은 인상을 받았습니다. 이전에는 TTS 부분에서 아쉬움을 느꼈지만, 이번 프로젝트를 통해 Qwen3 TTS가 가진 잠재력을 최대한 끌어냈습니다.
Qwen3 TTS는 스트리밍 환경에 매우 적합한 구조적 장점을 가지고 있습니다. 디코더가 슬라이딩 윈도우(sliding window)를 사용하기 때문에 LLM 응답이 실시간으로 들어와도 음성 톤, 피치, 운율 등이 일관성을 유지하며 자연스럽게 이어집니다.
실제 구현 과정에서는 성능 최적화에 중점을 두었습니다. C# 환경에서 높은 속도를 요구했기 때문에, Qwen3 TTS를 llama.cpp와 연동하고 양자화(quantized)하는 작업을 진행했습니다. 또한, 이전 모델이 부족했던 단어별 타이밍과 음소 정보를 얻기 위해 CTC(Connectionist Temporal Classification) 기반의 단어 정렬 기능을 직접 구현해야 했습니다.
결과적으로, 사용자 정의 목소리 튜닝(finetune)을 통해 만족스러운 결과물을 얻었으며, 이 프로젝트는 앞으로도 지속적인 개선이 기대됩니다. 관련 코드는 GitHub를 통해 공개되어 있으니, 많은 분들이 활용해 주시길 바랍니다.
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