[오픈소스 AI] Hume AI Tada TTS 모델 소개 | Text-to-Speech 성능 및 사용법

안녕하세요,

최근에는 음성 합성 기술이 빠르게 발전하면서, 단순히 텍스트를 읽어주는 수준을 넘어 자연스러움과 정확도를 동시에 확보하려는 TTS 모델들이 등장하고 있습니다. 특히 실시간 처리와 오류 없는 발화를 동시에 만족시키기 위한 구조적 개선이 이어지며, 기존 방식의 한계를 보완하려는 시도도 계속되고 있습니다. 이러한 흐름 속에서 Hume AI는 새로운 정렬 기반 구조를 적용한 TTS 모델, Tada를 공개했습니다.

이번 글에서는 Tada 모델의 개념과 주요 특징, 벤치마크 성능, 그리고 간단한 사용 방법까지 함께 살펴보겠습니다.

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Tada 모델이란

2026년 3월 10일, AI 기업 Hume에서 오픈소스 음성 생성 모델, Tada(TADA)를 공개했습니다. 이 모델은 텍스트와 음성을 하나의 흐름으로 동시에 처리하는 새로운 방식의 TTS(Text-to-Speech) 모델입니다. 기존 음성 합성 모델들이 텍스트와 오디오를 별도로 다루면서 발생하던 구조적 한계를 해결하기 위해 설계되었습니다.

기존 TTS 모델은 텍스트 토큰과 오디오 프레임 수가 크게 달라, 긴 시퀀스를 처리해야 하고 그 과정에서 속도 저하나 발화 오류가 발생하는 경우가 많았습니다. 반면 Tada는 텍스트 토큰 하나에 음성 정보를 하나씩 대응시키는 구조를 사용해, 텍스트와 음성을 완전히 동기화된 하나의 스트림으로 처리합니다.

이러한 접근 덕분에 모델은 “다음 텍스트를 생성한다”는 흐름 그대로 자연스럽게 음성도 함께 생성할 수 있으며, 보다 안정적이고 효율적인 음성 생성이 가능해졌습니다.

 

• TADA 공식 소개글 : https://www.hume.ai/blog/opensource-tada

Opensourcing TADA: Fast, Reliable Speech Generation Through Text-Acoustic Synchronization

 

[모델 정보 요약]

항목	내용
모델 버전	Tada-1B	Tada-3B-ML
개발사	Hume AI	Hume AI
파라미터 수	1B	3B
모델 유형	음성 생성 (TTS) 모델	다국어 음성 생성 (TTS) 모델
구조 특징	텍스트-음성 1:1 정렬 구조	텍스트-음성 1:1 정렬 구조
지원 언어	영어 중심	다국어 지원 (Multilingual) - 한국어 X
학습 방식	텍스트-오디오 정렬 기반 학습	텍스트-오디오 정렬 기반 학습
주요 특징	고속 생성, 낮은 환각, 안정적 음성 출력	다국어 지원, 고속 생성, 낮은 환각
성능 특징	RTF 0.09 수준의 빠른 생성 속도	동일 구조 기반, 다국어 확장
사용 목적	영어 TTS, 음성 인터페이스	글로벌 서비스용 TTS
라이선스	MIT 라이선스	MIT 라이선스
모델 경로	Hugging Face 제공	Hugging Face 제공

 

 

주요 특징

Tada의 핵심은 단순히 음질 개선이 아니라, 구조 자체를 바꿨다는 점에 있습니다. 주요 특징을 정리하면 다음과 같습니다.

1. 텍스트-음성 1:1 정렬 구조 : 텍스트 토큰과 음성 표현을 동일한 개수로 맞추는 방식으로, 두 데이터를 완전히 동기화합니다. 이로 인해 모델이 “어디까지 읽었는지” 놓치는 문제가 줄어듭니다.
2. 매우 빠른 생성 속도 : Tada는 Real-Time Factor(RTF) 0.09 수준으로, 기존 LLM 기반 TTS 대비 5배 이상 빠른 속도를 기록했습니다.
3. 환각(hallucination) 최소화 : 텍스트와 음성이 1:1로 연결되어 있기 때문에 단어를 빼먹거나 없는 내용을 생성하는 문제가 구조적으로 거의 발생하지 않습니다. 실제 테스트에서도 환각 사례가 거의 없는 수준으로 보고되었습니다.
4. 경량 구조 및 온디바이스 실행 가능성 : 모델 구조가 효율적으로 설계되어 모바일이나 엣지 환경에서도 실행 가능하도록 고려되었습니다.
5. 긴 문장 처리에 유리 : 같은 컨텍스트 길이에서 기존 모델 대비 훨씬 긴 음성을 생성할 수 있어, 내레이션이나 장시간 대화에 적합합니다.

 

 

벤치마크 성능

Tada 모델은 텍스트와 음성을 1:1로 정렬하는 구조를 기반으로, 기존 TTS 모델 대비 속도·정확성·음질을 동시에 개선한 모델입니다. 특히 이 구조 덕분에 발화 과정에서 단어를 빠뜨리거나 잘못 생성하는 문제를 크게 줄였다는 점이 핵심입니다. 실제 벤치마크 결과를 보면, 환각률(Hallucination Rate)에서 TADA-1B와 TADA-3B 모두 0을 기록하며 기존 모델 대비 확연히 낮은 오류율을 보여줍니다. 이는 단순한 수치 개선을 넘어, 실제 서비스 환경에서 신뢰도에 직접적인 영향을 주는 중요한 변화라고 볼 수 있습니다.

 

종합적으로 보면 Tada는 특정 지표 하나만 강조된 모델이 아니라, 정확성·속도·자연스러움을 함께 고려한 균형형 TTS 모델이라는 점에서 의미가 있으며, 실제 서비스 적용을 염두에 둔 구조적 개선이 반영된 모델이라고 정리할 수 있습니다.

벤치마크 지표	TADA-1B	TADA-3B	FireRedTTS-2	VibeVoice
Hallucination Rate ↓ (CER > 0.15 기준, 단어 누락·삽입·이해 불가 음성 발생 비율)	0	0	41	17
Naturalness (MOS) ↑ (사람이 평가한 음성 자연스러움 점수, 1~5 척도)	-	3.78	3.58	3.91
Real-Time Factor ↓ (1초 음성 생성 시간 비율, 1 미만이면 실시간보다 빠름)	0.09	0.13	0.76	0.51
Speaker Similarity ↑ (원본 화자와의 음성 유사도, 1~5 척도)	-	4.18	3.99	3.92

출처: TADA 공식 소개글

 

 

라이선스

Tada 모델은 MIT License로 공개됩니다. MIT 라이선스는 대표적인 오픈소스 라이선스 중 하나로, 제약이 매우 적고 활용 범위가 넓은 것이 특징입니다. 개인 프로젝트부터 상업 서비스까지 비교적 자유롭게 사용할 수 있는 구조를 제공합니다.

 

MIT 라이선스의 주요 특징은 다음과 같습니다.

• 상업적 사용 가능
• 모델 수정 및 파생 모델 생성 허용
• 서비스 및 제품에 자유롭게 통합 가능
• 라이선스 및 저작권 표시 유지 필요

MIT 라이선스는 매우 간단하고 유연한 형태의 오픈소스 라이선스로, 개발 및 서비스 환경에서 부담 없이 활용할 수 있습니다. 다만 모델을 수정하거나 재배포하는 경우에는 원 저작권 및 라이선스 고지를 포함해야 합니다.

 

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간단한 사용 예시

Tada 모델은 텍스트를 입력하면 자연스러운 음성을 생성하는 TTS 모델로, 로컬 실행부터 음성 인터페이스 구현까지 다양한 방식으로 활용할 수 있습니다. 이번 예시에서는 공개된 모델 중 하나인 TADA-1B 모델과 TADA-3B-ML 모델을 기준으로, 간단한 음성 생성 테스트 흐름을 살펴보겠습니다. 두 모델 모두 로컬 환경에서 실행할 수 있으며, 1B 모델은 가볍게 테스트하기에 적합하고, 3B-ML 모델은 보다 다양한 언어와 안정적인 음성 품질을 확인하는 데 적합합니다.

또한 별도의 개발 환경 없이도 모델을 직접 체험해볼 수 있도록, Hugging Face 기반 데모 페이지도 함께 제공됩니다. 간단한 텍스트 입력만으로 음성 생성 결과를 확인할 수 있기 때문에, 모델의 특성과 성능을 빠르게 파악할 수 있습니다.

 

1. 데모 페이지에서 바로 사용

Tada 모델은 별도의 설치 없이도 웹 기반 데모를 통해 바로 사용해볼 수 있습니다. 텍스트를 입력하고, 필요 시 간단한 음성 샘플을 추가하면 실제 생성 결과를 확인할 수 있는 구조로 제공됩니다. 이 방식은 로컬 환경 구성 없이 빠르게 모델 성능을 확인하고자 할 때 적합하며, 음성 품질이나 생성 속도, 화자 스타일 반영 여부 등을 직관적으로 테스트할 수 있습니다.

• 특징: 웹 기반 즉시 실행, 별도 설치 불필요
• 비용: 무료
• 활용: 모델 성능 확인, 빠른 데모 테스트, 초기 검증
• 모델 경로 (데모페이지)
  • https://huggingface.co/spaces/fffiloni/tada-dual-alignment-tts-demo
  • https://huggingface.co/spaces/HumeAI/tada

출처: Tada 데모페이지

 

2. 로컬 GPU 환경 실행

Tada 모델은 로컬 GPU 환경에서도 직접 실행할 수 있으며, Python 기반 환경에서 비교적 간단하게 테스트가 가능합니다. 텍스트 입력을 기반으로 음성을 생성하며, 추가로 샘플 음성을 입력하면 특정 화자의 말투나 음색을 반영한 음성 생성도 가능합니다.

TADA-1B 모델은 가벼운 테스트 및 개발 환경에 적합하며, TADA-3B-ML 모델은 멀티언어 지원과 보다 안정적인 음성 품질을 확인하는 데 적합합니다. 환경에 따라 두 모델 중 적절한 버전을 선택하여 사용할 수 있습니다.

이번 예시에서는 Python 환경에서 모델을 불러오고, 간단한 텍스트를 입력하여 음성 생성 결과를 확인하는 흐름으로 진행합니다. 이러한 방식은 TTS 기능 테스트, 음성 기반 서비스 개발, 실시간 음성 인터페이스 구현 등에 활용할 수 있습니다.

• 특징: 텍스트 기반 음성 생성, 화자 스타일 반영, 멀티언어 지원(3B-ML)
• 비용: 무료 (오픈소스)
• 활용: TTS 서비스 개발, 음성 인터페이스 구현, AI 음성 테스트
• 경로
  • HumeAI 깃허브 : https://github.com/HumeAI/tada
  • Tada 1B 모델 : https://huggingface.co/HumeAI/tada-1b/tree/main
  • Tada 3B-ml 모델 : https://huggingface.co/HumeAI/tada-3b-ml/tree/main
  • Tada codex 모델 : https://huggingface.co/HumeAI/tada-codec/tree/main

 

[패키지 설치]

로컬 환경에서 모델을 실행하기 위해서는 관련 패키지 설치가 필요합니다. 먼저 Tada 코드를 설치해야 하며, 이 과정은 두 가지 방식 중 하나를 선택할 수 있습니다.

• 깃허브에서 직접 다운로드하여 수동 설치
• 또는 아래 명령어를 통해 설치

# Windows PowerShell
pip install git+https://github.com/HumeAI/tada.git

 

위 방식은 선택 사항이며, 깃허브에서 직접 다운로드한 경우에는 해당 명령어를 실행하지 않아도 됩니다.

이후 다운로드한 tada 폴더 경로로 이동한 뒤, 아래 패키지들을 설치합니다.

# Windows PowerShell
cd /Path/to/tada/  # 사용자 환경에 맞게 수정
pip install -e .
pip install torch==2.7.1 torchvision==0.22.1 torchaudio==2.7.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126

 

[간단한 예시 코드 ]

# Python
import os
import torch
import torchaudio

from tada.modules.encoder import Encoder
from tada.modules.tada import TadaForCausalLM

device = "cuda"

# encoder는 필요할 때만 GPU로
encoder = Encoder.from_pretrained(
    "Path/to/HumeAI/tada-codec",  # 사용자 환경에 맞게 수정
    subfolder="encoder"
).to(device)

# bf16으로 로드
model = TadaForCausalLM.from_pretrained(
    "Path/to/HumeAI/tada-1b",  # 사용자 환경에 맞게 수정
    torch_dtype=torch.bfloat16
).to(device)

audio, sample_rate = torchaudio.load("Path/to/test_audio/part_2.wav")  # 사용자 환경에 맞게 수정
audio = audio.to(device)

prompt_text = (
    "How to be a gentle man. The most important person in my life. "
    "Forty years. Forty years of sacrifice, 40 years of forgiveness. "
    "She taught me about faith, love, real love, unwavering love. In spite-"
)   # 입력한 음성과 동일한 내용을 텍스트로 작성 (텍스트-음성 정렬용)

prompt = encoder(audio, text=[prompt_text], sample_rate=sample_rate)

# prompt 만든 뒤 encoder는 내려서 VRAM 회수
encoder = encoder.cpu()
del encoder
torch.cuda.empty_cache()

output = model.generate(
    prompt=prompt,
    text="Please call Stella. Ask her to bring these things with her from the store.",
)   # 음성으로 변환할 텍스트 입력

if output.audio is None or len(output.audio) == 0:
    raise ValueError("생성된 오디오가 없습니다. output.audio를 확인해보셔야 합니다.")

wav = output.audio[0].detach().cpu()

# [T] -> [1, T]
if wav.dim() == 1:
    wav = wav.unsqueeze(0)

# 저장 폴더 생성
save_dir = "Path/to/HumeAI/tada-main/output"  # 사용자 환경에 맞게 수정
os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)

save_path = os.path.join(save_dir, "output.wav")

torchaudio.save(save_path, wav.float().clamp(-1, 1), 24000)

print("음성 파일 생성 완료:", save_path)

 

[실행 결과]

Tada 모델은 특정 화자의 음성 스타일을 반영하여 음성을 생성하는 구조를 가지고 있습니다. 따라서 모델을 실행할 때는 기준이 되는 음성 파일과 해당 음성에 대응되는 텍스트를 함께 입력하는 과정이 필요합니다. 이 과정에서 인코더 모델이 함께 사용되며, 그만큼 추가적인 GPU 메모리를 요구하게 됩니다.

 

이번 테스트에서는 TADA-1B 모델과 TADA-3B-ML 모델을 각각 실행하여 성능을 확인했습니다.

• TADA-1B 모델은 약 16GB 수준의 VRAM을 사용했으며, 모델 로드부터 음성 생성까지 약 10초 정도가 소요되었습니다. 이 테스트에서는 덴젤 워싱턴 음성을 기준으로 음성 스타일을 적용했습니다.
• TADA-3B-ML 모델의 경우 약 20GB 수준의 VRAM을 사용했으며, 모델 로드부터 결과 생성까지 약 24초 정도가 소요되었습니다. 해당 테스트에서는 보다 긴 문장을 입력했으며, 로버트 다우니 주니어 음성을 기준으로 스타일을 적용했습니다.

아래는 실제 입력한 프롬프트와 생성 결과입니다.

• tada-1b 모델 입력 프롬프트 : Please call Stella. Ask her to bring these things with her from the store.
• tada-3b-ml 모델 입력 프롬프트 : Secret, I needed this job more than it needed me. Chris knew it, Emma made sure that she ra-- surrounded me with one of the great casts. You know what we do is meaningful and the stuff that we decide to make is important. Um, so back to my publicist and crews of all time. Emily, Cillian, Matt Damon, Blunt. It was fantastic and I stand here before you a better man because of it. "

 

[실행 결과]

output-1b.wav

0.37MB

tada-1b 모델 생성 결과

output-3b.wav

1.67MB

tada-3b 모델 생성 결과

 

이번 테스트는 Transformers 라이브러리의 기본 generate() 방식을 기준으로 실행한 결과입니다. 실제로 사용해보면 음성 스타일 반영 능력은 상당히 뛰어난 수준으로, 입력한 화자의 말투와 톤을 비교적 자연스럽게 재현하는 점이 인상적입니다.

 

다만 예상보다 높은 GPU 메모리가 필요했습니다. 공식 안내에 따르면 encoder를 모델 외부로 분리하여 실행할 경우, 3B 모델도 약 9GB 수준의 VRAM으로 운용이 가능하다고 설명되어 있습니다. 이번 테스트에서는 해당 방식 없이 기본 구조로 실행했기 때문에 상대적으로 높은 VRAM이 소모되었습니다. 실제 활용을 고려한다면 이 부분은 반드시 확인하는 것이 필요합니다. 또한 현재 기준으로는 한국어 지원이 제한적이기 때문에, 영어 중심의 음성 생성 환경에서 활용하는 것이 보다 적합합니다.

 

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Tada 모델은 텍스트와 음성을 정밀하게 정렬하는 구조를 기반으로, 빠른 생성 속도와 높은 정확도, 그리고 자연스러운 음성 품질을 동시에 구현한 TTS 모델입니다. 특히 화자 스타일을 반영한 음성 생성 능력과 낮은 오류율은 기존 TTS 모델과 차별화되는 핵심 요소로, 음성 인터페이스나 실시간 음성 서비스와 같은 다양한 분야에서 활용 가능성을 보여줍니다.

 

직접 실행해보며 모델의 특성과 성능을 확인해보는 것도 좋은 방법입니다. 데모 페이지를 통해 간단히 테스트해볼 수 있으며, 로컬 환경에서 실행하면 보다 구체적인 동작 방식과 성능을 체험할 수 있습니다. 사용 환경에 맞게 1B 또는 3B 모델을 선택하여 실제 음성 생성 결과를 확인해보시기 바랍니다.

 

 

감사합니다. 😊