Qwen3-TTS, 오픈소스 AI 목소리 음성 합성의 혁명

Qwen3-TTS: 오픈소스 음성 합성의 혁명과 유료 서비스 대체 가이드

요약

최근 공개된 Qwen3-TTS는 음성 합성(TTS) 시장의 판도를 완전히 바꾸고 있습니다. 알리바바의 콴(Qwen) 팀이 선보인 이 모델은 97ms라는 놀라운 초 저지연 성능을 자랑해요. 특히 3초의 짧은 샘플만으로도 완벽에 가까운 음성 복제가 가능해졌습니다. ElevenLabs나 Azure 같은 고가의 유료 서비스를 이제는 무료 오픈소스로 대체할 수 있는 수준이죠.

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1. 음성 합성 기술의 새로운 시대: Qwen3-TTS란 무엇인가?

음성 합성 기술은 그동안 거대 기업들의 전유물처럼 여겨져 왔습니다. 하지만 2026년 1월, 알리바바의 Qwen3-TTS가 등장하며 상황이 변했습니다.

Qwen3-TTS는 1.7B와 0.6B 두 가지 모델 사이즈로 제공됩니다.

(출처: huggingface)

Base모델, 커스텀 가능한 voice 모델, voicedesign로 나뉘고, base는 기본, customvoice는 성별, 빠르기, 나이, 어조 등을 지정해서 음성을 만들 수 있고, voice design은 3초 이상 음성을 제공하면 그 목소리로 만들어주는 최고 모델이라고 보면 되겠습니다.

0.6B 모델은 효율성과 빠른 속도에 최적화되어 있습니다. 사용자는 자신의 하드웨어 환경에 맞춰 모델을 선택할 수 있죠. 예를 들면 실시간 번역을 위한 device에 직접 qwen3-tts 모델을 적용해서 사람이 바로 번역해주는 수준을 느낄 수 있습니다.

가장 놀라운 점은 자체 개발한 12Hz 토크나이저의 탑재입니다. 이 기술은 오디오 신호를 아주 효율적으로 압축하면서도 품질을 유지해요. 기존 모델들이 겪던 정보 병목 현상을 획기적으로 해결했답니다.

덕분에 비언어적 정보와 음향 환경까지 고스란히 보존할 수 있어요. 이 모델은 엔드 투 엔드(End-to-End) 구조를 채택하고 있습니다. 전통적인 방식에서 발생하던 오류 누적 문제를 말끔히 지웠죠.

이제는 단 한 글자만 입력해도 즉시 음성이 출력되기 시작해요. 스트리밍 환경에서 97ms의 지연 시간은 정말 혁신적인 수치입니다.

단, 이전부터 그랬지만 한글로 적은 글은 한글 발음으로 잘 나오는데, 숫자, 영문이 포함되면 어김없이 '중국인 발음'이 느껴집니다. 그래서 텍스트를 제공할 때 꼭 전체를 한글 발음으로 변환해야 해요.

예시

• 원본: NHN이 10년 만에 음원 서비스 '벅스'를 매각하며 핵심 사업인 AI, 클라우드, 게임에 집중하는 전략을 택했습니다. 347억 원 규모의 이번 매각은 급격히 재편되는 국내 음원 시장의 생존 전략을 잘 보여줍니다.
• 변환: 엔에이치엔이 십년 만에 음원 서비스 '벅스'를 매각하며 핵심 사업인 에이아이, 클라우드, 게임에 집중하는 전략을 택했습니다. 삼백사십칠억 원 규모의 이번 매각은 급격히 재편되는 국내 음원 시장의 생존 전략을 잘 보여줍니다.

직접 시험해보기

https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3-TTS-Voice-Design

Qwen3 TTS Voice Design - a Hugging Face Space by Qwen

 

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2. 유료 TTS 서비스와의 정면 승부: 성능 비교 분석

많은 분이 ElevenLabs나 OpenAI TTS를 유료로 사용하고 계실 거예요. 하지만 Qwen3-TTS는 이들과 대등하거나 오히려 앞선 성능을 보여줍니다. 객관적인 수치인 단어 오류율(WER)에서 그 차이가 드러나고 있죠. 실제 벤치마크 결과를 보면 오픈소스의 저력을 느낄 수 있습니다.

ElevenLabs는 그동안 자연스러운 음성의 대명사로 불려 왔습니다. 하지만 Qwen3-TTS는 음성 복제 테스트에서 더 높은 점수를 기록했어요. 화자 유사성 점수가 0.95에 달해 원본과 거의 구분이 안 됩니다.

아래 표를 통해 주요 서비스들과의 차이점을 한눈에 확인해 보세요.

비교 항목	Qwen3-TTS (1.7B)	ElevenLabs	MS Azure	OpenAI TTS
품질 (WER)	1.835% (우수)	2.83%	3.18%	우수
지연 시간	97ms	135ms (Flash)	300ms 이상	~250ms
복제 필요 시간	3초	10초 이상	대량 데이터	지원
라이선스	Apache 2.0	유료 구독	종량제 유료	종량제 유료
한국어 지원	매우 우수	우수	우수	우수

지연 시간 측면에서도 Qwen3-TTS는 독보적인 위치에 있습니다. 실시간 대화형 AI를 구축할 때 100ms 미만의 반응 속도는 필수적이죠.

ElevenLabs가 100ms를 넘기는 것과 대조적입니다. 이는 사용자 경험에서 엄청난 차이를 만들어내는 요소가 돼요.

또한 상업적 이용이 자유로운 Apache 2.0 라이선스라는 점이 큽니다. 유료 서비스는 매달 수십만 원의 구독료가 발생할 수 있거든요. 하지만 Qwen3-TTS는 내 PC에서 돌리거나, 서버 인프라만 있다면 비용 걱정이 전혀 없어요.

비용이 고민인 기업이나 개발자에게 최고의 선택지가 될 것입니다.

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3. 핵심 기능 톺아보기: 음성 복제와 지능형 제어

Qwen3-TTS의 가장 강력한 무기는 단연 '3초 음성 복제'입니다. 과거에는 몇 시간 분량의 녹음 데이터가 있어야 가능했던 일이죠. 이제는 아주 짧은 샘플 하나만으로도 누군가의 목소리를 따올 수 있어요. 이는 접근성 도구나 퍼스널라이징 서비스에 혁명을 가져올 것입니다.

자연어 명령을 통한 '보이스 디자인' 기능도 매우 인상적이에요. 복잡한 수치를 조절하는 대신 말로 목소리를 만들 수 있습니다. 성별, 연령은 물론 감정의 깊이까지도 조절이 가능합니다. 음성의 리듬과 속도를 제어하는 능력도 한층 진화했습니다.

텍스트의 의미를 파악해 스스로 강조할 부분과 쉴 부분을 정해요. 기존 TTS가 로봇처럼 일정한 간격으로 읽던 것과는 차원이 다릅니다. 감정적인 문장에서는 목소리에 힘이 실리고 속도가 변하기도 하죠.

한국어 지원 능력 역시 오픈소스 모델 중 최상위권입니다. 문장이 길어져도 어색함 없이 자연스러운 억양을 유지하거든요. 글자가 깨지거나 한자가 섞여 나오는 고질적인 문제도 해결됐습니다. 국내 사용자들에게도 충분히 실전 배치가 가능한 품질이에요. (모든 입력 텍스트를 한글 발음으로 적어줘야 중국 발음이 안 나온다는 점 빼고요)

이 모델은 단순히 소리를 내는 기계가 아니라 캐릭터를 만듭니다. 이런 캐릭터 설정은 게임 NPC나 오디오북 제작에 최적입니다. 한 번의 설정으로 일관된 목소리 톤을 유지할 수 있어 편리해요.

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4. 로컬 설치 방법: 내 컴퓨터에서 TTS 구동하기

이제 직접 이 강력한 모델을 설치해서 사용해 볼 차례입니다. 하드웨어 사양에 따라 설치 방법이 조금씩 달라질 수 있어요. 고성능 GPU가 있다면 좋겠지만, 보급형에서도 충분히 돌아갑니다.

설치 방법은 공식 사이트에 나온 방법입니다. python 설치 시에 포함되는 python 패키지 매니저인 pip로 modelscope나 huggingface-cli로 다운 받을 수 있겠네요.

# Download through ModelScope (recommended for users in Mainland China)
pip install -U modelscope
modelscope download --model Qwen/Qwen3-TTS-Tokenizer-12Hz  --local_dir ./Qwen3-TTS-Tokenizer-12Hz 
modelscope download --model Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice --local_dir ./Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice
modelscope download --model Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-VoiceDesign --local_dir ./Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-VoiceDesign
modelscope download --model Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base --local_dir ./Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base
modelscope download --model Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-CustomVoice --local_dir ./Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-CustomVoice
modelscope download --model Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-Base --local_dir ./Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-Base

# Download through Hugging Face
pip install -U "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download Qwen/Qwen3-TTS-Tokenizer-12Hz --local-dir ./Qwen3-TTS-Tokenizer-12Hz
huggingface-cli download Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice --local-dir ./Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-CustomVoice
huggingface-cli download Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-VoiceDesign --local-dir ./Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-VoiceDesign
huggingface-cli download Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base --local-dir ./Qwen3-TTS-12Hz-1.7B-Base
huggingface-cli download Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-CustomVoice --local-dir ./Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-CustomVoice
huggingface-cli download Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-Base --local-dir ./Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-Base

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5. 현실적인 시사점: 우리는 무엇을 준비해야 하는가?

Qwen3-TTS의 등장은 단순히 기술적인 발전을 넘어 많은 의미를 가집니다. 가장 먼저 '비용의 민주화'가 실현되었다는 점을 꼽을 수 있어요. 누구나 고품질 음성 합성을 무료로 활용할 수 있게 된 것이죠. 이는 소규모 창작자와 스타트업에 엄청난 기회가 될 것입니다.

하지만 기술의 오남용에 대한 우려도 공존하고 있습니다. 3초 만에 누군가의 목소리를 복제하는 것은 범죄에 이용될 수 있거든요. 따라서 우리는 이 기술을 윤리적으로 사용하는 법을 고민해야 합니다. AI가 생성한 음성임을 명시하는 사회적 합의도 필요할 거예요.

이제 유료 서비스를 고집할 이유는 점점 사라지고 있습니다. 물론 SaaS가 주는 편리함도 분명히 있지만 성능 격차는 좁혀졌죠. 오히려 데이터 보안 측면에서는 로컬 운영이 훨씬 유리합니다. 기업의 중요한 자산인 목소리 데이터를 외부로 유출하지 않으니까요.

앞으로는 엣지 디바이스에서의 구동이 더욱 활발해질 전망입니다. 알리바바는 오프라인 로컬 네트워크를 위한 엣지 박스 출시를 예고했죠. 자동차나 스마트 홈 가전에서도 고품질 TTS를 만나게 될 거예요.

클라우드 연결 없이도 즉각적인 반응을 보여주는 기기들이 늘어나겠죠. 결론적으로 Qwen3-TTS는 실전에서 유료 서비스를 대체하기에 충분합니다. 성능, 속도, 비용 모든 면에서 합격점을 줄 수 있는 수준이에요.

새로운 음성 합성의 세계가 여러분의 비즈니스를 한 단계 높여줄 것입니다.

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자주 묻는 질문 (FAQ)

Q1: 정말로 ElevenLabs만큼 목소리가 자연스러운가요?
A1: 네, 단어 오류율(WER) 테스트에서 이미 ElevenLabs를 앞섰습니다.
특히 화자 유사성 점수가 매우 높아 원본과 구분이 어렵습니다.

Q2: 한국어 발음이 어색하거나 끊기지는 않나요?
A2: 1.7B 모델 기준으로 한국어 처리 능력이 매우 뛰어납니다.
장문의 문장에서도 억양이 깨지지 않고 자연스럽게 합성됩니다.

Q3: 상업적인 목적으로 써도 법적인 문제가 없나요?
A3: Apache 2.0 라이선스이므로 상업적 이용에 아무런 제한이 없습니다.
추가 비용 지불 없이 비즈니스 모델에 포함하여 사용 가능합니다.

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참고자료

* (https://qwen.ai/blog?id=qwen3tts-0115)
* (https://github.com/QwenLM/Qwen3-TTS)
* (https://huggingface.co/Qwen)
* 온라인에서 사용해보기 (https://huggingface.co/spaces/Qwen/Qwen3-TTS-Voice-Design)

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