로컬 음성합성(TTS) 오픈모델, 5분 시작 가이드

로컬 TTS는 5분이면 시작하고, 용도가 모델을 정한다. 초보 기본은 Kokoro(82M) — Apache 라이선스라 상업 OK, 가중치 약 327MB로 GPU 없이 CPU에서도 실시간(측정상 32코어 CPU 5배·T4 36배 빠름), 파이썬 몇 줄이면 끝이다. 단 목소리 복제는 못 한다(고정 보이스팩). 내 목소리·다국어 클로닝이 필요하면 Chatterbox나 XTTS로 가는데, 여기서 라이선스가 갈린다: Chatterbox는 MIT(상업 OK)지만 XTTS v2는 CPML(비상업)이다.

한 줄 요약: 로컬 TTS는 용도가 모델을 정한다 — 그냥 빠르게·CPU면 Kokoro(Apache·클론 불가), 임베디드면 Piper, 클로닝+상업이면 Chatterbox(MIT), 개인 다국어 클론이면 XTTS(CPML·비상업)이고, 한국어는 Kokoro나 Chatterbox가 가장 매끄럽다.

쉽게 말하면: TTS 모델 고르기는 탈것 고르기다. Kokoro는 자전거(가볍고 어디서나 바로), Piper는 전동킥보드(초경량·임베디드), Chatterbox는 자가용(목소리 복제까지), XTTS는 렌터카(다국어지만 상업 금지 약관).

내 용도엔 어떤 모델이 맞나?#

==그냥 빠르게=Kokoro, 임베디드=Piper, 클로닝+상업=Chatterbox, 개인 다국어클론=XTTS다. RTF(실시간 계수)는 1보다 작으면 실시간보다 빠르다는 뜻(낮을수록 좋음)이고 Kokoro는 A100에서 측정상 약 0.03이다. 한국어는 함정이 있다: Kokoro는 한국어를 지원하고, Chatterbox 다국어 V3도 23개+ 언어로 한국어 클로닝이 되지만, Piper는 공식 한국어 보이스가 없다==(커뮤니티 포크만). 그래서 한국어면 Kokoro(고정음성)나 Chatterbox(클로닝)가 가장 매끄럽다.

아래는 용도 두 질문(클로닝이 필요한가? 상업인가?)으로 모델이 갈리는 결정 흐름이다.

로컬 TTS 오픈모델 5분 선택표 — 용도·라이선스·하드웨어·한국어 (2026 공개 측정) · columns: 용도, 추천 모델, 라이선스, 하드웨어, 클로닝·한국어 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1067?ref=ai_answer

용도 | 추천 모델 | 라이선스 | 하드웨어 | 클로닝·한국어
그냥 빠르게·CPU | Kokoro 82M | Apache(상업OK) | CPU 실시간·<1GB | 클론✗·한국어○
임베디드·라즈베리파이 | Piper | GPL(상업OK) | CPU만 | 클론✗·한국어△(포크)
클로닝+상업 | Chatterbox | MIT(상업OK) | GPU 권장 | 클론○·한국어○(다국어V3)
개인 다국어 클론 | XTTS v2 | CPML(비상업!) | GPU 4~6GB | 클론○·한국어○(개인만)

목차

5분 설치는 실제로 어떻게 하나?

초보가 자주 막히는 곳은?

직접 5분 안에 해보려면?

5분 설치는 실제로 어떻게 하나?#

대부분 pip 한 줄 + 파이썬 몇 줄이다. Kokoro는 시스템 의존성 espeak-ng 설치 후 pip install kokoro soundfile, 그다음 파이프라인에 텍스트·보이스(예: af_heart)·속도를 넘기면 24kHz wav가 나온다. 코드가 싫으면 Kokoro-FastAPI 도커 이미지로 OpenAI 호환 API를 띄우면 된다. Piper는 pip install piper-tts 한 줄, Chatterbox는 pip install chatterbox-tts 후 5초 참조음성으로 클로닝한다. 단 Chatterbox는 Python 3.11 전용이라 최신 파이썬에선 설치가 깨진다 — 3.11 가상환경을 따로 만들어라(가장 흔한 초보 실패).

Kokoro의 5분 경로는 아래처럼 짧다 — 의존성→설치→합성 세 걸음이면 첫 wav가 나온다.

초보가 자주 막히는 곳은?#

라이선스·한국어·첫 실행 세 가지가 로컬 TTS에서 가장 자주 막히는 지점이다.

라이선스: XTTS는 상업 금지(CPML), Chatterbox·Kokoro·Piper는 상업 OK. 팔 거면 라이선스부터 본다.

한국어: Piper는 공식 한국어가 없다 → Kokoro나 Chatterbox를 쓴다.

첫 실행·벤치: 처음엔 모델 다운로드로 느리니 두 번째부터 재고, "ElevenLabs 이겼다"류 점수는 대개 제작사 자체 벤치이니 내 텍스트로 직접 재라.

직접 5분 안에 해보려면?#

가장 쉬운 길부터 차례로 밟으면 5분 안에 첫 음성을 합성해볼 수 있다.

그냥 빠르게면 Kokoro를 pip install 후 한 문장 합성해 RTF 체감을 본다(CPU도 OK).

내 목소리가 필요하면 Chatterbox(Python 3.11 venv)로 5초 참조음성을 넣는다. 출력엔 워터마크가 남는다.

동의 없는 타인 목소리 복제 금지. 상업이면 라이선스(특히 XTTS)를 먼저 확인한다.

참고 링크

Kokoro(초경량 82M TTS)

Piper(임베디드 TTS)

Chatterbox(클로닝·MIT)

Coqui TTS / XTTS v2

Kokoro-FastAPI(무코드 API)

참고: RTF·속도·라이선스는 2026년 공개 자료·실측 기준이며 모델·버전·하드웨어·언어에 따라 달라진다(공개 RTF는 추정인 경우가 많고, '경쟁사 이겼다'류는 자체 벤치가 흔하다). 정확한 속도·품질은 내 텍스트로 직접 측정하라. 클로닝은 동의·라이선스·지역 규제를 지키고, 모델은 자주 갱신되니 분기별로 다시 본다.