AI 번역 더빙 사이트가 만족스럽지 못한 이유
자동 AI 더빙 서비스(HeyGen, ElevenLabs 등)의 한계를 실제 사례와 함께 분석한 포스팅입니다. 음성 인식, 번역, 음성 합성 및 싱크에서 발생하는 누적 오류 문제를 상세히 살펴보고, 그 해결책을 알아봅시다.
Mar 18, 2025
최근 AI음성 기술이 크게 발전하면서, 원본 영상의 음성을 영어, 일본어, 베트남어, 중국어 등 다른 언어로 자동 번역 더빙하는 서비스들(HeyGen, ElevenLabs 등)이 많이 등장했습니다.
이 서비스들은 원본 음성을 인식해 텍스트로 변환하고, 이를 번역한 뒤 AI로 목소리를 생성해 영상에 입히는 과정을 자동화해 누구나 손쉽게 영상을 다국어로 더빙할 수 있도록 만들었습니다.
*유튜브에 업로드 된 ‘흑백요리사’ 영상으로 제가 직접 만든 HeyGen 더빙 결과물:
원본 동영상 (한국어)
HeyGen 더빙 영상 (영어)
*내 유튜브 영상으로 AI 번역 더빙을 만들어보고 싶다면?
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사실 이러한 AI 번역 더빙 사이트를 처음 써보면 ‘와우!’하지만 자세히보면 여전히 퀄리티의 한계가 있다는 것을 알 수 있습니다. 여러 단계를 거치는 AI 번역 더빙 특성상 간 단계의 작은 오류들이 누적되어서 최종 결과물의 품질을 떨어뜨리기 때문인데요, 이 블로그에서는 왜 AI만으로는 완벽한 더빙이 어려운지를 살펴보고, 프리미엄 더빙 서비스 비브리지는 어떻게 이를 해결했는지 살펴보겠습니다.
AI 번역 더빙의 4단계 프로세스
AI 번역 더빙은 다음 4단계를 거쳐서 완성됩니다.
1. 음성 스크립트 추출 → 2. 더빙용 번역 → 3. 음성 복제 → 4. AI 음성 생성과 타이밍 매핑
1단계: 음성 스크립트 추출 (Speech-to-Text)
먼저 원본 영상 속 음성을 텍스트로 받아쓰는 음성 인식 단계입니다. 예를 들어 한국어 영상이라면 AI가 대사를 듣고 자막처럼 한국어 문장으로 변환합니다. 대표적인 음성 텍스트 변환 서비스, ‘클로바노트’를 써보신 분이면 어떤 느낌인지 잘 아실겁니다.
이 단계에서 발생하는 어려움은 ‘인식 오류’입니다. 사람 이름이나 전문용어, 혹은 발음이 부정확하거나 배경 잡음이 있으면 AI가 말을 잘못 받아적을 수 있습니다. 첫 단계부터 오류가 발생하면 이후 단계의 번역부터 음성 생성까지 모두 어긋나게 되어서 엉뚱한 결과물이 나오기 쉽습니다.
예를 들어, HeyGen을 이용해 만든 위 흑백요리사 영어 더빙 영상 4초에서는 '무슨, 도대체 무슨 의도인지 모르겠어요'를 ‘I really don’t know what kind of old man this is(?)’로 번역했습니다. 원본 한국어 인식이 제대로 되지 않은 것으로 보입니다. (’도대체 무슨 노인인지 모르겠어요’라고 된 것 같네요.)
음성인식 정확도가 점점 높아지고 있지만(일반적으로 90%대 정확도), 클로바노트를 써보신 분들은 아시듯이 100% 완벽하지는 않기 때문에 첫 단추에서의 오류를 완전히 배제하기 어렵습니다.
2단계: 더빙용 번역 (Dubbing Translation)
추출된 원본(한국어) 스크립트를 원하는 언어로 기계 번역하는 단계입니다. AI 번역 기술이 많이 향상되었지만, 여전히 자연스러운 현지 구어체가 아닌 어색한 번역투로 번역하는 한계가 있습니다.
예시 1:
- 원문: "I’m so excited to start this project!"
- 기계 번역 예시: "나는 이 프로젝트를 시작하는 것에 대해 매우 들떠 있습니다!"→ 자연스러운 표현은 "이 프로젝트를 시작하게 되어 정말 기대돼요!" 등으로 바뀔 수 있습니다.
예시 2:
- 원문: "The system encountered a critical error during the operation."
- 기계 번역 예시: "시스템은 작동 중에 치명적인 오류를 만났습니다."→ 자연스러운 표현은 "운영 도중에 시스템에서 큰 오류가 발생했어요." 정도로 표현할 수 있습니다.
예시 3:
- 원문: "Please refer to the user manual for further instructions."
- 기계 번역 예시: "추가 지시사항에 대하여 사용자 매뉴얼을 참조해 주시기 바랍니다."→ 자연스러운 표현은 "자세한 안내는 사용자 설명서를 참고해 주세요." 정도가 됩니다.
![[책쓰기 & 글쓰기] 흔한 번역투 TOP 12](https://www.hanbit.co.kr/images/common/hanbit.ico)
![[책쓰기 & 글쓰기] 흔한 번역투 TOP 12](https://www.hanbit.co.kr/data/cms/CMS1174085364_thumb.jpg)
또한 대사의 길이 문제도 있습니다. 영상 더빙용 번역은 자막 번역과 달라서, 원본 발화 시간에 맞게 문장 길이를 조정해야 합니다. 예컨대 한국어 "안녕하세요?"를 영어로 단순히 "Hi."라고 번역하면 음성 재생 시간이 너무 짧아져, 영상에서는 입은 움직이는데 소리가 없는 불일치 현상이 생깁니다. 그래서 약간 풀어서 "Hello, there?"처럼 번역해야 하죠. 현재의 AI 번역은 이런 세세한 조정까지 자동으로 해주지는 못하기에, 번역 단계의 오류나 미비점이 그대로 다음 단계로 넘어가게 됩니다.
예를 들어, 위 영어 더빙 영상 40초부터 안성재님이 한 문장씩 끊어서 말하는데, 더빙에서는 길이가 고려되지 않고 짧게 번역 되어서 늘어지게 말을 합니다.
3단계: 음성 복제 (Voice Cloning)
번역된 텍스트를 원본 화자의 목소리로 말하게 하는 AI 음성 모델을 준비하는 단계입니다. 최신 AI는 10초 정도의 음성 샘플만 있어도 해당 인물의 목소리 톤과 억양을 꽤 비슷하게 복제할 수 있습니다. 아래는 대표적인 AI음성 서비스, 일레븐랩스(ElevenLabs)를 사용해 만든 결과물입니다.
*안성재님 원본 음성 (한국어)
*일레븐랩스로 생성한 안성재님 AI 음성 샘플 3개 (영어)
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이처럼 목소리 복제는 꽤 정확도가 높지만, 실제 적용에서는 한계가 드러납니다.
첫째, 감정 표현의 한계입니다. AI가 목소리 색깔은 흉내내도, 화자가 화났을 때와 기쁠 때의 미묘한 톤 변화까지 재현하긴 어렵습니다. 예를 들어 7초~16초에서 백종원님과 안성재님이 언쟁을 벌이는 장면이 있는데, 더빙에서는 감정이 전혀 느껴지지 않게 평탄하게 발음합니다.
둘째, 여러 화자가 있을 때의 오류입니다. 영상에 두 명 이상의 사람이 대화하면, 누가 어떤 목소리를 내야 할지 AI가 혼동할 수 있습니다. 더빙 영상 10초에서 안성재님의 목소리가 나와야 하는데 백종원님의 목소리가 나오는 등의 오류가 존재합니다.
셋째, 억양이나 악센트 문제입니다. AI가 생성한 목소리가 원어민에 비해 어색한 억양으로 들리거나, 원본 화자의 국적과 다른 억양이 섞이는 경우가 있습니다. 예를들어 백종원님의 영어 더빙 목소리는 미국인 억양이 아닌 인도인 억양으로 들립니다. 이러한 이유로 음성 복제 단계에서 AI가 알아서 완벽히 사람같은 목소리를 만드는 것은 여전히 도전적인 과제입니다.
4단계: AI 음성 생성과 타이밍 매핑 (Text-to-Speech & Syncing)
3단계에서 준비된 AI 목소리로 준비된 AI 목소리로 번역된 대사를 낭독하여 오디오 트랙을 생성한 후 원본 영상의 발화 타이밍에 정확히 맞춰 합성하는 단계입니다.
우선 일레븐랩스로 만든 결과물을 들어보면 이미 AI가 굉장히 사람처럼 자연스럽게 말할 수 있는 것을 확인할 수 있습니다.
하지만 AI오디오 트랙이 잘 만들어졌어도 앞서 번역 단계에서 길이가 안 맞게 번역된 경우, 일부 구간에서 억지로 음성을 늘이거나 줄이는 처리를 해야하는데, 이는 음성 품질을 떨어뜨리거나 영상의 부자연스러움을 유발합니다.
예를 들어, HeyGen을 사용해 생성한 아래 영어 더빙 영상의 31초와 36초를 보면 말을 길게 늘리거나 단어 사이 공백 시간이 긴데, 영어 번역이 짧게 번역되어서 한국어 발화 길이에 맞게 억지로 음성을 늘리다보니 이런 현상이 발생한 것입니다.
일레븐랩스(ElevenLabs)처럼 오디오만 생성하는 경우, 사용자가 편집툴로 원본 영상의 대사 타이밍과 생성된 음성 파일을 맞춰야 합니다. 이 과정에서 노하우가 없으면 싱크가 어긋나기 쉽고, 시간도 많이 소요됩니다.
누적 오류가 만드는 AI 더빙의 한계 – 90% 이상의 정확도도 최종 결과물은 62.3%에 불과하다
위에서 본 바와 같이 AI 더빙은 각 단계를 순차적으로 거치면서 오류가 누적되는 구조를 띠고 있습니다. 각 단계의 정확도가 조금씩만 낮아도 최종 완성도는 급격히 떨어질 수 있다는 것이 큰 문제인데요.
예를 들어, 음성 인식 정확도가 95%, 번역 정확도가 90%, 음성 복제 90%, 음성 합성 90%, 타이밍 매핑 90%라고 가정해보겠습니다. 각각은 90%대라 제법 훌륭해 보이지만, 이들을 모두 통과한 최종 결과가 온전할 확률은 0.95 × 0.90 × 0.90 × 0.90 × 0.90 ≈ 0.623, 즉 62.3%에 불과합니다. 결국 10번 중 4번은 어딘가 어색하거나 틀린 결과가 나온다는 뜻입니다.
실제로는 한 단계의 오류가 다음 단계에서 더 큰 오류를 유발하는 효과도 있습니다. 예컨대 음성 인식이 사람 이름을 잘못 받아쓰면 (1단계 오류) → 번역 단계에서 그 부분을 엉뚱하게 번역하고 (2단계 추가 오류) → 음성 합성에서 그 잘못된 단어를 이상한 억양으로 발음해버려 (4단계에서 눈에 띄는 오류) 결과적으로 시청자가 알아듣지 못하는 구간이 생길 수 있습니다.
구글 연구진 또한 전통적인 음성→텍스트→번역→합성의 연쇄(cascade) 방식은 각 단계 사이에 오류 누적과 정보 손실 문제가 있다고 지적한 바 있습니다. (출처) 짧은 숏츠라면 괜찮을 수 있어도 10분 이상의 긴 영상이면 오류가 생길 확률이 더 높아지죠.
정리하면, AI 더빙은 단계별로 90%만 성공해도 10%씩의 오류가 쌓여 최종적으로는 만족스럽지 않은 결과로 이어질 가능성이 높다는 것입니다. 이러한 누적 오류 문제는 콘텐츠의 일부만 틀려도 전체 완성도를 해치는 영상 매체의 특성 때문에 더 두드러집니다. 한 두 문장만 어색해도 시청 경험에 방해가 되기 마련이죠. 이러한 이유로 우리가 쉽게 접할 수 있는 ‘AI 번역 더빙 사이트’들이 만족스러운 결과를 주지 못하는 것입니다.
해결책 - AI와 인간 검수자의 하이브리드 더빙 전략
그럼 어떻게하면 이 문제를 해결할 수 있을까요? 현재 가장 현실적인 해법으로 떠오르는 것이 “Human-in-the-Loop”, 즉 AI와 인간 검수자의 하이브리드 협업 모델입니다.
AI에게 완전 자동으로 믿고 맡기면 실수가 많으니, 중간중간 사람의 검수와 수정을 거쳐 품질을 높이자는 접근입니다. 실제로 미국의 3Play Media나 국내의 비브리지 같은 AI 더빙 서비스 제공자들은 이 방식을 채택하고 있습니다.
그럼 어떻게 이게 가능할까요? 일반적인 흐름은 다음과 같습니다: 먼저 AI가 원본 음성의 스크립트와 초벌 번역을 만들어냅니다. 그러면 전문 번역가가 그 번역문을 검토 및 교정합니다. 기계번역 특유의 어색한 표현을 다듬고, 잘못 옮긴 부분을 바로잡죠. 이렇게 인간 번역 검수를 거치면 대사의 의미 전달력과 자연스러움이 크게 향상됩니다.
이후 AI가 화자의 음색으로 음성을 합성하여 영상에 입히면, 이번에는 영상 편집자나 오디오 엔지니어가 나서서 싱크를 미세 조정하고 음질을 손봅니다. 대사가 화면 전환에 딱 맞게 떨어지는지 확인하고, 배경음과 목소리 크기를 알맞게 믹싱하는 등 세밀한 후반 작업을 하는 것이죠. 이렇게 사람 손을 한 번 거치면, 처음 AI가 냈던 출력에서 발견된 오역, 발음 이상, 어색한 톤 등의 문제가 상당 부분 수정됩니다.
비브리지 같은 서비스도 “AI + 전문가 팀”으로 작업을 하고 있습니다. 사용자는 그저 한국어 영상을 보내기만 하면 번역부터 더빙, 편집까지 전문팀이 모두 처리해서 완성본을 돌려주는데, 여기에는 AI가 1차 생성하고 전문 번역자와 편집자가 교정하는 과정이 숨겨져 있습니다.
특히 비브리지는 전문 번역사가 정확도를 검수하고 영상 편집 인력이 자연스러운 최종 품질을 보장한다고 명시하고 있는데, 이러한 인간 개입 덕분에 AI 더빙 특유의 기계적인 느낌을 억제하고 “AI가 만든 느낌이 아닌” 결과물을 제공할 수 있다고 강조합니다. 물론 이러한 프리미엄 서비스는 비용이 들지만, 대량 작업 시에는 오히려 내부 인건비보다 저렴한 경우도 있습니다.
정리하면, AI의 속도・저비용 장점과 인간의 품질 관리 능력을 결합하는 전략이 현재로서는 최적의 해법으로 떠오르고 있습니다. AI가 전체 작업량 80~90%를 자동화하여 비용과 시간을 절감하고, 나머지 10~20%의 품질 이슈를 사람의 손길로 다듬어 완성도를 높이는 것입니다.
다만 모든 크리에이터가 전문 서비스를 쓸수는 없기 때문에, 소규모 개인 채널의 경우는 본인이 직접 “AI + 자체 검수”를 하는 경우도 있습니다. 예를 들어 스스로 번역을 다듬고, 음성 합성 후 직접 프리미어 같은 편집툴로 싱크를 맞춰 완성하는 것이죠. 이런 수동 개입이라도 더해지면 순수 AI 결과물보다는 훨씬 나은 품질을 얻을 수 있습니다. 결국 “사람을 배제하지 않는 것”이 현재 AI 더빙 품질 확보의 핵심 원칙이라고 할 수 있습니다.
만약 팀 내부에서 더빙 작업을 직접 관리하기 어렵다면, 비브리지의 전문 번역 더빙 대행 서비스를 통해 빠르고 고품질의 결과물을 받아보시는 것을 추천드립니다.
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