app.py

import gradio as gr
import openai
import os
import tempfile
from dotenv import load_dotenv

# 환경변수 로드
load_dotenv()

# OpenAI 클라이언트 설정
api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
if not api_key:
    print("⚠️  OPENAI_API_KEY를 .env 파일에 설정하세요!")
    print("예: OPENAI_API_KEY=sk-...")
else:
    print(f"✅ API Key 로드됨: {api_key[:10]}...")

try:
    client = openai.OpenAI(api_key=api_key)
except Exception as e:
    print(f"❌ OpenAI 클라이언트 초기화 실패: {e}")
    client = None

def translate_audio(audio_file, source_lang, target_lang):
    """음성 파일을 번역하는 함수"""
    
    # 입력 검증
    if not audio_file:
        return "⚠️ 오디오 파일을 업로드하거나 녹음하세요.", "", None
    
    if not api_key:
        return "❌ API 키가 설정되지 않았습니다. .env 파일을 확인하세요.", "", None
    
    if not client:
        return "❌ OpenAI 클라이언트가 초기화되지 않았습니다.", "", None
    
    # 같은 언어로 번역하려는 경우
    if source_lang == target_lang:
        return "⚠️ 입력 언어와 출력 언어가 같습니다.", "", None
    
    try:
        print(f"🎤 오디오 파일 처리 중: {audio_file}")
        print(f"📊 파일 크기: {os.path.getsize(audio_file) / 1024 / 1024:.2f} MB")
        
        # 1. Whisper로 음성을 텍스트로 변환
        print("1️⃣ 음성 인식 시작...")
        with open(audio_file, "rb") as f:
            transcript = client.audio.transcriptions.create(
                model="whisper-1",
                file=f,
                language=source_lang[:2].lower() if source_lang != "Chinese" else "zh"
            )
        original_text = transcript.text
        print(f"✅ 음성 인식 완료: {original_text[:50]}...")
        
        # 빈 텍스트 체크
        if not original_text.strip():
            return "⚠️ 음성이 인식되지 않았습니다. 다시 녹음해주세요.", "", None
        
        # 2. GPT-4로 번역
        print("2️⃣ 번역 시작...")
        response = client.chat.completions.create(
            model="gpt-3.5-turbo",  # 더 빠르고 안정적
            messages=[
                {
                    "role": "system", 
                    "content": f"You are a professional translator. Translate the following {source_lang} text to {target_lang}. Only provide the translation without any explanation or additional text."
                },
                {
                    "role": "user", 
                    "content": original_text
                }
            ],
            temperature=0.3,
            max_tokens=2000
        )
        translated_text = response.choices[0].message.content.strip()
        print(f"✅ 번역 완료: {translated_text[:50]}...")
        
        # 3. TTS로 번역된 텍스트를 음성으로 변환
        print("3️⃣ 음성 합성 시작...")
        
        # 언어별 음성 선택
        voice_map = {
            "Korean": "nova",
            "English": "alloy",
            "Japanese": "nova",
            "Chinese": "nova",
            "Spanish": "nova",
            "French": "nova"
        }
        voice = voice_map.get(target_lang, "alloy")
        
        tts_response = client.audio.speech.create(
            model="tts-1",
            voice=voice,
            input=translated_text[:4096]  # TTS 길이 제한
        )
        
        # 임시 파일로 저장
        with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".mp3") as tmp_file:
            tmp_file.write(tts_response.content)
            output_file = tmp_file.name
        
        print("✅ 모든 처리 완료!")
        return original_text, translated_text, output_file
        
    except openai.APIError as e:
        error_msg = f"❌ OpenAI API 오류: {str(e)}"
        print(error_msg)
        return error_msg, "", None
    except openai.AuthenticationError:
        error_msg = "❌ API 키가 올바르지 않습니다. .env 파일을 확인하세요."
        print(error_msg)
        return error_msg, "", None
    except openai.RateLimitError:
        error_msg = "❌ API 사용 한도를 초과했습니다. 잠시 후 다시 시도하세요."
        print(error_msg)
        return error_msg, "", None
    except Exception as e:
        error_msg = f"❌ 예상치 못한 오류: {type(e).__name__}: {str(e)}"
        print(error_msg)
        import traceback
        traceback.print_exc()
        return error_msg, "", None

# Gradio 인터페이스
with gr.Blocks(title="음성 번역기", theme=gr.themes.Soft()) as app:
    gr.Markdown(
        """
        # 🎙️ AI 음성 번역기
        음성을 녹음하거나 업로드하면 자동으로 번역합니다.
        
        **지원 형식**: MP3, WAV, M4A, WEBM (최대 25MB)
        """
    )
    
    # API 키 상태 표시
    if api_key:
        gr.Markdown(f"✅ API 연결 상태: 정상 (키: {api_key[:10]}...)")
    else:
        gr.Markdown("❌ API 연결 상태: API 키를 설정하세요")
    
    with gr.Row():
        source_lang = gr.Dropdown(
            ["Korean", "English", "Japanese", "Chinese", "Spanish", "French"],
            value="Korean",
            label="입력 언어",
            info="음성의 언어를 선택하세요"
        )
        target_lang = gr.Dropdown(
            ["Korean", "English", "Japanese", "Chinese", "Spanish", "French"],
            value="English",
            label="출력 언어",
            info="번역할 언어를 선택하세요"
        )
    
    audio_input = gr.Audio(
        sources=["microphone", "upload"],
        type="filepath",
        label="음성 입력 (녹음 또는 파일 업로드)",
        info="마이크 버튼을 클릭하여 녹음하거나 파일을 드래그하세요"
    )
    
    translate_btn = gr.Button("🔄 번역하기", variant="primary", size="lg")
    
    with gr.Row():
        original_text = gr.Textbox(
            label="📝 원본 텍스트",
            lines=5,
            placeholder="음성 인식 결과가 여기에 표시됩니다..."
        )
        translated_text = gr.Textbox(
            label="🌐 번역된 텍스트",
            lines=5,
            placeholder="번역 결과가 여기에 표시됩니다..."
        )

    audio_input = gr.Audio(
        sources=["microphone", "upload"],
        type="filepath",
        label="음성 입력 (녹음 또는 파일 업로드)"
        # info 파라미터 제거
    )


    
    # 예시
    gr.Examples(
        examples=[
            ["Korean", "English"],
            ["English", "Korean"],
            ["Japanese", "English"],
            ["Chinese", "Korean"]
        ],
        inputs=[source_lang, target_lang],
        label="언어 조합 예시"
    )
    
    translate_btn.click(
        translate_audio,
        inputs=[audio_input, source_lang, target_lang],
        outputs=[original_text, translated_text, audio_output]
    )

if __name__ == "__main__":
    print("🚀 서버 시작 중...")
    app.launch(
        server_name="0.0.0.0",
        server_port=7860,
        share=False,  # 로컬에서만 실행
        debug=True    # 디버그 모드 활성화
    )