feat: replace MeloTTS with Coqui XTTS-v2 natural Korean voice

MeloTTS's single Korean speaker sounded non-native ("foreign accent"). Swap it
for Coqui XTTS-v2 with the built-in female studio speaker "Ana Florence"
(language ko), the natural voice used in earlier local runs.

- bridge/xtts_worker.py: new warm HTTP worker (own /opt/xtts venv), same
  /synth + /health contract and PCM16 output as the old melo worker
- docker/setup-xtts.sh: builds the venv with cu128 torch (Blackwell) + Coqui
  TTS and bakes the XTTS-v2 model offline. Pins transformers>=4.57,<5 (5.x
  removed isin_mps_friendly, breaking XTTS) and installs the [codec] extra
  (torch>=2.9 needs torchcodec) — both verified by a real host synth
- Dockerfile: replace the melo build layer with the xtts layer
- supervisord.conf: melo-worker -> xtts-worker, env passthrough for
  XTTS_DEVICE/SPEAKER/LANGUAGE (always set via compose defaults)
- bridge/server.py: default TTS_ENGINE=xtts, route to the xtts worker, generic
  worker-synth helper, neural-only fallback flag (XTTS_FALLBACK_PIPER)
- settings UI: engine dropdown xtts/piper, drop the dead melo_speed field, fix
  the supervisorctl restart target to xtts-worker
- compose/.env.example/README: XTTS_* vars, speaker/language knobs, remove melo
- remove bridge/melo_worker.py and docker/setup-melo.sh
- tests: xtts treated as multilingual (not English-only)

Verified on host: coqui-tts loads XTTS-v2 and synthesises Korean as
"Ana Florence" to a 16-bit mono 24kHz WAV.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

README.md

@@ -69,7 +69,7 @@ docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.gpu-linux.yml up -d --bui
 docker compose -f docker-compose.yml -f docker-compose.gpu-windows.yml up -d --build
 
 # ── GPU 없이 (CPU 전용 호스트) ──
-#   .env 에 WHISPER_DEVICE=cpu, MELO_DEVICE=cpu 를 넣고 베이스만 사용
+#   .env 에 WHISPER_DEVICE=cpu, XTTS_DEVICE=cpu 를 넣고 베이스만 사용
 docker compose up -d --build
 ```
 
@@ -113,7 +113,7 @@ docker compose up -d          # 유저봇이 로그인해 지정 음성채널에
 
 ### GPU 가속 (OS별)
 
-LLM(Ollama), Whisper STT, MeloTTS가 GPU에서 돕니다(env 기본 `WHISPER_DEVICE=cuda`, `MELO_DEVICE=cuda`). NVIDIA Blackwell(sm_120, 예: RTX 5050/5070Ti)에서 검증: 컨테이너 내 torch cu128 CUDA 동작, Ollama GPU 오프로드, faster-whisper float16, MeloTTS GPU 합성 모두 확인.
+LLM(Ollama), Whisper STT, XTTS-v2 TTS가 GPU에서 돕니다(env 기본 `WHISPER_DEVICE=cuda`, `XTTS_DEVICE=cuda`). NVIDIA Blackwell(sm_120, 예: RTX 5050/5070Ti)에서 검증: 컨테이너 내 torch cu128 CUDA 동작, Ollama GPU 오프로드, faster-whisper float16, XTTS-v2 GPU 합성 모두 확인.
 
 GPU는 위 "실행 — Docker"의 OS별 override 파일로 켜집니다. 호스트 사전 준비는 OS마다 다릅니다:
 
@@ -137,7 +137,7 @@ docker run --rm --device nvidia.com/gpu=all ubuntu nvidia-smi -L   # GPU 보이
 **공통:**
 
 - 모델: 베이스 compose 기본은 `qwen2.5:3b`(8GB VRAM에서 도구호출 안정적). 더 무겁게(`qwen2.5:7b`, `qwen3:8b` 등) 쓰려면 `.env`의 `OLLAMA_CHAT_MODEL` 변경.
-- **GPU가 없거나 인식 실패 시 자동으로 CPU 폴백**(Whisper)하므로 안전합니다. 명시적으로 CPU만 쓰려면 override 파일 없이 베이스만 올리고 `.env`에 `WHISPER_DEVICE=cpu`, `MELO_DEVICE=cpu`를 두세요.
+- **GPU가 없거나 인식 실패 시 자동으로 CPU 폴백**(Whisper)하므로 안전합니다. 명시적으로 CPU만 쓰려면 override 파일 없이 베이스만 올리고 `.env`에 `WHISPER_DEVICE=cpu`, `XTTS_DEVICE=cpu`를 두세요.
 
 - 데이터(메모리 DB), Whisper 캐시, Piper 음성은 named volume에 영속됩니다.
 - 셀프봇 영상 송출 의존성은 이미지에 기본 포함하지 않습니다. 쓰려면 컨테이너에서 `cd /app/bot && bun add discord.js-selfbot-v13 @dank074/discord-video-stream` 후 재시작(또는 Dockerfile에 추가).
@@ -243,7 +243,7 @@ cd bot; bun run register; bun run start   # 창 2: (일반 봇이면) 슬래시
 - `BRIDGE_URL` — 봇이 호출할 브릿지 주소 (기본 `http://127.0.0.1:8765`)
 - `STREAM_BACKEND`, `DISCORD_SELFBOT_TOKEN`, `NOVNC_URL` — 화면 송출
 - `VNC_DISPLAY=:1`, `VNC_RESOLUTION`, `VNC_FRAMERATE`, `VNC_BITRATE_KBPS` — 캡처
-- `WHISPER_DEVICE/COMPUTE_TYPE`, `MELO_DEVICE` — GPU 호스트면 `cuda`/`float16`, CPU 전용이면 `cpu`(GPU 자체는 OS별 override compose 파일로 켬)
+- `WHISPER_DEVICE/COMPUTE_TYPE`, `XTTS_DEVICE` — GPU 호스트면 `cuda`/`float16`, CPU 전용이면 `cpu`(GPU 자체는 OS별 override compose 파일로 켬)
 - `OLLAMA_CHAT_MODEL` — 두뇌 LLM (기본 `qwen2.5:3b`)
 - `COMPOSE_FILE` — OS별 GPU override를 매번 `-f`로 안 치고 자동 적용 (위 "실행 — Docker" 참고)
 - `output_language` — 출력 언어 고정(비우면 사용자 언어). 설정 웹 UI(`/settings`)에서 바꾸면 env 기본값보다 우선하며 컨테이너 재생성 후에도 유지됩니다.