한국어 우선 MeloTTS 웹 서비스 추가 (GPU, 속도/피치, 로그인 없음)

- FastAPI 백엔드: /api/voices, /api/tts, /api/health
- 한국어 메인 + 영어(5종 악센트), 중국어/일본어 UI 제거
- 언어별 목소리 모델 선택, 속도(0.5~2.0x)/피치(±12반음) 조절
- 로그인/사용제한/과금 유도 없음 (무제한 테스트)
- NVIDIA GPU 자동 사용 (torch cu128, Blackwell sm_120)
- 유저 친화 한국어 UI (frontend)
- Docker/compose (GPU 예약), 8788 포트
- MeloTTS(순수 파이썬) 벤더링 + 검증된 버전 고정(constraints)

warmup.py

@@ -0,0 +1,31 @@
+"""빌드 시 한국어/영어 모델과 부가 데이터(nltk 등)를 미리 내려받아 이미지에 캐시한다."""
+import nltk
+
+# g2p_en 은 구버전 리소스명을 받지만 nltk>=3.8.2 는 *_eng 리소스를 요구한다.
+for _res in (
+    "averaged_perceptron_tagger",
+    "averaged_perceptron_tagger_eng",
+    "cmudict",
+    "punkt",
+    "punkt_tab",
+):
+    try:
+        nltk.download(_res, quiet=True)
+    except Exception as _e:  # pragma: no cover
+        print(f"[warmup] nltk {_res} 다운로드 경고: {_e}", flush=True)
+
+from melo.api import TTS
+
+SAMPLES = {
+    "KR": "안녕하세요. 준비가 완료되었습니다.",
+    "EN": "Hello, the model is ready.",
+}
+
+for lang, text in SAMPLES.items():
+    print(f"[warmup] loading {lang} ...", flush=True)
+    tts = TTS(language=lang, device="cpu")
+    spk_id = list(tts.hps.data.spk2id.values())[0]
+    tts.tts_to_file(text, spk_id, output_path=None, quiet=True)
+    print(f"[warmup] {lang} ok", flush=True)
+
+print("[warmup] all done", flush=True)