Matcha-TTS는 조건부 플로우 매칭(Conditional Flow Matching)을 활용한 비자기회귀(non-autoregressive) 음성 합성 모델로, ICASSP 2024에서 발표된 연구를 오픈소스로 구현한 프로젝트입니다. ODE 기반 합성 방식 덕분에 적은 단계로도 높은 품질의 자연스러운 음성을 생성할 수 있으며 메모리 사용량이 작아 임베디드 환경에도 적합합니다. ONNX 익스포트와 추론을 지원하며, CLI·Gradio 인터페이스·Jupyter 노트북 등 다양한 사용 환경을 제공합니다. 사전 학습 모델 자동 다운로드, 음소 정렬 추출, 멀티 GPU 학습 기능까지 갖추고 있어 연구자가 자체 데이터셋으로 TTS를 학습시키기에 좋은 출발점이 됩니다.