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FastAPI backend, web UI, CosyVoice3/F5-TTS setup scripts, and handoff docs for GPU PC continuation. Co-authored-by: Cursor <cursoragent@cursor.com>
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# 한국어 보이스 클로닝 TTS
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한국어 자연스러움과 **내 목소리 유사도**를 우선하는 로컬 TTS 프로토타입입니다.
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기본 엔진은 **CosyVoice3**, 비교·대안으로 **F5-TTS**를 지원합니다.
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## 빠른 시작 (NVIDIA GPU Linux)
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```bash
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cd /path/to/tts
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# 1) 환경 점검
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chmod +x scripts/*.sh
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./scripts/check_env.sh
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# 2) API + 모델 venv (모델별 격리)
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./scripts/setup_api.sh
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./scripts/setup_f5tts.sh # 약 5~15분, GPU/CUDA 필요
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./scripts/setup_cosyvoice.sh # 레포 클론 + 모델 다운로드, 시간 소요
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# 3) A/B 비교 (동일 텍스트·reference)
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./scripts/run_ab_compare.py --ref-audio auto
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# 본인 목소리:
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# samples/my_voice_30s.wav 녹음 + my_voice_ref.txt 작성 후
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./scripts/run_ab_compare.py --ref-audio samples/my_voice_30s.wav
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# 4) API + 웹 UI
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cp .env.example .env # 필요 시 TTS_MODEL 수정
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./scripts/run_server.sh
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# 브라우저: http://localhost:8000
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```
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## 디렉터리
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| 경로 | 설명 |
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|------|------|
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| `config/` | 설정, 테스트 문장, 모델 선택 |
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| `samples/` | reference WAV + 대본 |
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| `outputs/` | A/B 비교 및 API 생성 결과 |
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| `models/` | CosyVoice3 체크포인트 |
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| `backend/` | FastAPI |
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| `web/` | 간단한 웹 UI |
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| `.venvs/f5tts`, `.venvs/cosyvoice`, `.venvs/api` | 격리 Python 환경 |
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## 모델 선택
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`config/model_choice.json` — 품질 우선 시 **cosyvoice** 권장.
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F5-TTS가 더 나으면 `.env`에서 `TTS_MODEL=f5_tts`로 변경.
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## API
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| Method | Path | 설명 |
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|--------|------|------|
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| GET | `/api/health` | 상태 |
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| POST | `/api/tts` | 텍스트 → WAV |
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| GET | `/api/audio/{job_id}` | 결과 재생 |
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| GET | `/api/voice-samples` | 샘플 목록 |
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| POST | `/api/voice-sample` | WAV 업로드 |
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### 예시
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```bash
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curl -X POST http://localhost:8000/api/tts \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{"text":"안녕하세요. 테스트입니다."}'
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```
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## 내 목소리 녹음
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[samples/README.md](samples/README.md) 참고.
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30초 / 1분 / 3분 샘플을 각각 녹음해 A/B 비교하는 것을 권장합니다.
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## 문제 해결
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- `nvidia-smi` 없음 → NVIDIA 드라이버/CUDA 설치 후 재시도
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- CosyVoice import/sox 오류 → `sudo apt install sox libsox-dev`
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- F5-TTS `ref_text` 필수 → `samples/my_voice_ref.txt` 작성
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- API 503 → 해당 모델 venv setup 스크립트 재실행
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## 라이선스
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각 모델(F5-TTS, CosyVoice)의 원저작권·라이선스를 따릅니다.
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