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Fish Audio S2

Dual-AR 아키텍처 4B 파라미터 고품질 음성 합성 모델

Fish Audio S2는 Fish Audio가 2026년 3월 공개한 오픈소스 TTS(Text-to-Speech) 모델이에요. 한 줄로 표현하면 '15,000개 감정 태그로 웃음·속삭임·전문 방송 톤을 인라인으로 지정할 수 있는 다국어 음성 생성기'입니다.

기존 zero-shot TTS는 텍스트만 던지면 단조로운 톤으로 읽거나, 감정을 입히려면 별도 prosody 모델을 끼워야 했어요. Fish Audio S2는 Dual-AR 아키텍처(4B Slow AR + 400M Fast AR)로 의미적 코드북과 잔여 음성 코드북을 분리 예측해, 감정·운율 태그를 자연어 인라인 형태로 받습니다. [laugh] 안녕하세요 [professional broadcast tone] 오늘의 뉴스입니다 처럼 한 문장 안에 톤 전환을 끼울 수 있고, 블라인드 평가에서 Bradley-Terry 1위(3.07)를 기록했죠.

실무 관점에서는 (1) 80+ 언어를 단일 모델로 커버해 다국어 콘텐츠 더빙을 한 모델로 처리하고, (2) 10-30초 참조 오디오만으로 zero-shot 음성 클론을 만들어 캐릭터별 일관된 화자 음성을 생성하며, (3) RTF 0.195(H200 1장)와 TTFA ~100ms 실시간 추론으로 인터랙티브 음성 에이전트 백엔드에 바로 붙일 수 있습니다.

💻 필요한 컴퓨터 사양

🧠RAM

24GB 권장 (추론 기준). CPU 전용 모드 가능하나 실시간 처리 불가

💾저장공간

모델 체크포인트 ~8-15GB, 전체 패키지 + 의존성 포함 약 20GB

설치법

4-1. Quick Start

# Conda 환경 생성 + GPU 설치
conda create -n fish-speech python=3.12
conda activate fish-speech
pip install -e .[cu129]

4-2. 상세 설치

# 시스템 의존성 (Linux)
apt install portaudio19-dev libsox-dev ffmpeg

# UV 패키지 매니저 (빠른 의존성 해소)
uv sync --python 3.12 --extra cu129   # GPU
uv sync --python 3.12 --extra cpu     # CPU 전용

# Docker Compose (권장 배포 방식)
git clone https://github.com/fishaudio/fish-speech.git
cd fish-speech
docker compose --profile webui up              # WebUI (localhost:7860)
docker compose --profile server up             # API 서버 (localhost:8080)
COMPILE=1 docker compose --profile webui up    # 최적화 빌드 (~10x 속도 향상)

4-3. 기본 사용 예시

# CLI 추론 (참조 오디오로 음성 클론)
# 모델 체크포인트를 checkpoints/ 에 다운로드 후:
# fish-speech infer --text "안녕하세요" --reference ./ref_audio.wav

FAQ

Fish Audio S2은(는) 무엇인가요?

Fish Audio S2는 Fish Audio가 2026년 3월 공개한 오픈소스 TTS(Text-to-Speech) 모델이에요. 한 줄로 표현하면 '15,000개 감정 태그로 웃음·속삭임·전문 방송 톤을 인라인으로 지정할 수 있는 다국어 음성 생성기'입니다. 기존 zero-shot TTS는 텍스트만 던지면 단조로운 톤으로 읽거나, 감정을 입히려면 별도 prosody 모델을 끼워야 했어요. Fish Audio S2는 Dual-AR 아키텍처(4B Slow AR + 400M Fast AR)로 의미적 코드북과 잔여 음성 코드북을 분리 예측해, 감정·운율 태그를 자연어 인라인 형태로 받습니다. [laugh] 안녕하세요 [professional broadcast tone] 오늘의 뉴스입니다 처럼 한 문장 안에 톤 전환을 끼울 수 있고, 블라인드 평가에서 Bradley-Terry 1위(3.07)를 기록했죠. 실무 관점에서는 (1) 80+ 언어를 단일 모델로 커버해 다국어 콘텐츠 더빙을 한 모델로 처리하고, (2) 10-30초 참조 오디오만으로 zero-shot 음성 클론을 만들어 캐릭터별 일관된 화자 음성을 생성하며, (3) RTF 0.195(H200 1장)와 TTFA ~100ms 실시간 추론으로 인터랙티브 음성 에이전트 백엔드에 바로 붙일 수 있습니다.

Fish Audio S2은(는) 언제 사용하나요?

Dual-AR 아키텍처 4B 파라미터 고품질 음성 합성 모델

📄 공식문서🐙 GitHub

📝 업데이트 노트

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