voice_app.py

"""
Gradio Voice Recording App for Komentle
Records user voice and sends to FastAPI backend
"""
import gradio as gr
import requests
import uuid
from datetime import datetime
import os

# Backend API URL (환경변수로 관리 가능)
BACKEND_URL = os.getenv("BACKEND_URL")

def process_voice(audio):
    """
    Process recorded voice and send to backend

    Args:
        audio: tuple (sample_rate, audio_data) or file path

    Returns:
        dict: Response from backend with scores
    """
    if audio is None:
        return {
            "status": "error",
            "message": "음성이 녹음되지 않았습니다."
        }

    try:
        # Generate or retrieve session ID (실제로는 세션 관리 필요)
        session_id = str(uuid.uuid4())
        today = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")

        # Prepare request data
        files = {
            'audio': ('audio.wav', open(audio, 'rb'), 'audio/wav')
        }
        data = {
            'date': today,
            'session_id': session_id
        }

        # Send to backend
        response = requests.post(
            f"{BACKEND_URL}/api/analyze-voice",
            files=files,
            data=data,
            timeout=30
        )

        if response.status_code == 200:
            result = response.json()
            return format_result(result)
        else:
            return {
                "status": "error",
                "message": f"백엔드 오류: {response.status_code}"
            }

    except Exception as e:
        return {
            "status": "error",
            "message": f"오류 발생: {str(e)}"
        }

def format_result(result):
    """Format backend response for display"""
    if result.get("status") == "error":
        return f"❌ 오류: {result.get('message')}"

    category = result.get("category", "unknown")
    pitch = result.get("pitch", 0.0)
    rhythm = result.get("rhythm", 0.0)
    energy = result.get("energy", 0.0)
    pronunciation = result.get("pronunciation", 0.0)
    transcript = result.get("transcript", 0.0)  # 대사 정확도 점수
    overall = result.get("overall", 0.0)
    advice = result.get("advice", "")
    is_correct = result.get("is_correct", False)  # 정답 여부

    output = f"🎯 카테고리: {category}\n\n"

    # 정답 여부
    if is_correct:
        output += "🎉 정답입니다! 축하합니다!\n\n"
    else:
        output += "❌ 아직 정답이 아닙니다. 다시 도전해보세요!\n\n"

    output += "📊 분석 결과:\n"
    output += f"  - 음높이 (Pitch): {pitch:.1f}/100\n"
    output += f"  - 리듬감 (Rhythm): {rhythm:.1f}/100\n"
    output += f"  - 에너지 (Energy): {energy:.1f}/100\n"
    output += f"  - 발음 (Pronunciation): {pronunciation:.1f}/100\n"
    output += f"  - 대사 정확도 (Transcript): {transcript:.1f}/100\n"
    output += f"\n⭐ 총점 (Overall): {overall:.1f}/100\n"

    # AI 조언
    if advice:
        output += f"\n💡 AI 조언:\n{advice}\n"

    return output

# Gradio Interface
with gr.Blocks(title="🎤 Komentle Voice Challenge") as demo:
    gr.Markdown("# 🎤 Komentle Voice Challenge")
    gr.Markdown("오늘의 문제를 음성으로 도전하세요!")

    gr.Markdown("### 사용 방법")
    gr.Markdown("""
    1. 🎙️ 마이크 버튼을 클릭하여 녹음 시작
    2. 오늘의 문제를 음성으로 말하기
    3. 녹음 완료 후 '분석 시작' 버튼 클릭
    4. AI가 분석한 점수 확인
    """)

    with gr.Row():
        with gr.Column():
            audio_input = gr.Audio(
                sources=["microphone"],
                type="filepath",
                label="🎙️ 음성 녹음",
                format="wav"
            )
            submit_btn = gr.Button("분석 시작", variant="primary", size="lg")

        with gr.Column():
            result_output = gr.Textbox(
                label="📊 분석 결과",
                lines=10,
                interactive=False
            )

    

    # Event handlers
    submit_btn.click(
        fn=process_voice,
        inputs=audio_input,
        outputs=result_output
    )

if __name__ == "__main__":
    demo.launch(
        server_name="0.0.0.0",
        server_port=7860,
        share=False
    )