제목

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능, 머신러닝, DevOps

대상자

• 개발자 및 AI 엔지니어
• 금융, 의료 등 규제 엄격한 산업의 기술 담당자
• 고유한 목소리 제어와 데이터 주권이 필요한 프로젝트 담당자
• 난이도: 중간 (AWS 인프라 이해 및 오픈소스 모델 활용 필요)

핵심 요약

• Amazon Polly의 한계: SSML 태그 외의 커스터마이징 불가, 새로운 음성 학습 불가, 인간적인 톤/세부 사항 부족
• 커스텀 음성 복제 시스템: Tortoise-TTS 기반, EKS + S3 + API Gateway + IAM 등 AWS 서비스 통합, 데이터 주권 확보
• 고성능/대규모 작업 시 비용 효율성: Spot 인스턴스 또는 SageMaker 활용, 인프라 자원 최적화

섹션별 세부 요약

1. Amazon Polly의 장단점

• 장점:
• SDK 지원: Python, C++, JavaScript 등 다양한 언어 지원
• 자동 확장: 인프라 관리 필요 없음
• 저비용: 텍스트 읽기, 자동 알림 등 단순 작업에 적합
• 단점:
• 커스터마이징 제한: SSML 태그 외의 음성 제어 불가
• 인간적인 톤 부족: 감정/발음 패턴 조절 불가

2. 커스텀 음성 복제 시스템 구축

• 기반 기술:
• 오픈소스 모델: Tortoise-TTS 활용 (음성 톤, 호흡 편차, 감정 표현 등 세부 조절 가능)
• AWS 서비스 통합:
• S3: 음성 입력/출력 저장소
• EKS: 추론 작업 배포
• IAM: 보안 강화 (와일드카드 정책 제외)
• CloudWatch: 대규모 데이터 처리 모니터링
• 보안 및 데이터 주권:
• 프라이버스 보장: 고객 음성 데이터 외부 유출 방지
• 법적 준수: EULA 내 "AI 개선" 조항 회피

3. 고성능 작업 시 비용 최적화 전략

• 인프라 자원:
• Spot 인스턴스: 대규모 작업 시 비용 절감
• SageMaker: 고급 모델 튜닝 가능
• 성능 지표:
• 인프라 비용/추론 처리량 최소화
• GPU/CPU 사용률 조정

4. 혼합 전략 (Polly + 커스텀 API)

• 사용 사례:
• 일반 텍스트: Polly 활용 (예: 날씨 예보)
• 고감도 콘텐츠: 커스텀 API 활용 (예: 고객 이름, 의료 결과 안내)
• 상호작용 예시:
• 보안 클라이언트 온보딩: 회사 목소리로 안내
• 심리 건강 지도: 특정 환자 톤으로 제공

결론

• Polly vs. 커스텀 시스템 선택 기준:
• 규제 엄격한 산업: 커스텀 시스템 선택 (데이터 주권, 보안 강화)
• 일반 용도: Polly 활용 (비용 효율성, 빠른 구현)
• 실무 팁:
• 혼합 전략으로 비용 절감 및 유연성 확보
• AWS 인프라 자원을 통해 모델 성능 최적화
• Tortoise-TTS 등 오픈소스 모델을 활용한 고유 음성 제어 실현