Fix Space startup entrypoint

README.md

@@ -10,23 +10,23 @@ pinned: false
 license: mit
 ---
 
-# 🎤 AI-RVC 一键 AI 翻唱
-
-AI-RVC 是一个基于 **RVC v2** 的一键 AI 翻唱与声音转换 WebUI。上传歌曲后，它会自动分离人声与伴奏，使用角色 RVC 模型转换主唱音色，再把转换后的人声和伴奏混成完整作品。
-
-如果你想搜索或分享本项目，可以用这些关键词：AI 翻唱、RVC 翻唱、AI cover generator、RVC voice conversion、角色声线转换、人声分离、伴奏分离、HuBERT、RMVPE、FAISS、Gradio WebUI、Colab AI 翻唱。
-
-## 功能特点
-
-- **AI 歌曲翻唱**：上传 MP3/WAV/FLAC，自动分离人声、转换音色、混合伴奏，一键生成 AI cover。
-- **人声分离**：默认 `audio-separator` 0.44.1 ensemble 预设（`ensemble:vocal_rvc`），可处理常见歌曲里的主唱与伴奏分离。
-- **音色转换**：RVC v2 架构 + FAISS 检索增强流程，搭配角色模型完成声线转换。
-- **RMVPE 音高提取**：用于提取 F0 基频曲线，让旋律和音高更稳。
-- **角色模型**：内置 117 个可下载角色模型，支持系列筛选和关键词搜索。
-- **混音效果**：支持人声混响、音量调节和 4 种混音预设。
-- **卡拉OK模式**：分离主唱和伴唱轨道，方便对和声较多的歌曲做进一步处理。
-- **VC预处理**：4 种模式（自动、直通、学习型 DeEcho、旧版手工链），根据素材干净程度灵活选择。
-- **双VC管道**：支持当前实现和官方实现，可对比不同歌曲、不同模型下的效果。
+# 🎤 AI-RVC 一键 AI 翻唱
+
+AI-RVC 是一个基于 **RVC v2** 的一键 AI 翻唱与声音转换 WebUI。上传歌曲后，它会自动分离人声与伴奏，使用角色 RVC 模型转换主唱音色，再把转换后的人声和伴奏混成完整作品。
+
+如果你想搜索或分享本项目，可以用这些关键词：AI 翻唱、RVC 翻唱、AI cover generator、RVC voice conversion、角色声线转换、人声分离、伴奏分离、HuBERT、RMVPE、FAISS、Gradio WebUI、Colab AI 翻唱。
+
+## 功能特点
+
+- **AI 歌曲翻唱**：上传 MP3/WAV/FLAC，自动分离人声、转换音色、混合伴奏，一键生成 AI cover。
+- **人声分离**：默认 `audio-separator` 0.44.1 ensemble 预设（`ensemble:vocal_rvc`），可处理常见歌曲里的主唱与伴奏分离。
+- **音色转换**：RVC v2 架构 + FAISS 检索增强流程，搭配角色模型完成声线转换。
+- **RMVPE 音高提取**：用于提取 F0 基频曲线，让旋律和音高更稳。
+- **角色模型**：内置 117 个可下载角色模型，支持系列筛选和关键词搜索。
+- **混音效果**：支持人声混响、音量调节和 4 种混音预设。
+- **卡拉OK模式**：分离主唱和伴唱轨道，方便对和声较多的歌曲做进一步处理。
+- **VC预处理**：4 种模式（自动、直通、学习型 DeEcho、旧版手工链），根据素材干净程度灵活选择。
+- **双VC管道**：支持当前实现和官方实现，可对比不同歌曲、不同模型下的效果。
 
 ## 使用方法
 
@@ -150,4 +150,4 @@ A: 建议选择与原唱性别、音色相近的角色，效果更自然。
 
 **License**: MIT
 **Version**: 2.0
-**Last Updated**: 2026-06-18
+**Last Updated**: 2026-06-18

app.py

@@ -25,8 +25,7 @@ if __name__ == "__main__":
 
     # 启动 Gradio 界面
     launch(
-        server_name="0.0.0.0",
-        server_port=7860,
+        host="0.0.0.0",
+        port=7860,
         share=False,
-        inbrowser=False
     )

tests/test_hf_entrypoint.py

@@ -0,0 +1,28 @@
+import ast
+import unittest
+from pathlib import Path
+
+
+REPO_ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
+
+
+class HuggingFaceEntrypointTests(unittest.TestCase):
+    def test_entrypoint_calls_ui_launch_with_supported_keywords(self):
+        tree = ast.parse((REPO_ROOT / "app.py").read_text(encoding="utf-8"))
+        launch_calls = [
+            node
+            for node in ast.walk(tree)
+            if isinstance(node, ast.Call)
+            and isinstance(node.func, ast.Name)
+            and node.func.id == "launch"
+        ]
+
+        self.assertEqual(len(launch_calls), 1)
+        self.assertEqual(
+            {keyword.arg for keyword in launch_calls[0].keywords},
+            {"host", "port", "share"},
+        )
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    unittest.main()