Update app.py

app.py

@@ -1,4 +1,4 @@
-
+# Part 1/3 - Setup and Utilities
 import gradio as gr
 import numpy as np
 import librosa
@@ -49,7 +49,6 @@ def map_acoustic_to_emotion(features, baseline_features=None):
     tempo_norm = min(features["tempo"] / 200, 1)
     pitch_norm = min(features["pitch"] * 2, 1)
 
-    # 기준점이 있는 경우 상대적 변화 계산
     if baseline_features:
         energy_norm = (features["energy"] / baseline_features["energy"]) * 50
         tempo_norm = (features["tempo"] / baseline_features["tempo"])
@@ -106,6 +105,7 @@ def map_acoustic_to_emotion(features, baseline_features=None):
 
     return emotions
 
+# Part 2/3 - Core Functions
 def generate_image_from_prompt(prompt):
     """이미지 생성 함수"""
     print(f"Generating image with prompt: {prompt}")
@@ -165,17 +165,59 @@ def generate_detailed_prompt(text, emotions, text_sentiment):
     
     return prompt
 
+def update_final_prompt(state):
+    """청신의 감상들을 종합하여 최종 프롬프트 업데이트"""
+    if not state["reflections"]:
+        return ""
+    
+    combined_prompt = "한국 전통 민화 스타일의 추상화, 온천천에서의 다음 감상들을 담아내기:\n"
+    for time, text, sentiment in state["reflections"]:
+        combined_prompt += f"- {time}: {text} ({sentiment})\n"
+    
+    return combined_prompt
+
+def analyze_voice_with_retry(audio_path, state, max_retries=3):
+    """음성 분석 함수 (재시도 로직 포함)"""
+    for attempt in range(max_retries):
+        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)))
+            }
+            
+            transcription = speech_recognizer(y)
+            text = transcription["text"]
+            
+            emotions = map_acoustic_to_emotion(acoustic_features, state.get("baseline_features"))
+            text_sentiment = text_analyzer(text)[0]
+            
+            return {
+                "text": text,
+                "emotions": emotions,
+                "sentiment": text_sentiment
+            }
+        except Exception as e:
+            if attempt == max_retries - 1:
+                raise e
+            print(f"Attempt {attempt + 1} failed, retrying...")
+            continue
+
+# Part 3/3 - Interface and Main
 def create_interface():
     with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as app:
         state = gr.State({
             "user_name": "",
-            "baseline_features": None,  # 개인화된 기준점 저장
+            "baseline_features": None,
             "reflections": [],
             "voice_analysis": None,
             "final_prompt": ""
         })
 
-        # 헤더
+        # 헤더 및 네비게이션
         header = gr.Markdown("# 디지털 굿판")
         user_display = gr.Markdown("")
 
@@ -183,13 +225,13 @@ def create_interface():
             # 입장
             with gr.Tab("입장"):
                 gr.Markdown("### 디지털 굿판에 오신 것을 환영합니다")
-                name_input = gr.Textbox(label="이름을 알려주세요")
+                name_input = gr.Textbox(label="이름을 알려주세요", placeholder="이름을 입력해주세요")
                 start_btn = gr.Button("여정 시작하기")
 
             # 기준 설정
-            with gr.Tab("기준 설정"):
-                gr.Markdown("### 축원의 문장을 평온한 마음으로 읽어주세요")
-                gr.Markdown("'당신의 건강과 행복이 늘 가득하기를'")
+            with gr.Tab("기준 설정", visible=False) as baseline_tab:
+                gr.Markdown("""### 축원의 문장을 평온한 마음으로 읽어주세요
+                '당신의 건강과 행복이 늘 가득하기를'""")
                 baseline_audio = gr.Audio(
                     label="축원 문장 녹음하기",
                     sources=["microphone"],
@@ -199,15 +241,21 @@ def create_interface():
                 baseline_status = gr.Markdown("")
 
             # 청신
-            with gr.Tab("청신"):
+            with gr.Tab("청신", visible=False) as cleansing_tab:
+                gr.Markdown("""## 청신 - 소리로 정화하기
+                
+                이 앱은 어디서나 실행 가능하지만, 온천천의 사운드스케이프를 기반으로 제작되었습니다.
+                온천장역에서 장전역까지의 구간을 걸으며 경험하면, 
+                보다 자연과 하나 된 온천천의 신화를 느낄 수 있습니다.
+                """)
+                play_music_btn = gr.Button("온천천의 소리 듣기")
                 with gr.Row():
-                    audio_path = os.path.abspath(os.path.join("assets", "main_music.mp3"))
                     audio = gr.Audio(
-                        value=audio_path,
+                        value=None,
                         type="filepath",
                         label="온천천의 소리",
                         interactive=False,
-                        autoplay=True
+                        autoplay=False
                     )
                     with gr.Column():
                         reflection_input = gr.Textbox(
@@ -219,187 +267,131 @@ def create_interface():
                             headers=["시간", "감상", "감정 분석"],
                             label="기록된 감상들"
                         )
+                continue_to_prayer_btn = gr.Button("기원으로 이동하기")
 
             # 기원
-            with gr.Tab("기원"):
-                gr.Markdown("## 기원 - 목소리로 전하기")
+            with gr.Tab("기원", visible=False) as prayer_tab:
                 with gr.Row():
                     with gr.Column():
                         voice_input = gr.Audio(
                             label="나누고 싶은 이야기를 들려주세요",
                             sources=["microphone"],
-                            type="filepath",
-                            interactive=True
+                            type="filepath"
                         )
                         clear_btn = gr.Button("녹음 지우기")
+                        analyze_btn = gr.Button("분석하기")
                     
                     with gr.Column():
-                        transcribed_text = gr.Textbox(
-                            label="인식된 텍스트",
-                            interactive=False
-                        )
-                        voice_emotion = gr.Textbox(
-                            label="음성 감정 분석",
-                            interactive=False
-                        )
-                        text_emotion = gr.Textbox(
-                            label="텍스트 감정 분석",
-                            interactive=False
-                        )
-                        analyze_btn = gr.Button("분석하기")
+                        transcribed_text = gr.Textbox(label="인식된 텍스트")
+                        voice_emotion = gr.Textbox(label="음성 감정 분석")
+                        text_emotion = gr.Textbox(label="텍스트 감정 분석")
+                        final_prompt = gr.Textbox(label="생성된 프롬프트", lines=3)
 
             # 송신
-            with gr.Tab("송신"):
+            with gr.Tab("송신", visible=False) as sending_tab:
                 gr.Markdown("## 송신 - 시각화 결과")
-                with gr.Column():
-                    final_prompt = gr.Textbox(
-                        label="생성된 프롬프트",
-                        interactive=False,
-                        lines=3
-                    )
-                    generate_btn = gr.Button("이미지 생성하기")
-                    result_image = gr.Image(
-                        label="생성된 이미지",
-                        type="pil"
-                    )
+                combined_prompt = gr.Textbox(
+                    label="종합 프롬프트",
+                    interactive=False,
+                    lines=3
+                )
+                generate_btn = gr.Button("이미지 생성하기")
+                with gr.Row():
+                    result_image = gr.Image(label="생성된 이미지", type="pil")
+                    with gr.Column():
+                        share_btn = gr.Button("이미지 공유하기")
+                        download_btn = gr.Button("이미지 저장하기")
 
         def start_journey(name):
-            """여정 시작"""
+            if not name.strip():
+                return "이름을 입력해주세요", gr.update()
+            
             welcome_text = f"""
             # 환영합니다, {name}님의 디지털 굿판
 
             ## 굿판의 세계관 🌌
-
-            디지털 굿판은 현대 도시 속에서 잊혀진 전통 굿의 정수를 담아낸 **디지털 의례의 공간**입니다. 
-            이곳에서는 사람들의 목소리와 감정을 통해 **영적 교감**을 나누고, **자연과 도시의 에너지**를 연결하며, 
-            평온함과 치유를 경험하게 됩니다.
-
-            ## 여정을 시작하며 🚀
-
-            먼저, 평온한 마음으로 축원의 문장을 읽어주세요. 
-            이는 당신의 감정을 더 정확하게 이해하기 위한 기준점이 될 것입니다.
-            """
-            return welcome_text, gr.update(selected="기준 설정")
-
-        def set_baseline(audio_path, state):
-            """기준점 설정"""
-            if audio_path is None:
-                return state, "먼저 축원 문장을 녹음해주세요."
-            
-            baseline_features = calculate_baseline_features(audio_path)
-            state = state.copy()
-            state["baseline_features"] = baseline_features
-            return state, "기준점이 설정되었습니다. 이제 청신 단계�� 이동하실 수 있습니다.", gr.update(selected="청신")
-
-        def save_reflection(text, state):
-            """감상 저장"""
-            if not text.strip():
-                return state, state["reflections"]
-            
-            try:
-                current_time = datetime.now().strftime("%H:%M:%S")
-                sentiment = text_analyzer(text)[0]
-                new_reflection = [current_time, text, f"{sentiment['label']} ({sentiment['score']:.2f})"]
-                
-                if "reflections" not in state:
-                    state["reflections"] = []
-                    
-                state["reflections"].append(new_reflection)
-                return state, state["reflections"]
-            except Exception as e:
-                print(f"Error in save_reflection: {str(e)}")
-                return state, []
-
-        def clear_voice_input():
-            """음성 입력 초기화"""
-            return None
-
-        def analyze_voice(audio_path, state):
-                """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]
-         )
-
-
-        set_baseline_btn.click(
-            fn=set_baseline,
-            inputs=[baseline_audio, state],
-            outputs=[state, baseline_status, tabs]
-        )
-
-        save_btn.click(
-            fn=save_reflection,
-            inputs=[reflection_input, state],
-            outputs=[state, reflections_display]
-        )
-
-        clear_btn.click(
-            fn=clear_voice_input,
-            inputs=[],
-            outputs=[voice_input]
-        )
-
-        analyze_btn.click(
-            fn=analyze_voice,
-            inputs=[voice_input, state],
-            outputs=[state, transcribed_text, voice_emotion, text_emotion, final_prompt]
-        )
-
-        generate_btn.click(
-            fn=generate_image_from_prompt,
-            inputs=[final_prompt],
-            outputs=[result_image]
-        )
-
-        return app
+           디지털 굿판은 현대 도시 속에서 잊혀진 전통 굿의 정수를 담아낸 **디지털 의례의 공간**입니다. 
+           이곳에서는 사람들의 목소리와 감정을 통해 **영적 교감**을 나누고, **자연과 도시의 에너지**를 연결하며, 
+           평온함과 치유를 경험하게 됩니다.
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+           ## 위치 안내 📍
+           이 앱은 어디서나 실행 가능하지만, 온천천의 ���운드스케이프를 녹음하고 이를 기반으로 제작되어,
+           온천천 온천장역에서 장전역까지의 구간을 걸으며 경험하면 
+           보다 자연과 하나 된 온천천의 신화를 느낄 수 있습니다.
+
+           ## 여정을 시작하며 🚀
+           먼저, 평온한 마음으로 축원의 문장을 읽어주세요. 
+           이는 당신의 감정을 더 정확하게 이해하기 위한 기준점이 될 것입니다.
+           """
+           return welcome_text, gr.update(selected="기준 설정")
+
+       def play_music():
+           audio_path = os.path.abspath(os.path.join("assets", "main_music.mp3"))
+           return gr.update(value=audio_path, autoplay=True)
+
+       def save_reflection(text, state):
+           if not text.strip():
+               return state, state["reflections"]
+           
+           try:
+               current_time = datetime.now().strftime("%H:%M:%S")
+               sentiment = text_analyzer(text)[0]
+               new_reflection = [current_time, text, f"{sentiment['label']} ({sentiment['score']:.2f})"]
+               
+               state = state.copy()
+               if "reflections" not in state:
+                   state["reflections"] = []
+                   
+               state["reflections"].append(new_reflection)
+               return state, state["reflections"]
+           except Exception as e:
+               print(f"Error in save_reflection: {str(e)}")
+               return state, []
+
+       def analyze_voice(audio_path, state):
+           if audio_path is None:
+               return state, "음성을 먼저 녹음해주세요.", "", "", ""
+           
+           try:
+               result = analyze_voice_with_retry(audio_path, state)
+               
+               voice_result = (
+                   f"음성 감정: {result['emotions']['primary']} "
+                   f"(강도: {result['emotions']['intensity']:.1f}%, "
+                   f"신뢰도: {result['emotions']['confidence']:.2f})\n"
+                   f"특징: {', '.join(result['emotions']['characteristics'])}"
+               )
+               
+               text_result = f"텍스트 감정: {result['sentiment']['label']} "
+               f"(강도: {result['sentiment']['score']}/5)"
+               
+               prompt = generate_detailed_prompt(
+                   result['text'],
+                   result['emotions'],
+                   result['sentiment']
+               )
+               
+               return state, result['text'], voice_result, text_result, prompt
+           except Exception as e:
+               return state, f"오류 발생: {str(e)}", "", "", ""
+
+       def update_sending_tab(state):
+           """청신의 감상과 기원의 음성을 종합하여 송신 탭 업데이트"""
+           combined = "청신과 기원의 여정을 담은 이미지:\n\n"
+           combined += update_final_prompt(state)
+           return combined
+
+       # 이벤트 연결
+       start_btn.click(fn=start_journey, inputs=[name_input], outputs=[user_display, tabs])
+       play_music_btn.click(fn=play_music, outputs=[audio])
+       save_btn.click(fn=save_reflection, inputs=[reflection_input, state], outputs=[state, reflections_display])
+       analyze_btn.click(fn=analyze_voice, inputs=[voice_input, state], outputs=[state, transcribed_text, voice_emotion, text_emotion, final_prompt])
+       continue_to_prayer_btn.click(fn=lambda: gr.update(selected="기원"), outputs=[tabs])
+       tabs.change(fn=update_sending_tab, inputs=[state], outputs=[combined_prompt])
+       generate_btn.click(fn=generate_image_from_prompt, inputs=[combined_prompt], outputs=[result_image])
+
+       return app
 
 if __name__ == "__main__":
-    demo = create_interface()
-    demo.launch(debug=True)
+   demo = create_interface()
+   demo.launch(debug=True)