꽤 흥미로운 TTS엔진 VoxCPM2를 GUI.py로 제작해보았습니다.

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Main.png

https://github.com/DINKIssTyle/DINKIssTyle-VoxCPM2-GUI

PyQt6를 기반으로 제작된 VoxCPM2 2B 모델 전용 음성 합성 및 보이스 클로닝 GUI 도구입니다. 20억 개의 파라미터를 가진 강력한 다국어 TTS 모델을 누구나 쉽게 사용할 수 있도록 직관적인 인터페이스를 제공합니다.


✨ 주요 기능

  • 음성 합성 (TTS): 입력한 텍스트를 고품질 음성으로 변환합니다.

    • CFG Value 및 Inference Steps 등 세부 파라미터 조절 가능

    • 프롬프트를 통한 음색 및 분위기 조절 지원

  • 보이스 클론 (Voice Cloning): 단 몇 초의 참조 오디오(WAV, MP3 등)만으로 해당 목소리를 정밀하게 복제합니다.

  • Whisper 연동 (STT): openai-whisper 모델을 내장하여 참조 오디오에서 대본을 자동으로 추출, 클로닝 품질을 극대화(Ultimate Cloning)합니다.

  • 모델 자동 관리: Hugging Face Hub를 통해 VoxCPM2 모델과 Whisper 모델을 model/ 폴더에 자동으로 다운로드하고 로드합니다.

  • 내장 오디오 플레이어: 생성된 음성을 즉시 청취하고, 소요 시간 및 RTF(Real-Time Factor)를 확인하며 결과를 .wav 파일로 저장할 수 있습니다.


VoxCPM2 란

VoxCPM은 대규모 언어 모델(LLM)을 기반으로 하는 음성 합성(Text-to-Speech, TTS) 모델입니다. 텍스트와 오디오를 동시에 처리할 수 있는 멀티모달 구조를 가지고 있어, 자연스러운 발음과 억양을 구현하는 것이 특징입니다.

  • 모델명: VoxCPM2 2B

  • 라이선스: Apache 2.0

  • 특징: 20억 개의 파라미터를 가진 대형 모델로, 다국어 음성 합성과 보이스 클로닝(Voice Cloning) 기능을 지원합니다.

  • 개발사: OpenBMB


🚀 설치 및 시작하기

본 프로젝트는 uv 패키지 매니저 사용을 권장합니다.

1. 패키지 설치

uv가 설치되어 있다면 다음 명령어로 모든 의존성을 한 번에 설치할 수 있습니다.

uv sync

2. 프로그램 실행

환경 설정이 완료된 후 GUI를 실행합니다.

uv run voxcpm_gui.py

🛠️ 요구 사항 및 기술 스택

  • Python: 3.10 이상

  • GUI Framework: PyQt6

  • Deep Learning Core:

    • torch (CUDA 지원 GPU 권장)

    • voxcpm (VoxCPM2 2B Inference 엔진)

    • openai-whisper (Transcript 자동 생성용)

  • Audio Processing: soundfile, numpy


📂 파일 구조

  • voxcpm_gui.py: 메인 GUI 애플리케이션 코드

  • pyproject.toml: uv 기반 프로젝트 설정 및 의존성 리스트

  • model/: 다운로드된 VoxCPM2 및 Whisper 모델이 저장되는 경로 (실행 시 자동 생성)

  • temp/: 음성 재생을 위한 임시 라이브러리 파일 저장소


⚠️ 주의 사항

  • 모델 활성화 시 수 GB의 데이터를 다운로드하므로 충분한 디스크 공간과 안정적인 네트워크가 필요합니다.

  • 쾌적한 실시간 합성을 위해 NVIDIA GPU 환경을 권장합니다.

    • CPU에서도 동작 가능하지만 속도가 느릴 수 있습니다. Mac Mini M4 Pro 기본 음성합성 RTF 1.2~1.3


사용해보니깐 나쁘지 않습니다.

데모 페이지도 있으니 궁금하신 분들 미리 들어보실 수 있습니다.

https://openbmb.github.io/voxcpm2-demopage/

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개발한당

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