Update app.py

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@@ -155,49 +155,50 @@ def create_interface():
             """음성 입력 초기화"""
             return None
 
+       # analyze_voice 함수 부분만 수정
         def analyze_voice(audio_path, state):
-    """음성 분석 개선"""
-    if audio_path is None:
-        return state, "음성을 먼저 녹음해주세요.", "", "", ""
-    
-    try:
-        # 오디오 로드
-        y, sr = librosa.load(audio_path, sr=16000)
-        
-        # 1. 음향학적 특성 분석
-        acoustic_features = {
-            "energy": float(np.mean(librosa.feature.rms(y=y))),
-            "tempo": float(librosa.beat.tempo(y)[0]),
-            "pitch": float(np.mean(librosa.feature.zero_crossing_rate(y))),
-            "volume": float(np.mean(np.abs(y)))
-        }
+            """음성 분석 개선"""
+            if audio_path is None:
+                return state, "음성을 먼저 녹음해주세요.", "", "", ""
+            
+            try:
+                # 오디오 로드
+                y, sr = librosa.load(audio_path, sr=16000)
+                
+                # 1. 음향학적 특성 분석
+                acoustic_features = {
+                    "energy": float(np.mean(librosa.feature.rms(y=y))),
+                    "tempo": float(librosa.beat.tempo(y)[0]),
+                    "pitch": float(np.mean(librosa.feature.zero_crossing_rate(y))),
+                    "volume": float(np.mean(np.abs(y)))
+                }
 
-        # 음성의 특성에 따른 감정 매핑
-        voice_emotion = map_acoustic_to_emotion(acoustic_features)
-        
-        # 2. 음성-텍스트 변환
-        transcription = speech_recognizer(y)
-        text = transcription["text"]
-        
-        # 3. 텍스트 감정 분석
-        text_sentiment = korean_sentiment(text)[0]
-        
-        # 결과 포맷팅
-        voice_result = f"음성 감정: {voice_emotion['emotion']} (강도: {voice_emotion['intensity']:.2f})"
-        text_result = f"텍스트 감정: {text_sentiment['label']} ({text_sentiment['score']:.2f})"
-        
-        # 프롬프트 생성
-        prompt = generate_detailed_prompt(text, voice_emotion, text_sentiment, acoustic_features)
-        
-        return (
-            state,
-            text,
-            voice_result,
-            text_result,
-            prompt
-        )
-    except Exception as e:
-        return state, f"오류 발생: {str(e)}", "", "", ""
+                # 음성의 특성에 따른 감정 매핑
+                voice_emotion = map_acoustic_to_emotion(acoustic_features)
+                
+                # 2. 음성-텍스트 변환
+                transcription = speech_recognizer(y)
+                text = transcription["text"]
+                
+                # 3. 텍스트 감정 분석
+                text_sentiment = korean_sentiment(text)[0]
+                
+                # 결과 포맷팅
+                voice_result = f"음성 감정: {voice_emotion['emotion']} (강도: {voice_emotion['intensity']:.2f})"
+                text_result = f"텍스트 감정: {text_sentiment['label']} ({text_sentiment['score']:.2f})"
+                
+                # 프롬프트 생성
+                prompt = generate_detailed_prompt(text, voice_emotion, text_sentiment, acoustic_features)
+                
+                return (
+                    state,
+                    text,
+                    voice_result,
+                    text_result,
+                    prompt
+                )
+            except Exception as e:
+                return state, f"오류 발생: {str(e)}", "", "", ""
 
 def map_acoustic_to_emotion(features):
     """음향학적 특성을 감정으로 매핑"""