Kitten TTS V0.8 — 25MB 미만으로 SOTA 달성한 초소형 TTS 모델 완전 해설

개요

음성 AI 분야에서 “작은 것이 곧 정의”인 시대가 도래했습니다. Kitten TTS V0.8은 단 14M 파라미터·25MB 미만이라는 크기로 클라우드 TTS에 필적하는 품질을 구현한 초소형 텍스트 음성 변환 모델입니다.

KaniTTS2, Qwen3-TTS.cpp, FreeFlow 등 로컬 음성 AI 모델이 잇따라 등장하는 가운데, Kitten TTS는 극한의 경량성으로 새로운 지평을 열고 있습니다. 이 글에서는 Kitten TTS V0.8의 기술적 특징, 3가지 모델 변형 비교, 그리고 엣지 디바이스 배포 가능성을 철저히 분석합니다.

Kitten TTS V0.8이란

Kitten ML이 개발한 오픈소스 TTS 모델로, Apache 2.0 라이선스로 공개되어 있습니다. V0.1에서 V0.8로의 메이저 업데이트를 통해 품질, 표현력, 현실감이 대폭 향상되었습니다.

3가지 모델 변형

graph LR
    A[Kitten TTS V0.8] --> B[Mini 80M]
    A --> C[Micro 40M]
    A --> D[Nano 14M]
    B --> B1[최고 품질<br/>장문 대응]
    C --> C1[균형형<br/>범용성 중시]
    D --> D1[초경량<br/>25MB 미만]

모델	파라미터 수	크기	특징
Mini	80M	~150MB	최고 품질·긴 텍스트에서도 높은 표현력
Micro	40M	~80MB	품질과 크기의 균형
Nano	14M	<25MB	초경량·엣지 디바이스 최적화

3개 모델 모두 8개의 표현력 있는 음성(여성 4개·남성 4개)을 탑재하고 있습니다. 현재는 영어 지원이며, 다국어 지원은 향후 릴리스에서 추가될 예정입니다.

기술적 주요 포인트

1. CPU 전용 실행 가능

“GPU 불필요” 수준을 넘어, 리소스 제약이 있는 엣지 디바이스에서의 동작을 전제로 설계되었습니다. Raspberry Pi나 IoT 디바이스 같은 저사양 환경에서도 동작 가능하며, GPU 환경이 없는 개발자에게 큰 희소식입니다.

2. 클라우드 TTS 품질의 온디바이스 실현

graph TD
    subgraph 기존 방식
        A1[텍스트 입력] --> A2[클라우드 API 전송]
        A2 --> A3[음성 생성]
        A3 --> A4[음성 데이터 수신]
    end
    subgraph Kitten TTS
        B1[텍스트 입력] --> B2[로컬 추론<br/>API 불필요]
        B2 --> B3[음성 출력<br/>레이턴시 최소]
    end

클라우드 API를 전혀 사용하지 않고, 완전히 디바이스 위에서 추론을 완결합니다. 이를 통해:

• 레이턴시 대폭 감소: 네트워크 왕복 불필요
• 프라이버시 확보: 음성 데이터가 외부로 전송되지 않음
• 비용 절감: API 과금 제로
• 오프라인 동작: 네트워크 연결 불필요

3. V0.1에서의 진화

V0.8에서는 다음과 같은 개선이 이루어졌습니다:

• 10배 학습 데이터셋: 데이터 양의 대폭 확충
• 개선된 트레이닝 파이프라인: 최적화 기법 개선
• 품질·표현력·현실감 향상: 자연스러운 운율과 억양

로컬 음성 AI 트렌드에서의 위치

2025년부터 2026년에 걸쳐 음성 AI의 로컬화가 급속히 진행되고 있습니다.

모델	특징	크기
KaniTTS2	일본어 특화 고품질 TTS	중~대규모
Qwen3-TTS.cpp	다국어 대응·llama.cpp 통합	중규모
FreeFlow	자연스러운 운율·감정 표현	중규모
Kitten TTS V0.8	극한적 경량화로 SOTA 품질	초소형(14M~80M)

Kitten TTS의 최대 차별점은 크기입니다. 14M 파라미터·25MB 미만이라는 크기는 다른 어떤 모델과도 차원이 다릅니다.

엣지 디바이스 배포 가능성

유스케이스 분석

graph TD
    K[Kitten TTS Nano<br/>14M / 25MB] --> U1[🏠 스마트홈<br/>음성 어시스턴트]
    K --> U2[🎮 게임 디바이스<br/>NPC 보이스]
    K --> U3[📱 모바일 앱<br/>오프라인 TTS]
    K --> U4[🤖 로보틱스<br/>음성 인터랙션]
    K --> U5[🏭 산업 IoT<br/>음성 알림]
    K --> U6[♿ 접근성<br/>스크린 리더]

구체적인 배포 시나리오

1. 스마트홈 디바이스

25MB 미만의 모델 크기는 ESP32 같은 저비용 마이크로컨트롤러에서도 동작 가능한 영역입니다. 클라우드 연결 없이 로컬 음성 어시스턴트 구현이 가능해집니다.

2. 모바일 애플리케이션

앱 번들에 포함해도 부담 없는 크기로, 오프라인 환경에서도 TTS 기능을 제공할 수 있습니다. 통신 환경이 열악한 지역에서의 접근성 향상에 기여합니다.

3. 보이스 에이전트

로컬 추론에 의한 저레이턴시 TTS는 대화형 음성 에이전트에 이상적입니다. LLM과 결합하면 완전 로컬 음성 대화 시스템 구축이 가능합니다.

빠른 시작

# 리포지토리 클론
git clone https://github.com/KittenML/KittenTTS.git
cd KittenTTS

# 모델 다운로드 (Nano 모델)
# HuggingFace에서 다운로드
# https://huggingface.co/KittenML/kitten-tts-nano-0.8

HuggingFace에서 공개된 3개 모델:

• Mini 80M — 최고 품질
• Micro 40M — 균형형
• Nano 14M — 초경량

향후 전망

Kitten TTS V0.8은 현재 영어만 지원하지만, 향후 릴리스에서 다국어 지원이 예정되어 있습니다. 한국어 대응이 실현되면 국내 엣지 AI 시장에 큰 임팩트를 줄 것입니다.

또한 Apache 2.0 라이선스이므로 상용 이용도 자유롭습니다. 스타트업부터 대기업까지, 음성 기능을 프로덕트에 탑재하는 허들이 크게 낮아집니다.

결론

Kitten TTS V0.8은 “작은 모델로도 고품질”이라는 새로운 패러다임을 체현한 모델입니다. 14M 파라미터·25MB 미만이라는 경이적인 컴팩트함으로 클라우드 TTS에 필적하는 품질을 실현하고 있습니다.

KaniTTS2, Qwen3-TTS.cpp, FreeFlow에 이은 음성 AI 로컬화 트렌드 속에서, Kitten TTS는 엣지 디바이스 배포의 결정판으로 두각을 나타내고 있습니다. GPU 불필요, API 불필요, 완전 로컬로 동작하는 초소형 TTS 모델은 음성 AI 민주화의 다음 한 걸음을 보여주고 있습니다.

참고 자료

• Kitten TTS GitHub 리포지토리
• Reddit — Kitten TTS V0.8 릴리스 스레드
• HuggingFace — Kitten TTS Mini 0.8
• HuggingFace — Kitten TTS Micro 0.8
• HuggingFace — Kitten TTS Nano 0.8