feat: MeloTTS 자동 언어 감지(한/영 혼합 분리 합성) + CosyVoice 비활성화

- 기본 MeloTTS 단일 엔진만 노출(사용자 요청)
- AUTO 모드: 입력을 언어별로 분리해 각 언어 음성으로 합성 후 이어붙임
- 판별 불가 구간 기본 언어 = 영어(기본값 영어)
- 기본 선택 언어 AUTO(default_language), 프론트 반영
- Dockerfile: CosyVoice 빌드 제거로 이미지 경량화

Dockerfile

@@ -34,32 +34,6 @@ COPY warmup.py ./
 # 한국어/영어 모델 및 부가 데이터 사전 다운로드 (첫 요청 지연 제거)
 RUN python warmup.py
 
-# ================= CosyVoice 엔진 (한국어, Apache-2.0) =================
+# 기본 MeloTTS 단일 엔진 (자동 언어 감지: 한/영 혼합)
-# 전용 venv 로 의존성 격리 (MeloTTS 스택과 충돌 방지).
-COPY vendor/CosyVoice /opt/CosyVoice
-COPY cosyvoice_worker /opt/cosyvoice_worker
-
-RUN python -m venv /opt/cosyvoice-venv \
- && /opt/cosyvoice-venv/bin/pip install --no-cache-dir "setuptools<81" wheel \
- && /opt/cosyvoice-venv/bin/pip install --no-cache-dir torch==2.11.0 torchaudio==2.11.0 \
-        --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 \
- && /opt/cosyvoice-venv/bin/pip install --no-cache-dir --no-build-isolation \
-        -r /opt/cosyvoice_worker/requirements.txt \
- && /opt/cosyvoice-venv/bin/pip install --no-cache-dir --no-deps --no-build-isolation \
-        openai-whisper==20231117 tiktoken more-itertools
-
-# CosyVoice-300M-SFT 모델 베이킹 (한국어 프리셋 화자 '韩语女' 포함, ~5.4GB)
-ENV COSYVOICE_MODEL_DIR=/models/cosyvoice/CosyVoice-300M-SFT
-RUN /opt/cosyvoice-venv/bin/python -c "from modelscope import snapshot_download; snapshot_download('iic/CosyVoice-300M-SFT', local_dir='/models/cosyvoice/CosyVoice-300M-SFT')"
-
-# 빌드 시 1회 로드하여 런타임 프론트엔드(wetext 등)를 이미지에 캐시
-RUN /opt/cosyvoice-venv/bin/python -c "import sys; sys.path.insert(0,'/opt/CosyVoice'); sys.path.insert(0,'/opt/CosyVoice/third_party/Matcha-TTS'); from cosyvoice.cli.cosyvoice import CosyVoice; CosyVoice('/models/cosyvoice/CosyVoice-300M-SFT', load_jit=False, load_trt=False, fp16=False); print('cosyvoice warmup ok')"
-
-# 워커 활성화 스위치
-ENV COSYVOICE_URL=http://127.0.0.1:8001
-
-COPY entrypoint.sh /entrypoint.sh
-RUN chmod +x /entrypoint.sh
-
 EXPOSE 8788
-CMD ["/entrypoint.sh"]
+CMD ["uvicorn", "app.server:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8788"]

app/engines/__init__.py

@@ -31,15 +31,7 @@ def _build() -> None:
         except Exception as exc:  # pragma: no cover
             print(f"[registry] MeloTTS 로드 실패: {exc}")
 
-        # CosyVoice 한국어 (전용 워커 URL 이 설정된 경우에만)
+        # (CosyVoice 엔진은 사용자 요청에 따라 비활성화 — 기본 MeloTTS만 유지)
-        try:
-            from .cosyvoice_engine import CosyVoiceEngine
-
-            if CosyVoiceEngine.available():
-                e = CosyVoiceEngine()
-                _ENGINES[e.id] = e
-        except Exception as exc:  # pragma: no cover
-            print(f"[registry] CosyVoice 엔진 스킵: {exc}")
 
         _INITED = True
 

app/engines/melo_engine.py

@@ -1,7 +1,13 @@
-"""MeloTTS 엔진 (in-process). 한국어/영어, GPU 자동 사용, 속도/피치 지원."""
+"""MeloTTS 엔진 (in-process).
+
+- 한국어/영어 지원, GPU 자동 사용, 속도/피치 조절
+- 자동 모드(AUTO): 입력 텍스트를 언어별로 잘라 각 언어에 맞는 음성으로 합성 후 이어붙임
+- 판별 불가(숫자/기호만 등) 구간의 기본 언어는 영어
+"""
 from __future__ import annotations
 
 import io
+import re
 import threading
 
 import numpy as np
@@ -17,94 +23,144 @@ from melo.api import TTS
 
 from .base import BaseEngine
 
-# 화면에 노출할 언어/화자 정의 (중국어/일본어는 제외)
+# 영어 화자(억양) 목록
-VOICES: dict[str, dict] = {
+EN_SPEAKERS = [
-    "KR": {
-        "label": "한국어",
-        "melo_lang": "KR",
-        "speakers": [
-            {"id": "KR", "label": "한국어 기본 목소리"},
-        ],
-    },
-    "EN": {
-        "label": "English (영어)",
-        "melo_lang": "EN",
-        "speakers": [
     {"id": "EN-US", "label": "영어 · 미국식"},
     {"id": "EN-BR", "label": "영어 · 영국식"},
     {"id": "EN_INDIA", "label": "영어 · 인도식"},
     {"id": "EN-AU", "label": "영어 · 호주식"},
     {"id": "EN-Default", "label": "영어 · 기본"},
-        ],
+]
-    },
+KR_SPEAKERS = [{"id": "KR", "label": "한국어 기본 목소리"}]
-}
+
+# 실제 MeloTTS 언어 코드
+MELO_LANG = {"KR": "KR", "EN": "EN"}
+
+DEFAULT_LANG = "EN"  # 판별 불가 구간의 기본 언어(사용자 요청: 기본값 영어)
+
+_KR_RE = re.compile(r"[가-힣ᄀ-ᇿ㄰-㆏]")
+_EN_RE = re.compile(r"[A-Za-z]")
 
 
 def _pick_device() -> str:
     return "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
 
 
+def split_by_language(text: str, default_lang: str = DEFAULT_LANG) -> list[tuple[str, str]]:
+    """텍스트를 한국어/영어 구간으로 분리.
+
+    숫자·기호·공백 등 언어 판별이 안 되는 문자는 인접(진행 중) 구간에 붙인다.
+    전체가 판별 불가면 default_lang 으로 처리한다.
+    """
+    segments: list[tuple[str, str]] = []
+    cur_lang: str | None = None
+    cur: list[str] = []
+
+    for ch in text:
+        if _KR_RE.match(ch):
+            kind = "KR"
+        elif _EN_RE.match(ch):
+            kind = "EN"
+        else:
+            kind = None  # 중립 문자
+
+        if kind is None:
+            cur.append(ch)
+            continue
+        if cur_lang is None:
+            cur_lang = kind
+            cur.append(ch)
+        elif kind == cur_lang:
+            cur.append(ch)
+        else:
+            segments.append((cur_lang, "".join(cur)))
+            cur_lang = kind
+            cur = [ch]
+
+    if cur:
+        lang = cur_lang if cur_lang is not None else default_lang
+        segments.append((lang, "".join(cur)))
+
+    # 실제 발음 가능한(문자 포함) 구간만 유지
+    return [(l, t) for l, t in segments if t.strip()]
+
+
 class MeloEngine(BaseEngine):
     id = "melo"
     label = "MeloTTS"
     license = "MIT"
     uses_gpu = True
-    notes = "자연스러운 한국어/영어 음성. 속도·피치 조절 지원."
+    notes = "자동 언어 감지: 한국어/영어 혼합 텍스트를 언어별로 나눠 각 음성으로 합성. 기본 영어."
 
     def __init__(self) -> None:
         self.device = _pick_device()
         self._models: dict[str, TTS] = {}
-        self._locks: dict[str, threading.Lock] = {k: threading.Lock() for k in VOICES}
+        self._locks: dict[str, threading.Lock] = {k: threading.Lock() for k in MELO_LANG}
         self._global_lock = threading.Lock()
 
     # ---- 모델 로딩 -------------------------------------------------
-    def _get_model(self, language: str) -> TTS:
+    def _get_model(self, lang: str) -> TTS:
-        if language not in VOICES:
+        if lang not in MELO_LANG:
-            raise ValueError(f"지원하지 않는 언어입니다: {language}")
+            raise ValueError(f"지원하지 않는 언어입니다: {lang}")
-        model = self._models.get(language)
+        model = self._models.get(lang)
         if model is not None:
             return model
-        with self._locks[language]:
+        with self._locks[lang]:
-            model = self._models.get(language)
+            model = self._models.get(lang)
             if model is None:
-                melo_lang = VOICES[language]["melo_lang"]
+                model = TTS(language=MELO_LANG[lang], device=self.device)
-                model = TTS(language=melo_lang, device=self.device)
+                self._models[lang] = model
-                self._models[language] = model
             return model
 
     def warmup(self) -> None:
-        for lang in VOICES:
+        for lang in MELO_LANG:
             try:
                 self._get_model(lang)
             except Exception as exc:  # pragma: no cover
                 print(f"[melo warmup] {lang} 모델 로드 실패: {exc}")
 
-    def _list_languages(self) -> list[dict]:
-        return [
-            {"code": code, "label": info["label"], "speakers": info["speakers"]}
-            for code, info in VOICES.items()
-        ]
-
     def describe(self) -> dict:
+        languages = [
+            {
+                "code": "AUTO",
+                "label": "자동 감지 (한국어+영어)",
+                "speakers": EN_SPEAKERS,  # 영어 구간에 쓸 억양 선택 (한국어는 자동)
+            },
+            {"code": "EN", "label": "English (영어)", "speakers": EN_SPEAKERS},
+            {"code": "KR", "label": "한국어", "speakers": KR_SPEAKERS},
+        ]
         return {
             "id": self.id,
             "label": self.label,
             "license": self.license,
             "uses_gpu": self.uses_gpu,
             "notes": self.notes,
-            "languages": self._list_languages(),
+            "languages": languages,
+            "default_language": "AUTO",
             "supports": {"speed": True, "pitch": True},
         }
 
-    def _resolve_speaker(self, model: TTS, language: str, speaker: str | None) -> int:
+    def _resolve_speaker(self, model: TTS, lang: str, speaker: str | None) -> int:
         spk2id = model.hps.data.spk2id
         if speaker and speaker in spk2id:
             return spk2id[speaker]
-        default_id = VOICES[language]["speakers"][0]["id"]
+        default_id = "KR" if lang == "KR" else "EN-US"
         if default_id in spk2id:
             return spk2id[default_id]
         return list(spk2id.values())[0]
 
+    def _synth_segment(
+        self, text: str, lang: str, speaker: str | None, speed: float
+    ) -> tuple[np.ndarray, int]:
+        model = self._get_model(lang)
+        speaker_id = self._resolve_speaker(model, lang, speaker)
+        with self._global_lock:
+            audio = model.tts_to_file(
+                text, speaker_id, output_path=None, speed=speed, quiet=True
+            )
+        sr = model.hps.data.sampling_rate
+        return np.asarray(audio, dtype=np.float32), sr
+
     # ---- 합성 -----------------------------------------------------
     def synth_wav(
         self,
@@ -120,17 +176,35 @@ class MeloEngine(BaseEngine):
 
         speed = float(max(0.5, min(2.0, speed)))
         pitch = float(max(-12.0, min(12.0, pitch)))
+        language = (language or "AUTO").upper()
 
-        model = self._get_model(language)
+        if language == "AUTO":
-        speaker_id = self._resolve_speaker(model, language, speaker)
+            # 영어 구간엔 사용자가 고른 억양, 한국어 구간엔 KR 음성
+            en_speaker = speaker if (speaker and speaker.startswith("EN")) else "EN-US"
+            parts = split_by_language(text, default_lang=DEFAULT_LANG)
+            if not parts:
+                parts = [(DEFAULT_LANG, text)]
+            audios: list[np.ndarray] = []
+            sr = None
+            gap = None
+            for seg_lang, seg_text in parts:
+                seg_spk = "KR" if seg_lang == "KR" else en_speaker
+                audio, seg_sr = self._synth_segment(seg_text, seg_lang, seg_spk, speed)
+                if sr is None:
+                    sr = seg_sr
+                    gap = np.zeros(int(sr * 0.06), dtype=np.float32)
+                elif seg_sr != sr:
+                    if librosa is not None:
+                        audio = librosa.resample(
+                            audio, orig_sr=seg_sr, target_sr=sr
+                        ).astype(np.float32)
+                if audios:
+                    audios.append(gap)
+                audios.append(audio)
+            audio = np.concatenate(audios) if audios else np.zeros(1, dtype=np.float32)
+        else:
+            audio, sr = self._synth_segment(text, language, speaker, speed)
 
-        with self._global_lock:
-            audio = model.tts_to_file(
-                text, speaker_id, output_path=None, speed=speed, quiet=True
-            )
-        sr = model.hps.data.sampling_rate
-
-        audio = np.asarray(audio, dtype=np.float32)
         if abs(pitch) > 1e-3 and librosa is not None:
             audio = librosa.effects.pitch_shift(audio, sr, n_steps=pitch)
 

frontend/app.js

@@ -59,6 +59,7 @@ function populateLanguages() {
     opt.textContent = l.label;
     els.language.appendChild(opt);
   });
+  if (eng.default_language) els.language.value = eng.default_language;
   populateSpeakers();
   updateEngineInfo();
 }