TTS 더빙 기술 총정리: 2026 AI 더빙 서비스 비교 가이드
AI 더빙과 TTS 기술의 원리부터 스트라, 클로바더빙, 타입캐스트, 일레븐랩스, Vrew 비교까지 한 번에 정리했습니다. 실무자를 위한 플랫폼 선택 가이드에요!
Feb 22, 2026
“이 영상, 영어(스페인어) 버전도 바로 만들 수 있을까?”
불과 몇 년 전만 해도 이 질문은 곧 예산과 일정 문제였어요. 성우 섭외, 번역 감수, 녹음실 대관, 재녹음…. 짧아도 수일, 길게는 몇 주가 필요했죠. 지금은 달라요. 영상 파일 하나만 업로드하면 몇 분 안에 다국어 더빙이 완성되고 있죠. 심지어 원본 화자의 목소리 톤을 유지한 채로. 이번 콘텐츠에서는 TTS(Text-to-Speech)의 기술적 원리부터 시작해, 현재 시장을 선도하는 주요 AI 더빙 서비스들의 특징과 차이점을 실무 관점에서 정리해볼게요. 기능 비교를 넘어, 각 서비스가 지향하는 워크플로우와 활용 시나리오까지 살펴보며 프로젝트 성격에 맞는 최적의 선택 기준을 제시해볼게요.
TTS 더빙의 기술적 원리와 진화
AI 더빙 서비스를 고를 때 가장 흔히 하는 실수는 “목소리가 자연스러운가?”만 보고 판단하는 것이에요. 하지만 같은 자연스러움처럼 보여도 그 뒤에 있는 기술 구조는 전혀 다르죠. 왜 어떤 서비스는 감정 표현이 섬세하고, 왜 어떤 서비스는 다국어 변환이 매끄러우며, 왜 어떤 서비스는 원본 화자의 톤을 유지할 수 있을까요? 답은 기술 아키텍처에 있어요. 최대한 쉽게 설명해볼게요.
1. 연결 합성을 넘어선 뉴럴 합성의 시대
초기 TTS는 연결 합성(Concatenative Synthesis) 방식이었어요. 원리는 단순해요.
- 성우가 수천 개 문장을 녹음
- 이를 음소 단위로 잘게 분해
- 입력된 텍스트에 맞춰 음소 블록을 이어 붙이기
즉, ‘조립’ 방식이었죠. 실제 사람의 목소리 조각을 쓰기 때문에 발음은 정확했지만 문장 전체의 감정 흐름은 끊겨 있었어요. 그래서 우리가 익숙한 ‘내비게이션 목소리’가 만들어진 것이죠. 90년대 기계음 더빙 기억하시죠?
그렇다면, 지금의 뉴럴 TTS는 무엇이 다를까요?
현재 사용되는 대부분의 고급 TTS는 뉴럴 TTS(Neural TTS) 기반이에요. 이 방식은 음성을 조립하지 않아요. AI가 통째로 “생성”하는 방식이죠. 구조는 크게 세 단계로 나뉘어요.
- 텍스트 분석
입력된 문장을 단순히 읽지 않아요.
- 동음이의어 구분
- 문맥 파악
- 의문문/감탄문 판단
- 강세 위치 예측
- 말하기 속도 조정
예를 들어 “눈이 왔다”에서 AI는 ‘snow’인지 ‘eye’인지 문맥으로 판단해요. 이 단계에서 이미 억양의 방향성이 결정되죠.
- 음향 모델링
텍스트 정보를 기반으로 AI는 ‘소리의 설계도’를 그려요. 이를 멜 스펙트로그램(Mel-spectrogram) 이라고 부르죠. 쉽게 말해, 시간에 따라 소리가 어떻게 변화해야 하는지를 예측하는 단계에요.
- 음의 높낮이
- 강세
- 리듬
- 감정의 곡선
이 단계에서 “기계음처럼 들리느냐” “사람처럼 들리느냐”가 거의 결정되어요.
- 보코더
마지막 단계는 설계도를 실제 오디오 파형으로 변환하는 과정이에요. 여기서 사용되는 기술이 WaveNet, HiFi-GAN (기술적 용어는 패스해도 괜찮아요!) 같은 신경망 기반 보코더에요. 이 기술이 좋아질수록
- 숨소리
- 미세한 떨림
- 공명감
- 공간감
같은 디테일이 살아나죠. 최근 고급 서비스가 “진짜 사람 같다”는 평가를 받는 이유가 바로 이 보코더 품질 때문이에요.
2. 단순 TTS와 AI 더빙의 차이
실무에서는 TTS와 AI 더빙을 같은 말처럼 쓰지만 기술적으로는 분명히 달라요.
TTS (Text-to-Speech)
- 입력: 텍스트
- 출력: 오디오 파일
주요 사용처:
- 오디오북
- 뉴스 리딩
- 기업 안내 음성
- 정보성 유튜브 나레이션
기본적으로 “읽어주는 기술”이에요.
AI 더빙
AI 더빙은 영상 기반 기술이에요.
구성 요소는 다음과 같아요:
- STT (Speech-to-Text)
→ 원본 음성을 텍스트로 변환
- 번역 모델
→ 다국어 변환
- TTS 생성
→ 새 언어로 음성 생성
- 보이스 컨버전
→ 원본 화자의 톤 유지
- 싱크 조정
→ 영상 길이에 맞춰 속도 보정
즉, 단순히 읽는 기술이 아니라 영상 전체를 재구성하는 기술이죠.
주요 AI 더빙 서비스 심층 분석
이론 따라오시느라 고생하셨어요! 이제 이론은 충분해요. 중요한 건 “그래서 어떤 서비스를 써야 하느냐”에요. 현재 시장에서 실무자들이 가장 많이 언급하는 서비스는 다음 다섯 가지이죠:
겉으로 보기엔 모두 ‘AI 음성’ 서비스처럼 보이지만, 실제로는 지향점과 설계 철학이 완전히 달라요. 그 차이를 이해하는 것이 곧 도구 선택의 기준이 될 수 있죠.
1. Stra (스트라): 글로벌 확장을 위한 올인원 영상 현지화 서비스
핵심 가치:
“영상만 업로드하면, 다국어 더빙까지 자동 완성”
스트라는 단순 AI 더빙 서비스가 아니에요. 애초에 출발점이 다른데요. 이 플랫폼은 영상 로컬라이제이션(현지화)에 특화되어 있어요. 즉, 이미 완성된 콘텐츠를 해외 시장용으로 재가공하는 데 초점이 맞춰져 있죠. 텍스트를 입력하는 방식이 아니라, 완성된 영상 파일을 업로드하는 것이 시작점이에요.
장단점 정리
- 장점
- STT → 번역 → TTS → 믹싱까지 올인원 자동화
- 원본 화자 톤 유지 가능
- BGM 보존 및 오디오 품질 우수
- 글로벌 확장에 최적화
- 단점
- 분당 과금 구조로 초기 비용 부담
- 영상이 전제되어야 활용도 높음
2. 네이버 클로바 더빙: 한국어 콘텐츠의 표준
핵심 가치:
“가장 자연스러운 한국어 발음 + 직관적인 타임라인 편집”
한국어 콘텐츠를 제작한다면, 결국 한 번쯤은 이 서비스를 보게 돼요. 네이버의 AI 기술(하이퍼클로바)을 기반으로 구축된 클로바더빙은 현재 국내에서 가장 안정적인 한국어 TTS 품질을 제공하는 플랫폼으로 평가받고 있어요. 특히 한국어 특유의 억양, 조사 처리, 어미 변화 같은 미묘한 요소에서 타 서비스 대비 확실한 강점을 가지고 있죠.
장단점 정리
- 장점
- 국내 최고 수준의 한국어 자연스러움
- 초보자도 사용하기 쉬운 UI
- 안정적인 서비스 인프라
- 정보성 콘텐츠 제작에 최적
- 단점
- 무료/유료 라이선스 구분이 까다로움
- 월 다운로드 횟수 제한 존재
- 다국어 품질은 글로벌 전문 툴 대비 약세
3. 타입캐스트: 감정 연기가 가능한 AI 성우 플랫폼
핵심 가치:
“섬세한 감정 조절 + 버추얼 휴먼 영상 생성”
타입캐스트는 단순히 글을 읽어주는 TTS 서비스가 아니에요. 이 플랫폼은 스스로를 ‘AI 성우 캐스팅 시스템’에 가깝게 설계했는데요. 네오사피엔스가 개발한 타입캐스트는 사용자가 연출자가 되어 AI 성우의 감정을 직접 조정할 수 있도록 만든 것이 특징이죠. 정보 전달이 목적이라면 다른 서비스도 충분하지만, 연기가 필요한 콘텐츠라면 이야기가 달라져요.
장단점 정리
- 장점
- 감정 연기 표현력 최상급
- 캐릭터 중심 콘텐츠 제작에 최적
- AI 아바타 영상 생성 가능
- 1인 다역 구조에 유리
- 단점
- 초 단위 과금 구조로 장편 제작 시 부담
- 원하는 감정을 정확히 구현하려면 학습 필요
- 정보 전달용 콘텐츠에는 다소 과한 기능
4. ElevenLabs: 글로벌 음성 합성의 기술적 정점
핵심 가치:
“마법처럼 복제되는 목소리, 그리고 인간에 가까운 사실감”
현재 글로벌 AI 음성 시장에서 가장 많이 언급되는 이름이 바로 ElevenLabs 에요. 특히 영어권 품질은 실제 사람과 구분하기 어려울 정도라는 평가를 받고 있죠. 최근에는 한국어 모델도 빠르게 개선되면서 국내 실무자들의 관심도 크게 높아지고 있어요. 이 서비스의 본질은 단순 TTS가 아니라 생성형 음성 AI(Generative Voice AI)이에요. 목소리를 ‘읽는’ 것이 아니라 ‘만들어낸다’는 개념에 가깝죠.
장단점 정리
- 장점
- 현재 시장 최고 수준의 사실감
- 강력한 보이스 클로닝 기능
- 다국어 호환성 우수
- 글로벌 콘텐츠 제작에 최적
- 단점
- 한국어 고유명사·숫자 발음이 간혹 어색
- 반복 수정 시 비용 예측 어려움
- 목소리 복제 관련 윤리적 이슈 존재
특히 보이스 클로닝은 반드시 본인 동의 및 법적 가이드라인을 준수해야 해요.
5. Vrew (브루): 편집·자막·더빙을 한 번에
핵심 가치:
“문서 편집하듯 영상을 편집하고, 더빙까지 동시에”
Vrew는 엄밀히 말하면 TTS 전용 서비스는 아니에요. 본질은 영상 편집 프로그램인데요. 하지만 많은 실무자들이 Vrew를 “가장 생산성이 높은 AI 더빙 도구”로 평가하고 있어요. 이유는 단순한데요. 편집, 자막, 더빙이 하나의 워크플로우로 묶여 있기 때문이에요.
장단점 정리
- 장점
- 편집·자막·더빙 통합 → 생산성 최고 수준
- 자동 자막 싱크 → 후반 작업 최소화
- 무료로 시작 가능
- 설치형 프로그램으로 안정성 높음
- 단점
- 목소리 품질은 엔진별 편차 존재
- 프리미엄 보이스 수준의 감정 표현은 한계
- 프리미어·파이널컷 등 전문 편집툴과의 연동은 다소 제한적
상황별 추천 시나리오
비교 항목 | Stra (스트라) | 네이버 클로바더빙 | 타입캐스트 | 일레븐랩스 | Vrew (브루) |
주사용 목적 | 기존 영상의 다국어 더빙 (수출용) | 한국어 정보성 콘텐츠 (뉴스, 강의) | 캐릭터 연기 & 쇼츠 (예능, 드라마) | 고품질 나레이션 & 클로닝 (오디오북) | 빠른 영상 제작 & 편집 (유튜브, 정보공유) |
한국어 자연스러움 | 상 (AI 보정) | 최상 (Native 수준) | 최상 (감정 표현 우수) | 상 (발전 중, 일부 어색함) | 중~상 (엔진별 상이) |
목소리 복제 | 가능 (화자 톤 유지) | 불가 (일부 보이스메이커 존재) | 베타 지원 | 최상 (업계 표준) | 불가 |
가격 정책 | 영상 분당 과금 | 월정액 (글자 수/다운로드 제한) | 월정액 (시간 크레딧 차감) | 월정액 (글자 수 크레딧 차감) | 월정액 (기능 및 시간 제한) |
상업적 이용 | 유료 플랜 필수 | 클라우드 플랫폼 유료 필수 | 유료 플랜 필수 | Starter 이상 필수 | 유료 플랜 권장 |
- "이미 완성된 한국어 유튜브 영상을 영어로 바꿔서 해외 채널을 만들고 싶다. (혹은 그 반대)"
- 👉 스트라. 영상만 올리면 번역부터 더빙, BGM 분리까지 한 번에 처리해주기 때문에 복잡한 편집 과정 없이 즉시 결과물을 얻을 수 있죠.
- "얼굴 없는 유튜브 채널을 운영하며, 재미있는 상황극이나 이슈 정리 영상을 만들고 싶다."
- 👉 타입캐스트. 다양한 캐릭터의 목소리를 활용해 1인 다역을 소화할 수 있고, 필요시 가상 인간 아바타를 활용해 시각적 요소를 채울 수 있어요.
- "회사 내부 교육용 영상이나, 딱딱하지 않은 안내 방송을 가장 자연스러운 한국어로 만들고 싶다."
- 👉 네이버 클로바더빙. 한국어 특유의 억양 처리가 가장 완벽하며, 남녀노소 다양한 톤의 목소리를 안정적으로 제공한다. 단, 상업적 이용 시 반드시 네이버 클라우드 플랫폼을 통해 결제해야 함을 유의해야 하죠.
- 👉 혹은 국내 콘텐츠를 해외로 수출하려면 스트라가 정답이에요.
- "내 목소리를 복제해서 내가 읽어주는 듯한 오디오북을 만들거나, 최고급 품질의 영어 나레이션이 필요하다."
- 👉 일레븐랩스 혹은 스트라. 목소리 복제 품질이 가장 뛰어나며, 영어 발음과 뉘앙스 표현력은 세계 최고 수준이죠.
- "영상 편집 기술은 부족하지만, 대본만 가지고 빠르게 자막과 더빙이 있는 영상을 찍어내고 싶다."
- 👉 Vrew. 편집, 자막, 더빙을 따로 배울 필요 없이 문서 작성하듯 영상을 제작할 수 있어 생산성이 가장 높죠.
결론: AI 더빙는 ‘툴’이 아니라 전략이에요
AI 더빙은 더 이상 비용 절감용 보조 수단이 아니에요. 콘텐츠의 속도, 품질, 확장성을 좌우하는 핵심 인프라라고 할 수 있죠. 이제 몇만 원의 구독료와 몇 분의 생성 시간으로 글로벌 더빙, 감정 연기, 브랜드 보이스 구축까지 가능해요. 중요한 것은 “어떤 서비스가 가장 좋은가”가 아니라 “내 콘텐츠 전략에 무엇이 가장 적합한가”에요. AI 보이스는 선택의 문제가 아니에요. 어떻게 활용하느냐의 문제라고 할 수 있죠.
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