Update app.py

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@@ -315,77 +315,58 @@ def create_interface():
             return None
 
         def analyze_voice(audio_path, state):
-    """음성 분석"""
-    if audio_path is None:
-        return {
-            "transcribed_text": "음성을 먼저 녹음해주세요.",
-            "voice_emotion": "",
-            "text_emotion": "",
-            "prompt": ""
-        }
-    
-    try:
-        y, sr = librosa.load(audio_path, sr=16000)
-        
-        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)))
-        }
-
-        # 기준점이 있는 경우 상대적 분석
-        baseline = state.get("baseline_features")
-        emotions = map_acoustic_to_emotion(acoustic_features, baseline)
-        
-        # 음성-텍스트 변환
-        transcription = speech_recognizer(y)
-        text = transcription["text"]
-        text_sentiment = text_analyzer(text)[0]
-        
-        voice_result = (
-            f"음성 감정: {emotions['primary']} "
-            f"(강도: {emotions['intensity']:.1f}%, 신뢰도: {emotions['confidence']:.2f})\n"
-            f"특징: {', '.join(emotions['characteristics'])}\n"
-            f"상세 분석:\n"
-            f"- 에너지 레벨: {emotions['details']['energy_level']}\n"
-            f"- 말하기 속도: {emotions['details']['speech_rate']}\n"
-            f"- 음높이 변화: {emotions['details']['pitch_variation']}\n"
-            f"- 음성 크기: {emotions['details']['voice_volume']}"
-        )
-        
-        if baseline:
-            voice_result += "\n\n[기준점 대비 분석]\n"
-            voice_result += f"기준 상태와 비교한 감정 강도 변화: {emotions['intensity']-50:.1f}%"
-        
-        text_result = f"텍스트 감정 분석 (1-5): {text_sentiment['score']}"
-        prompt = generate_detailed_prompt(text, emotions, text_sentiment)
-        
-        return {
-            "transcribed_text": text,
-            "voice_emotion": voice_result,
-            "text_emotion": text_result,
-            "prompt": prompt
-        }
-    except Exception as e:
-        return {
-            "transcribed_text": f"오류 발생: {str(e)}",
-            "voice_emotion": "",
-            "text_emotion": "",
-            "prompt": ""
-        }
+                """음성 분석"""
+                if audio_path is None:
+                    return state, "음성을 먼저 녹음해주세요.", "", "", ""
+                
+                try:
+                    y, sr = librosa.load(audio_path, sr=16000)
+                    
+                    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)))
+                    }
+            
+                    # 기준점이 있는 경우 상대적 분석
+                    baseline = state.get("baseline_features")
+                    emotions = map_acoustic_to_emotion(acoustic_features, baseline)
+                    
+                    # 음성-텍스트 변환
+                    transcription = speech_recognizer(y)
+                    text = transcription["text"]
+                    text_sentiment = text_analyzer(text)[0]
+                    
+                    voice_result = (
+                        f"음성 감정: {emotions['primary']} "
+                        f"(강도: {emotions['intensity']:.1f}%, 신뢰도: {emotions['confidence']:.2f})\n"
+                        f"특징: {', '.join(emotions['characteristics'])}\n"
+                        f"상세 분석:\n"
+                        f"- 에너지 레벨: {emotions['details']['energy_level']}\n"
+                        f"- 말하기 속도: {emotions['details']['speech_rate']}\n"
+                        f"- 음높이 변화: {emotions['details']['pitch_variation']}\n"
+                        f"- 음성 크기: {emotions['details']['voice_volume']}"
+                    )
+                    
+                    if baseline:
+                        voice_result += "\n\n[기준점 대비 분석]\n"
+                        voice_result += f"기준 상태와 비교한 감정 강도 변화: {emotions['intensity']-50:.1f}%"
+                    
+                    text_result = f"텍스트 감정 분석 (1-5): {text_sentiment['score']}"
+                    prompt = generate_detailed_prompt(text, emotions, text_sentiment)
+                    
+                    return state, text, voice_result, text_result, prompt
+                except Exception as e:
+                    return state, f"오류 발생: {str(e)}", "", "", ""
+            
+            # 이벤트 연결 부분
+            analyze_btn.click(
+                fn=analyze_voice,
+                inputs=[voice_input, state],
+                outputs=[state, transcribed_text, voice_emotion, text_emotion, final_prompt]
+            )
 
-# 이벤트 연결 부분도 수정
-analyze_btn.click(
-    fn=analyze_voice,
-    inputs=[voice_input, state],
-    outputs={
-        "transcribed_text": transcribed_text,
-        "voice_emotion": voice_emotion,
-        "text_emotion": text_emotion,
-        "final_prompt": final_prompt
-    }
-)
 
         set_baseline_btn.click(
             fn=set_baseline,