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app.py

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-pip install --upgrade torch torchaudio librosa vocos encodec huggingface_hub
-
+import subprocess
+import sys
 import gradio as gr
-from camb_ai_mars5_tts import Mars5TTS, InferenceConfig
+from inference import Mars5TTS, InferenceConfig
 import librosa
 import torch
 import numpy as np
 
-# GPU 메모리 초기화 (무료 티어 메모리 부족 방지)
+# requirements.txt 설치 확인
+try:
+    subprocess.check_call([sys.executable, "-m", "pip", "install", "-r", "requirements.txt"])
+    print("Successfully installed requirements.txt")
+except subprocess.CalledProcessError as e:
+    print(f"Failed to install requirements.txt: {e}")
+
+# GPU 메모리 초기화
 if torch.cuda.is_available():
     torch.cuda.empty_cache()
 
 # MARS5 TTS 모델 로드
 try:
     mars5 = Mars5TTS.from_pretrained("CAMB-AI/MARS5-TTS")
-    config = InferenceConfig(temperature=0.7)  # Prosody 제어를 위한 온도 설정
+    config = InferenceConfig(temperature=0.7)
 except Exception as e:
     print(f"Model loading error: {str(e)}")
     raise
 
 def clone_with_prosody(text, ref_audio, enhance_prosody=True):
-    """
-    입력 텍스트와 참조 오디오를 받아 말투를 클론하여 오디오 출력
-    :param text: 변환할 텍스트
-    :param ref_audio: 말투를 복제할 오디오 파일 (3-5초 이상 권장)
-    :param enhance_prosody: Prosody(억양/리듬) 강조 여부
-    :return: 출력 오디오 파일 경로
-    """
     try:
-        # 참조 오디오 로드 (Gradio에서 제공된 filepath 처리)
         if isinstance(ref_audio, str):
-            audio_data, sr = librosa.load(ref_audio, sr=16000)  # 16kHz로 로드
+            audio_data, sr = librosa.load(ref_audio, sr=16000)
         else:
-            audio_data = ref_audio  # Gradio에서 numpy 배열로 제공 시
+            audio_data = ref_audio
 
-        # MARS5 TTS로 클로닝
         output_audio = mars5.tts(
             text=text,
             ref_audio=audio_data,
-            ref_sr=16000,  # 샘플레이트 고정
-            config=config if enhance_prosody else None,  # Prosody 강조 설정
-            language="ko"  # 한국어
+            ref_sr=16000,
+            config=config if enhance_prosody else None,
+            language="ko"
         )
         
-        # 출력 오디오 저장
         output_path = "output_cloned_audio.wav"
         output_audio.save(output_path)
         return output_path
     except Exception as e:
         return f"Error: {str(e)}"
 
-# Gradio 인터페이스 설정
 interface = gr.Interface(
     fn=clone_with_prosody,
     inputs=[
@@ -63,5 +59,4 @@ interface = gr.Interface(
     allow_flagging="never"
 )
 
-# 앱 실행
 interface.launch()