텍스트 음성 변환(Text-To-Speech, 약칭 TTS)은 음성 합성(Speech Synthesis)이라고도 불리며, 텍스트 정보를 들을 수 있는 음성 신호로 변환하는 인공지능 기술의 한 종류입니다. 그 목표는 컴퓨터가 입력된 텍스트를 기반으로 자연스럽고 유창한 음성을 생성하여, 기계가 인간이 낭독하는 방식과 유사하게 언어 내용을 출력할 수 있게 하는 것입니다. TTS 기술은 자연어 처리, 음성 신호 처리, 머신러닝 등 여러 분야를 포함하며, 인간-기계 음성 상호작용 시스템의 중요한 구성 요소입니다.

음성 합성 기술의 발전은 규칙 기반, 접합식 합성에서 신경망 생성식 합성으로의 진화 과정을 거쳤습니다. 초기 TTS 시스템은 주로 수동으로 설계된 언어 규칙과 녹음된 음성 조각에 의존하여 접합 방식으로 음성을 생성했으며, 제어 가능성은 높았지만 자연스러움은 제한적이었습니다. 딥러닝의 발전과 함께 연구자들은 신경망을 이용해 텍스트와 음성 간의 매핑 관계를 직접 학습하기 시작했습니다. 2017년, Google 연구진은 논문 Tacotron: Towards End-to-End Speech Synthesis 에서 Tacotron 모델을 제안하여 텍스트 시퀀스를 음향 특징(스펙트로그램)으로 직접 변환하고 Griffin-Lim 알고리즘을 통해 음성 파형을 합성함으로써, 엔드투엔드 음성 합성의 가능성을 검증했습니다. 이러한 접근 방식은 이후 2018년 Tacotron 2에서 신경 보코더(WaveNet)를 결합한 완전한 신경망 합성 프로세스로 더욱 발전하여, 신경망 TTS 분야의 중요한 연구 작업이 되었습니다.

현대 TTS 시스템은 일반적으로 텍스트 분석, 음향 모델링, 음성 파형 생성 등의 단계를 포함합니다. 모델은 먼저 텍스트의 문자, 단어, 의미, 운율 정보를 이해한 다음, 이에 해당하는 음향 표현(예: 멜 스펙트로그램, Mel-spectrogram)을 예측하고, 마지막으로 보코더(Vocoder)를 통해 연속적인 음성 신호를 생성합니다. 최근 몇 년 동안 Transformer, 확산 모델(Diffusion Models), 대규모 음성 모델의 발전과 함께, TTS 시스템은 음성 자연스러움, 감정 표현, 다국어 지원, 음성 스타일 제어 등 측면에서 지속적으로 향상되고 있습니다.

TTS 기술은 주로 디지털 정보를 음성 형태로 직접 전달할 수 없는 문제를 해결하여, 컴퓨터가 텍스트 내용을 상호작용 가능한 음성 출력으로 변환할 수 있게 합니다. 현재 이 기술은 스마트 어시스턴트, 오디오북, 내비게이션 안내, 고객 서비스 시스템, 무장애 보조, 가상 휴먼 등 다양한 시나리오에 널리 적용되어, 인간-기계 상호작용에 더 자연스러운 음성 인터페이스를 제공하고 있습니다.