Update app.py

app.py

@@ -2,203 +2,91 @@ import gradio as gr
 import numpy as np
 import librosa
 from transformers import pipeline
-import json
-import time
 from datetime import datetime
 
-# 전역 상수
-STAGES = {
-    "INTRO": "입장",
-    "CLEANSING": "청신",
-    "PRAYER": "기원",
-    "SHARING": "송신"
-}
+# 모델 초기화
+text_analyzer = pipeline("sentiment-analysis", model="nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment")
 
-# AI 모델 초기화
-speech_recognizer = pipeline("automatic-speech-recognition", 
-                           model="kresnik/wav2vec2-large-xlsr-korean")
-emotion_classifier = pipeline("audio-classification", 
-                            model="MIT/ast-finetuned-speech-commands-v2")
-text_analyzer = pipeline("sentiment-analysis", 
-                        model="nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment")
-
-class DigitalGutApp:
-    def __init__(self):
-        self.current_stage = "INTRO"
-        self.user_name = ""
-        self.session_data = {
+def create_interface():
+    with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as app:
+        # 상태 관리
+        state = gr.State({
+            "stage": "intro",
             "reflections": [],
-            "voice_analysis": None,
-            "generated_prompts": [],
-            "current_location": "온천장역"
-        }
-
-    def create_interface(self):
-        with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as app:
-            # 상태 관리
-            state = gr.State(self.session_data)
-            current_stage = gr.State(self.current_stage)
+            "user_name": ""
+        })
+        
+        # 헤더
+        gr.Markdown("# 디지털 굿판")
+        
+        # 입장 화면
+        with gr.Tab("입장"):
+            name_input = gr.Textbox(label="이름을 알려주세요")
+            start_button = gr.Button("여정 시작하기")
+        
+        # 청신 화면
+        with gr.Tab("청신"):
+            # 음악 플레이어
+            audio_player = gr.Audio(
+                value="assets/main_music.mp3",  # 음악 파일 경로
+                type="filepath",
+                label="온천천의 소리"
+            )
             
-            # 헤더
-            with gr.Column(visible=True) as header:
-                gr.Markdown("# 디지털 굿판")
-                stage_indicator = gr.Markdown(self._get_stage_description())
+            # 감상 입력
+            reflection_text = gr.Textbox(
+                label="현재 순간의 감상을 적어주세요",
+                lines=3
+            )
+            save_button = gr.Button("감상 저장")
+            reflections_display = gr.Dataframe(
+                headers=["시간", "감상", "감정"],
+                label="기록된 감상들"
+            )
+        
+        # 기원 화면
+        with gr.Tab("기원"):
+            voice_input = gr.Audio(
+                label="나누고 싶은 이야기를 들려주세요",
+                sources=["microphone"],
+                type="filepath"
+            )
+            analysis_output = gr.JSON(label="분석 결과")
+        
+        # 송신 화면
+        with gr.Tab("송신"):
+            final_prompt = gr.Textbox(label="생성된 프롬프트")
             
-            # 메인 컨텐츠 영역
-            with gr.Column() as main_content:
-                # 1. 입장 화면
-                with gr.Column(visible=lambda: self.current_stage == "INTRO") as intro_screen:
-                    gr.Markdown("""
-                    # 디지털 굿판에 오신 것을 환영합니다
-                    온천천의 디지털 치유 공간으로 들어가보세요.
-                    """)
-                    name_input = gr.Textbox(label="이름을 알려주세요")
-                    start_button = gr.Button("여정 시작하기")
-                
-                # 2. 청신 화면 (음악 감상)
-                with gr.Column(visible=lambda: self.current_stage == "CLEANSING") as cleansing_screen:
-                    with gr.Row():
-                        # 음악 플레이어
-                        audio_player = gr.Audio(
-                            value="assets/main_music.mp3",
-                            type="filepath",
-                            label="온천천의 소리"
-                        )
-                        # 감상 입력
-                        with gr.Column():
-                            reflection_input = gr.Textbox(
-                                label="현재 순간의 감상을 적어주세요",
-                                lines=3
-                            )
-                            save_reflection = gr.Button("감상 저장")
-                            reflections_display = gr.Dataframe(
-                                headers=["시간", "감상", "감정"],
-                                label="기록된 감상들"
-                            )
-                
-                # 3. 기원 화면 (음성 분석)
-                with gr.Column(visible=lambda: self.current_stage == "PRAYER") as prayer_screen:
-                    with gr.Row():
-                        # 음성 입력
-                        voice_input = gr.Audio(
-                            label="나누고 싶은 이야기를 들려주세요",
-                            sources=["microphone"],
-                            type="filepath"
-                        )
-                        # 분석 결과
-                        analysis_output = gr.JSON(label="분석 결과")
-                
-                # 4. 송신 화면 (결과 공유)
-                with gr.Column(visible=lambda: self.current_stage == "SHARING") as sharing_screen:
-                    final_prompt = gr.Textbox(label="생성된 프롬프트")
-                    gallery = gr.Gallery(label="시각화 결과")
+        # 함수 정의
+        def save_reflection(text, state):
+            if not text.strip():
+                return state, None
             
-            # 플로팅 메뉴
-            with gr.Column(visible=True) as floating_menu:
-                gr.Button("🏠", scale=1)
-                gr.Button("🎵", scale=1)
-                gr.Button("🎤", scale=1)
-                gr.Button("🖼️", scale=1)
-
-            # 이벤트 핸들러 정의
-            def start_journey(name):
-                self.user_name = name
-                self.current_stage = "CLEANSING"
-                return self._update_visibility()
-
-            def save_reflection(text, state):
-                if not text.strip():
-                    return state, gr.update()
-                
+            try:
+                # 현재 시간
                 current_time = datetime.now().strftime("%H:%M:%S")
+                
+                # 감정 분석
                 sentiment = text_analyzer(text)[0]
-                new_reflection = [current_time, text, sentiment["label"]]
                 
+                # 새로운 감상 추가
+                new_reflection = [current_time, text, sentiment["label"]]
                 state["reflections"].append(new_reflection)
-                return state, state["reflections"]
-
-            def analyze_voice(audio, state):
-                if audio is None:
-                    return {"error": "음성 입력이 없습니다."}
                 
-                result = self._comprehensive_voice_analysis(audio)
-                state["voice_analysis"] = result
-                return result, state
-
-            # 이벤트 연결
-            start_button.click(
-                fn=start_journey,
-                inputs=[name_input],
-                outputs=[intro_screen, cleansing_screen, prayer_screen, sharing_screen]
-            )
-
-            save_reflection.click(
-                fn=save_reflection,
-                inputs=[reflection_input, state],
-                outputs=[state, reflections_display]
-            )
-
-            voice_input.change(
-                fn=analyze_voice,
-                inputs=[voice_input, state],
-                outputs=[analysis_output, state]
-            )
-
-        return app
-
-    def _comprehensive_voice_analysis(self, audio_path):
-        """종합적인 음성 분석 수행"""
-        try:
-            y, sr = librosa.load(audio_path)
-            
-            # 1. 음향학적 특성 분석
-            acoustic_features = {
-                "energy": float(np.mean(librosa.feature.rms(y=y))),
-                "pitch_mean": float(np.mean(librosa.pitch_tuning(y))),
-                "tempo": float(librosa.beat.tempo(y)[0]),
-                "mfcc": librosa.feature.mfcc(y=y, sr=sr, n_mfcc=13).mean(axis=1).tolist()
-            }
-            
-            # 2. 음성 감정 분석
-            emotion_result = emotion_classifier(y)
-            
-            # 3. 음성-텍스트 변환
-            text_result = speech_recognizer(y)
-            
-            # 4. 텍스트 감정 분석
-            text_sentiment = text_analyzer(text_result["text"])[0]
-            
-            return {
-                "acoustic_analysis": acoustic_features,
-                "emotion": emotion_result[0],
-                "transcription": text_result["text"],
-                "text_sentiment": text_sentiment
-            }
-            
-        except Exception as e:
-            return {"error": str(e)}
-
-    def _get_stage_description(self):
-        """현재 단계에 대한 설명 반환"""
-        descriptions = {
-            "INTRO": "디지털 굿판에 오신 것을 환영합니다",
-            "CLEANSING": "청신 - 소리로 정화하기",
-            "PRAYER": "기원 - 목소리로 전하기",
-            "SHARING": "송신 - 함께 나누기"
-        }
-        return descriptions.get(self.current_stage, "")
-
-    def _update_visibility(self):
-        """현재 단계에 따른 화면 가시성 업데이트"""
-        return {
-            "intro_screen": self.current_stage == "INTRO",
-            "cleansing_screen": self.current_stage == "CLEANSING",
-            "prayer_screen": self.current_stage == "PRAYER",
-            "sharing_screen": self.current_stage == "SHARING"
-        }
+                return state, state["reflections"]
+            except Exception as e:
+                return state, f"오류 발생: {str(e)}"
+        
+        # 이벤트 연결
+        save_button.click(
+            fn=save_reflection,
+            inputs=[reflection_text, state],
+            outputs=[state, reflections_display]
+        )
+    
+    return app
 
 # 앱 실행
 if __name__ == "__main__":
-    app = DigitalGutApp()
-    interface = app.create_interface()
+    interface = create_interface()
     interface.launch()