개요
최근 마주친 음성 프로젝트들은 한 가지 전제를 공유한다. 모델을 남의 서버가 아니라 내 컴퓨터에서 돌린다는 것. Whispree는 macOS에서 음성을 AI 프롬프트로 바꾸고, VoxCPM과 Voicebox는 TTS와 음성 클로닝을 로컬에서 처리하며, SpeechFeedback은 Deep Speech 2 ASR 모델 위에 한국어 발음 교정 시스템을 올린다. 이 넷을 보면 로컬 음성이 얼마나 왔는지 — 그리고 어디서는 여전히 클라우드가 이기는지 — 가 보인다.
Whispree: Apple Silicon용 음성-투-프롬프트
Whispree(113★, 대부분 Swift)는 완전 로컬로 도는 macOS 메뉴바 앱으로, 오픈소스 SuperWhisper 대안을 표방한다. 핵심은 “타이핑 대신 AI에게 말하기"다. Cursor, Claude, ChatGPT 등 어떤 프롬프트 입력창이든 커서를 두고 Ctrl+Shift+R을 눌러 말하면, 교정된 텍스트가 커서가 있던 그 자리에 정확히 붙는다. 녹음 중 창을 바꿔도 원래 포커스 위치를 기억한다.
단순 받아쓰기를 넘어서게 하는 건 LLM 후처리 레이어다. 네 가지 교정 모드 — Standard(STT 오류 수정), Filler Removal(“음/어” 제거), Structured(중구난방 발화를 프롬프트용 불릿으로 정리), Custom — 가 원시 인식과 붙여넣기 사이에 들어간다. 한국 개발자에게 백미는 코드 스위칭 최적화다. 한영 혼용 기술 발화를 제대로 고쳐준다. 예: "밸리데이션 해야 되거든" → "validation 해야 되거든", "깃허브에 PR 올려놨어" → "GitHub에 PR 올려놨어". 녹음 시작 시 포커스 화면 스크린샷을 자동 캡처해 함께 붙여, 비전 지원 모델이 수식·기술 용어를 맥락으로 교정하게 한다.
영리한 부분은 프로바이더 구조다. STT는 Groq(무료), LLM 교정은 기존 Codex CLI OAuth 토큰을 빌려 쓴다 — “OpenAI 계정만 있으면 추가 비용 거의 없이 고품질 STT + LLM 교정"이 된다. 로컬 옵션도 있다(CoreML+ANE 위의 WhisperKit, MLX Audio, 로컬 LLM 6종). Raycast·Stream Deck·AppleScript에서 트리거할 URL 스킴(whispree://toggle)까지 있다. 커밋 로그에서 보이는 인상적인 릴리스 규율 하나: Claude 구독 프로바이더를 릴리스 직전 되돌리고 피처 브랜치에 보존했다 — “출시한 것"과 “만든 것"은 다르다는 좋은 예다.
VoxCPM과 Voicebox: TTS와 클로닝, 전부 로컬로
합성 쪽에서는 두 프로젝트가 눈에 띄었다. VoxCPM(“아침드라마 대사를 완벽히 구현한 오픈소스 TTS” 쇼츠의 주인공)은 Apache 2.0으로 음성 디자인과 클로닝을 하는 멀티링궐 음성 모델인데, 데모의 핵심은 감정 표현력이었다 — 밋밋한 로봇 TTS가 아니라 설득력 있는 신파조로 전달되는 한국어 대사.
Voicebox는 “ElevenLabs를 내 PC에 통째로 다운받은 것"으로 소개된다. 무료, 오픈소스, 인터넷 없이 모든 작업이 로컬에서 돈다. 정체성은 로컬 우선이고, 구조는 다섯 개의 교체 가능한 엔진을 가진 스위스 군용칼이다 — 멀티링궐·지시 따르기(“조금 더 천천히 말해줘”)에는 Qwen-TTS 계열을, 빠르고 감정 태그가 되는 합성에는 Chatterbox Turbo를(대본에 (웃음)이나 (한숨)을 인라인으로 표기) 골라 쓴다. 단순 TTS가 아니라 다중 캐릭터 신, 리버브 효과, 편집, 자동화용 API까지 갖춘 완성형 오디오 프로덕션 스튜디오다.
리뷰어가 말한 솔직한 트레이드오프는, 로컬 합성이 “수동 변속기 차량"이라는 점이다 — 통제력은 크지만 설치, GPU 요구사항, 학습 곡선을 직접 감당해야 한다. 1분 안에 결과가 필요하고 빠른 GPU가 없다면 클라우드 구독이 여전히 합리적이다. 로컬이 명확히 이기는 지점: 사용료 없이 수천 줄의 NPC 대사를 뽑는 게임 개발자, 대본을 외부 서버에 보내지 않는 콘텐츠 제작자, 민감 데이터를 다루는 파이프라인에 TTS를 통합하는 회사.
SpeechFeedback: 발음 튜터가 된 ASR
SpeechFeedback은 ASR을 다른 방향으로 끌고 간다 — 받아쓰기 자체가 아니라 한국어 발음 교정이다. KoSpeech 툴킷 위에 Deep Speech 2 구조(Baidu 논문대로 3-layer CNN + 양방향 GRU 7층 + CTC loss)를 구현한 Docker + FastAPI 시스템이다.
영리한 설계는 IPA(국제음성기호) 변환이다. 표준 표기를 인식하는 대신 실제 발음 그대로를 인식하게 했더니, 출력 단어사전이 2000개 클래스에서 44개로 줄었다 — 훨씬 작고 학습하기 쉬운 타깃이다. 덕분에 단어가 “어떻게 발음되어야 하는가” 대비 “어떻게 발음됐는가"에 대한 피드백이 가능해진다. 프로젝트의 엔지니어링 로그는 데이터에 묶인 ML의 좋은 사례다: (R 기반 한글→IPA 변환기를 파이썬으로 포팅해) 라벨 데이터를 1만 개에서 60만 개로 늘리자 epoch당 스텝 수가 약 60배 커졌고, 소스 데이터셋을 강의 오디오에서 대화 음성으로 바꾸니 일상 발화에 더 잘 일반화됐다.
인사이트
공통 줄기는 음성이 이미지·텍스트 모델이 밟은 로컬 우선 궤적을 그대로 따라가고 있다는 것이다. 쓸 만한 오픈 모델, 온디바이스 추론, 그리고 뒤늦은 부가 기능이 아니라 전면에 내건 프라이버시. 동시에 네 프로젝트는 스펙트럼을 깔끔하게 그린다. Whispree는 실용적 하이브리드 — 로컬 앱이지만 지금 비용 대비 품질이 가장 좋은 Groq와 Codex 토큰을 기꺼이 빌린다. Voicebox는 순수 로컬 — 편의를 통제력과 제로 데이터 유출과 맞바꾼다. VoxCPM은 합성 품질 기준(감정·멀티링궐)이 “로컬 = 당연히 열등"이 더는 아닐 만큼 올라왔음을 보여준다. SpeechFeedback은 ASR이 받아쓰기만을 위한 게 아니라는 점 — IPA로 재구성하면 같은 모델이 튜터가 된다는 점 — 을 상기시킨다. 만드는 사람을 위한 반복되는 교훈: 흥미로운 작업은 점점 음성 모델 그 자체가 아니라 그 주위 레이어에 있다 — LLM 후처리, 프로바이더 라우팅, IPA 재구성, 다중 엔진 선택.