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idiap/coqui-ai-TTS

사전 학습 모델, 학습 도구, 데이터셋 큐레이션 유틸리티를 제공하는 오픈소스 Python 텍스트 음성 변환 및 음성 변환 툴킷입니다.

대체할 수 있는 제품:ElevenLabsGoogle Cloud Text-to-Speech

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어떤 프로젝트인가요?

Coqui TTS는 텍스트에서 음성을 생성하는 딥러닝 라이브러리입니다. 1100개 이상의 언어를 지원하는 사전 학습 모델을 제공하며, 자체 데이터로 새 모델을 학습하거나 기존 모델을 미세 조정할 수 있는 코드도 포함합니다. 원래 Coqui TTS 프로젝트에서 포크한 프로젝트로, coqui-tts PyPI 패키지로 유지 관리됩니다.

이 라이브러리는 Tacotron2, Glow-TTS, FastPitch, VITS, 음성 복제와 스트리밍 출력을 지원하는 XTTS 모델 등 다양한 아키텍처를 구현합니다. HiFiGAN과 WaveRNN 같은 보코더, FreeVC, kNN-VC, OpenVoice 같은 음성 변환 모델도 포함합니다. 다중 화자 및 다국어 음성 합성을 지원합니다.

사용자는 tts라는 명령줄 도구, Python API 또는 로컬 TTS 서버를 실행하는 Docker 이미지로 라이브러리를 사용할 수 있습니다. dataset_analysis 디렉터리에는 음성 데이터셋을 검사하고 큐레이션하는 도구가 있습니다.

핵심 기능

  • 011100개 이상의 언어를 지원하는 사전 학습 텍스트 음성 변환 모델.
  • 02FreeVC, kNN-VC, OpenVoice를 비롯한 음성 변환 모델.
  • 03새 TTS 모델을 학습하거나 기존 모델을 미세 조정하기 위한 레시피.
  • 04다중 화자 및 다국어 음성 합성 지원.
  • 05명령줄 도구, Python API, Docker 기반 TTS 서버.
  • 06데이터셋 분석 및 큐레이션 유틸리티.

활용 사례

  • 사전 학습 모델을 사용해 여러 언어로 애플리케이션에 음성 출력을 추가하기.
  • XTTS 모델로 짧은 참조 오디오 클립에서 음성을 복제하기.
  • 직접 녹음한 데이터셋으로 맞춤형 TTS 음성을 학습하거나 미세 조정하기.
  • 클라우드 API에 의존하지 않고 내부 도구용 로컬 TTS 서버 실행하기.

빠른 시작

  1. 1

    PyTorch, torchaudio, torchcodec를 설치합니다(uv가 시스템에 맞는 빌드를 선택합니다)

    uv pip install torch torchaudio torchcodec --torch-backend=auto
  2. 2

    PyPI에서 coqui-tts를 설치합니다

    uv pip install coqui-tts
  3. 3

    명령줄에서 사용 가능한 사전 학습 모델을 나열합니다

    tts --list_models

사용 전 알아둘 점

  • coqui-tts 0.27.4부터 PyTorch는 기본 포함 항목이 아니므로 먼저 직접 설치해야 합니다.
  • Python 3.10~3.14를 사용하는 Ubuntu 24.04에서 공식 테스트를 거쳤습니다. Mac과 Windows에서도 작동할 것으로 보이지만 테스트가 덜 이루어졌습니다.

토픽

자주 묻는 질문

coqui-ai-TTS은(는) 무엇인가요?
사전 학습 모델, 학습 도구, 데이터셋 큐레이션 유틸리티를 제공하는 오픈소스 Python 텍스트 음성 변환 및 음성 변환 툴킷입니다. Coqui TTS는 텍스트에서 음성을 생성하는 딥러닝 라이브러리입니다. 1100개 이상의 언어를 지원하는 사전 학습 모델을 제공하며, 자체 데이터로 새 모델을 학습하거나 기존 모델을 미세 조정할 수 있는 코드도 포함합니다. 원래 Coqui TTS 프로젝트에서 포크한 프로젝트로, coqui-tts PyPI 패키지로 유지 관리됩니다.
coqui-ai-TTS은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
coqui-ai-TTS은(는) MPL-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
coqui-ai-TTS은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
활발히 유지보수 중. coqui-ai-TTS의 마지막 커밋은 2026년 10월 19일입니다.
coqui-ai-TTS은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
사전 학습 모델을 사용해 여러 언어로 애플리케이션에 음성 출력을 추가하기. XTTS 모델로 짧은 참조 오디오 클립에서 음성을 복제하기. 직접 녹음한 데이터셋으로 맞춤형 TTS 음성을 학습하거나 미세 조정하기. 클라우드 API에 의존하지 않고 내부 도구용 로컬 TTS 서버 실행하기.
coqui-ai-TTS는 어떻게 설치하나요?
PyTorch, torchaudio, torchcodec를 설치합니다(uv가 시스템에 맞는 빌드를 선택합니다): uv pip install torch torchaudio torchcodec --torch-backend=auto PyPI에서 coqui-tts를 설치합니다: uv pip install coqui-tts 명령줄에서 사용 가능한 사전 학습 모델을 나열합니다: tts --list_models
coqui-ai-TTS은(는) 어디서 받을 수 있나요?
소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/idiap/coqui-ai-TTS

요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.

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