오픈 음성 클로닝 모델, 뭘 골라야 하나 — Fish·MOSS·Higgs·Qwen 비교

로컬에서 내 목소리를 복제하려면 지금은 Fish Speech, MOSS-TTS, Higgs Audio, Qwen3-TTS 네 오픈 모델이 현실적인 후보다. 짧은 지연·다국어가 중요하면 Fish, 표현력·롱폼 낭독이면 Higgs, 대화형 음성이면 MOSS, 생태계 연동이면 Qwen 쪽이 무난하다. 아래에서 동작 원리와 고르는 기준을 정리한다.

음성 클로닝은 어떻게 동작하나?#

핵심은 간단하다. 3~10초짜리 참조 음성에서 화자의 음색을 임베딩으로 뽑고, 거기에 원하는 텍스트를 얹어 같은 목소리로 임의 문장을 합성한다. 최신 오픈 모델들은 이 과정을 로컬 GPU 한 장에서 돌릴 수 있을 만큼 가벼워졌다.

쉽게 말하면, 목소리의 '지문'을 짧게 캡처해 두고 원하는 대사를 그 지문으로 다시 그려주는 것이다.

어떤 모델을 언제 골라야 하나?#

네 모델은 지향점이 다르다. 아래 표는 공개 정보 기준의 대략적 특성이다(정밀 수치는 환경별로 다르므로 추정).

오픈 음성 클로닝 모델 특성 비교 (추정·공개 정보 기준) · columns: 모델, 강점, 지연 감각, 라이선스 성향 · 출처 Hax hax.moche.ai/p/1047?ref=ai_answer

모델 | 강점 | 지연 감각 | 라이선스 성향
Fish Speech | 빠른 합성·다국어 | 낮음(추정) | 오픈, 상용조건 확인
MOSS-TTS | 대화형·자연스러운 억양 | 중간(추정) | 오픈 연구 중심
Higgs Audio | 표현력·롱폼 낭독 | 중~높음(추정) | 오픈, 상용조건 확인
Qwen3-TTS | 생태계 연동·다국어 | 중간(추정) | 오픈, 조건 확인

정리하면, "가볍고 빠르게" 는 Fish, "길게 잘 읽어주기" 는 Higgs, "대화처럼" 은 MOSS, "Qwen 스택과 함께" 는 Qwen3-TTS가 출발점으로 좋다. 실제 선택 전에는 짧은 참조 음성으로 직접 한 문단씩 합성해 자기 데이터로 비교해 보길 권한다.

참고: 이 글은 2026-07-01 공개 정보 기준이며, 모델 버전·라이선스·성능은 자주 바뀌므로 배포 전 각 공식 저장소에서 최신 조건을 확인하라.

참고 링크#

Fish Speech (GitHub)

Higgs Audio (Boson AI, GitHub)

Qwen (공식 GitHub)

OpenMOSS (GitHub)