작은 사이드 프로젝트를 위해, 값비싼 하드웨어나 외부 API에 의존하지 않고 영상을 내레이션할 수 있는 기본적인 AI 음성 도구가 필요했습니다. 가장 표현력이 풍부한 AI일 필요는 없었으며, 단지 신뢰할 수 있는 출력과 SRT와의 매칭만 되면 되었습니다. SRT 자막을 음성으로 변환할 때의 주요 과제는 타이밍입니다. 자막에는 일시 정지(pause)가 포함되어 있으며, 각 발화 문장은 정확한 시간 슬롯에 맞춰져야 합니다. 대부분의 음성 생성기(speech generators)는 이를 자체적으로 잘 처리하지 못합니다. 그래서 저는 srt2speech를 만들었습니다. 이 도구는 다음의 조합을 사용합니다:

• 피치(pitch)가 보정된 속도 조절
• 단어 사이의 일시 정지 자동 재생성 수정
• 자막 큐(cue) 사이의 무음(silence)의 정확한 배치

SRT는 다중 화자를 지원하지 않기 때문에, 간단한 템플릿 기능도 추가했습니다. 자막에 {{speaker_name}}를 추가하면 자동으로 목소리가 전환됩니다. 물론 음성 복제(voice cloning)도 지원하며, 작은 헬퍼 스크립트를 추가했습니다. 의존성(Dependencies)은 최소한입니다: Python, NumPy, llama.cpp, 그리고 필요한 GGUF 음성 모델들입니다. 저는 Q4 양자화(quantization)로 테스트했으며 잘 작동합니다.

제 노트북에서의 성능:

• RTX 4080 Laptop GPU: 약 12–13배 실시간(real time)
• CPU 전용: 약 1.5–2.0배 실시간(real time)

지원 언어:

• 영어 (en)
• 일본어 (jp)
• 한국어 (ko)
• 중국어 (zh)
• 프랑스어 (fr)
• 독일어 (de)

이 도구는 오래된 PC, Linux 또는 Mac을 포함한 거의 모든 하드웨어에서 작동할 것입니다. 내레이션 생성, 번역된 오디오 트랙, 접근성 오디오 또는 빠른 비디오 보이스오버를 만드는 모든 분에게 유용할 수 있습니다. 이 프로젝트는 Apache 2.0 라이선스 하에 오픈 소스로 제공됩니다. 출처 표기 및 라이선스 고지는 반드시 유지되어야 합니다.

GitHub: https://github.com/Waversense/srt2speech/

README 파일에는 설정을 위해 필요한 5단계가 포함되어 있으며, 2분 안에 시작할 수 있습니다. 포함된 demo.srt 파일이 기능을 시연합니다. Whisper 통합을 포함하여 다양한 AI에 대한 더 많은 지원이 업데이트될 예정입니다. 이 도구는 항상 경량화된 상태와 간단한 설치 방식을 유지할 것입니다.

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