app.py

import gradio as gr
import PyPDF2
from transformers import AutoProcessor, AutoModel
import torch
import numpy as np
import nltk

# NLTK 문장 분리용 데이터 다운로드
nltk.download('punkt')
nltk.download('punkt_tab')

# 1. Hugging Face Bark 모델 및 프로세서 로드
model_id = "suno/bark-small"
processor = AutoProcessor.from_pretrained(model_id)
model = AutoModel.from_pretrained(model_id)

device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
model.to(device)

def extract_text_from_pdf(pdf_path):
    """PDF 파일에서 텍스트를 추출하는 함수 (Gradio 5.x 호환)"""
    if pdf_path is None:
        return ""
    text = ""
    try:
        # 최신 Gradio는 pdf_path에 파일의 임시 저장 경로(문자열)를 바로 전달합니다.
        reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_path)
        for page in reader.pages:
            extracted = page.extract_text()
            if extracted:
                text += extracted + "\n"
    except Exception as e:
        return f"PDF 읽기 오류: {str(e)}"
    return text

def synthesize_speech(text, gender):
    """텍스트를 음성으로 변환하는 함수"""
    # 불가리아어(bg) 프리셋 (0번은 여성, 1번은 남성 톤에 가깝습니다)
    voice_preset = "v2/bg_speaker_1" if gender == "남성 (Male)" else "v2/bg_speaker_0"
    
    sentences = nltk.sent_tokenize(text)
    audio_chunks = []
    
    for sentence in sentences:
        if not sentence.strip(): 
            continue
            
        inputs = processor(sentence, voice_preset=voice_preset, return_tensors="pt").to(device)
        with torch.no_grad():
            speech_output = model.generate(**inputs)
        audio_chunks.append(speech_output[0].cpu().numpy())
    
    if not audio_chunks:
        return None
        
    final_audio = np.concatenate(audio_chunks)
    sample_rate = model.generation_config.sample_rate
    return (sample_rate, final_audio)

def process_input(text, pdf_file, gender):
    """입력 처리 메인 컨트롤러"""
    if pdf_file is not None:
        extracted = extract_text_from_pdf(pdf_file)
        if extracted.strip():
            text = extracted
            
    if not text.strip():
        return "텍스트를 직접 입력하거나 PDF 파일을 업로드해주세요.", None
    
    # 서버 과부하 방지용 글자 수 제한
    limited_text = text[:1500] 
    
    audio = synthesize_speech(limited_text, gender)
    return limited_text, audio

# 2. Gradio UI 구성 (최신 Blocks 문법)
with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as app:
    gr.Markdown("# 🇧🇬 불가리아어 TTS 리더 (신문/PDF)")
    gr.Markdown("불가리아어 텍스트나 PDF 기사를 입력하면 지정한 성별의 음성으로 읽어줍니다.")
    
    with gr.Row():
        with gr.Column():
            pdf_input = gr.File(label="PDF 파일 업로드 (선택)", file_types=[".pdf"])
            text_input = gr.Textbox(label="불가리아어 텍스트 직접 입력", lines=8, placeholder="여기에 불가리아어 기사 내용을 입력하세요...")
            gender_input = gr.Radio(["남성 (Male)", "여성 (Female)"], label="목소