Update app.py

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@@ -315,56 +315,77 @@ def create_interface():
             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)
-                
-                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)}", "", "", ""
+    """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)))
+        }
 
-        # 이벤트 연결
-        start_btn.click(
-            fn=start_journey,
-            inputs=[name_input],
-            outputs=[user_display, tabs]
+        # 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": ""
+        }
+
+# 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,