feat: VoiceScript STT+OCR 초기 버전
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# VoiceScript — 음성 변환(STT) + 이미지 인식(OCR) 통합 툴
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> **Debian OS + Docker Compose** 기반 자체 호스팅 서비스
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> faster-whisper(STT) + PaddleOCR 3.x / Ollama Vision(OCR) 듀얼 백엔드
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## 목차
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1. [기능 개요](#기능-개요)
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2. [프로젝트 구조](#프로젝트-구조)
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3. [시스템 요구사항](#시스템-요구사항)
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4. [설치 전 필수 확인사항 ⚠️](#설치-전-필수-확인사항)
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5. [환경 변수 설정](#환경-변수-설정)
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6. [빌드 및 실행](#빌드-및-실행)
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7. [Nginx 연동 (SSL)](#nginx-연동-ssl)
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8. [Ollama 모델 준비](#ollama-모델-준비)
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9. [운영 관리](#운영-관리)
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10. [트러블슈팅 (알려진 이슈)](#트러블슈팅-알려진-이슈)
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11. [API 엔드포인트](#api-엔드포인트)
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## 기능 개요
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### 🎙 STT — 음성 텍스트 변환
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- **엔진**: [faster-whisper](https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper) (OpenAI Whisper 최적화 포크)
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- 지원 형식: `mp3` `wav` `m4a` `ogg` `flac` `aac` `mp4` `webm` `mkv` 등
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- VAD(무음 구간 자동 제거) 적용
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- 타임스탬프 세그먼트 분리 출력
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- TXT 파일 다운로드
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### 🔍 OCR — 이미지 텍스트 인식
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- 지원 형식: `jpg` `png` `bmp` `tiff` `webp` `gif`
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- **PaddleOCR 모드**: 로컬 실행, 표 구조 분석(PP-Structure), Excel 다운로드
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- **Ollama Vision 모드**: 기존 Ollama 서버 활용, 자연어 지시 가능, 커스텀 프롬프트
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### 🔐 인증
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- JWT 기반 로그인 (만료 시간 설정 가능)
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- 모든 API 토큰 인증 필수
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## 프로젝트 구조
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whisper-stt/
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├── docker-compose.yml # 전체 서비스 정의
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├── app/
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│ ├── Dockerfile # Python 3.11-slim + ffmpeg + PaddlePaddle
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│ ├── requirements.txt # Python 패키지 목록
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│ ├── main.py # FastAPI 앱 (인증 + STT + OCR 엔드포인트)
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│ ├── auth.py # JWT 인증 모듈
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│ ├── tasks.py # Celery STT 태스크 (faster-whisper)
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│ ├── ocr_tasks.py # Celery OCR 태스크 (PaddleOCR / Ollama)
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│ │
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│ └── static/
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│ └── index.html # 웹 프론트엔드 (로그인 + STT + OCR 탭)
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│
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└── nginx/ # 참고용 (호스트 Nginx 사용 시 불필요)
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├── Dockerfile
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└── nginx.conf
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### 컨테이너 구성
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┌─────────────────────────────────────────────────┐
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│ 호스트 Nginx (SSL/certbot) │
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│ → 리버스 프록시 → 127.0.0.1:8800 │
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└─────────────────────────────────────────────────┘
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│
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▼
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┌──────────────────┐ ┌──────────────────┐
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│ whisper_app │ │ whisper_worker │
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│ FastAPI:8000 │ │ Celery Worker │
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│ (포트 8800) │ │ STT + OCR 처리 │
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└────────┬─────────┘ └────────┬─────────┘
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│ │
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└──────────┬────────────┘
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|
▼
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┌──────────────────┐
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│ whisper_redis │
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│ Redis:6379 │
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│ (작업 큐/결과) │
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└──────────────────┘
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```
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## 시스템 요구사항
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| 항목 | 최소 | 권장 |
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| CPU | 4코어 이상 | AMD 5825u 이상 |
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| RAM | 8GB | 16GB (medium 모델 기준) |
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| 디스크 | 20GB | 50GB 이상 |
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| OS | Debian 11+ | Debian 12 (Bookworm) |
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| Docker | 24.0+ | 최신 |
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| Docker Compose | v2.0+ | 최신 |
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### 의존 서비스
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- **Ollama** (OCR Vision 모드 사용 시): 호스트에서 `11434` 포트로 실행 중이어야 함
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## 설치 전 필수 확인사항
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> ⚠️ 이 섹션을 건너뛰면 빌드 후 오류가 발생할 수 있습니다.
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### 1. 호스트 IP 확인 — OLLAMA_URL 설정
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Docker 컨테이너에서 호스트의 Ollama에 접근할 때 `host.docker.internal`은
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**Linux에서 동작하지 않을 수 있습니다.** 반드시 실제 LAN IP를 사용하세요.
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```bash
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# 호스트 IP 확인
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ip addr show | grep "inet " | grep -v 127.0.0.1
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```
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`docker-compose.yml`에서 아래 두 곳을 실제 IP로 변경:
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```yaml
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- OLLAMA_URL=http://실제호스트IP:11434
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```
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### 2. 인증 정보 변경 — 기본값 절대 사용 금지
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```yaml
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# docker-compose.yml — app, worker 두 곳 모두 변경
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- AUTH_USERNAME=원하는아이디
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- AUTH_PASSWORD=강력한비밀번호
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- JWT_SECRET=랜덤한긴문자열 # openssl rand -hex 32 로 생성 권장
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```
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JWT 시크릿 생성:
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```bash
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openssl rand -hex 32
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```
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### 3. 포트 충돌 확인
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기본 포트 `8800`이 사용 중인지 확인:
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```bash
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ss -tlnp | grep 8800
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```
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충돌 시 `docker-compose.yml`에서 변경:
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```yaml
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ports:
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- "원하는포트:8000"
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```
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### 4. 디스크 용량 확인
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첫 빌드 시 자동 다운로드 크기:
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| 모델 | 크기 | 비고 |
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| Whisper medium | ~1.5GB | HuggingFace 자동 다운로드 |
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| PaddleOCR korean | ~200MB | 첫 실행 시 자동 다운로드 |
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| PaddlePaddle 3.0.0 | ~300MB | 빌드 시 pip install |
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```bash
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df -h /
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```
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여유 공간 **5GB 이상** 권장.
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### 5. Ollama 서버 실행 확인
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```bash
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curl http://localhost:11434/api/tags
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```
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응답이 없으면 Ollama가 실행 중이지 않은 것입니다.
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### 6. Redis 포트 충돌 확인
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이 프로젝트의 Redis(`whisper_redis`)는 **내부 네트워크 전용**이라 호스트에 포트를 노출하지 않습니다. 별도 포트 충돌 없음.
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## 환경 변수 설정
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`docker-compose.yml`에서 관리. `app`과 `worker` 두 서비스에 **동일하게** 설정해야 합니다.
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### 인증
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| 변수 | 기본값 | 설명 |
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| `AUTH_USERNAME` | `admin` | 로그인 아이디 |
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| `AUTH_PASSWORD` | `changeme1234` | 로그인 비밀번호 |
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| `JWT_SECRET` | *(변경 필수)* | JWT 서명 키 |
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| `JWT_EXPIRE_HOURS` | `12` | 토큰 유효 시간(시간) |
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### Whisper STT
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| 변수 | 기본값 | 설명 |
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| `WHISPER_MODEL` | `medium` | `tiny` `base` `small` `medium` `large-v3` |
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| `WHISPER_DEVICE` | `cpu` | GPU 없는 경우 `cpu` |
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| `WHISPER_COMPUTE_TYPE` | `int8` | CPU 최적화: `int8` 권장 |
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| `WHISPER_LANGUAGE` | `ko` | 언어 고정. 비우면 자동 감지 |
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| `WHISPER_BEAM_SIZE` | `5` | 정확도↑ vs 속도↓ |
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| `WHISPER_INITIAL_PROMPT` | *(비어있음)* | 도메인 힌트. 예: `"고객 상담 녹취록입니다."` |
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**모델별 성능 (5825u CPU 기준)**
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| 모델 | 크기 | 1분 변환 | 한국어 정확도 |
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|------|------|---------|--------------|
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| tiny | 75MB | ~5초 | 보통 |
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| base | 145MB | ~10초 | 보통 |
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| small | 484MB | ~30초 | 양호 |
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| **medium** | **1.5GB** | **~90초** | **우수** ← 권장 |
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| large-v3 | 3GB | ~5분+ | 최고 |
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### PaddleOCR
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| 변수 | 기본값 | 설명 |
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| `OCR_LANG` | `korean` | `korean` `en` `japan` `chinese_cht` `ch` |
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### Ollama OCR
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| 변수 | 기본값 | 설명 |
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| `OLLAMA_URL` | `http://192.168.0.126:11434` | **호스트 실제 IP로 변경 필수** |
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| `OLLAMA_TIMEOUT` | `180` | 초 단위. 11b 이상 모델은 `300` 이상 권장 |
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### 파일 관리
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| 변수 | 기본값 | 설명 |
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| `MAX_UPLOAD_MB` | `500` | 업로드 최대 파일 크기 (MB) |
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| `OUTPUT_KEEP_HOURS` | `48` | 결과 파일 보관 시간. `0`=무제한 |
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## 빌드 및 실행
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```bash
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# 1. 저장소 클론
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git clone http://gitea.byunc.com/[사용자명]/whisper-stt.git
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cd whisper-stt
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# 2. docker-compose.yml 필수 설정 변경
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# - AUTH_USERNAME, AUTH_PASSWORD, JWT_SECRET
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# - OLLAMA_URL (호스트 실제 IP)
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# 3. 빌드 및 시작
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docker compose up -d --build
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# 4. 진행 상황 확인 (Whisper 모델 다운로드 완료까지 대기)
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docker compose logs -f worker
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```
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`[Whisper] 로드 완료` 및 `celery@... ready.` 메시지 확인 후 접속:
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```
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http://서버IP:8800
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```
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## Nginx 연동 (SSL)
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호스트 Nginx + certbot으로 SSL을 운용 중인 경우:
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### Nginx 설정 (`/etc/nginx/sites-available/voicescript.conf`)
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```nginx
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server {
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listen 443 ssl;
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server_name stt.yourdomain.com;
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ssl_certificate /etc/letsencrypt/live/stt.yourdomain.com/fullchain.pem;
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ssl_certificate_key /etc/letsencrypt/live/stt.yourdomain.com/privkey.pem;
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# 대용량 음성 파일 업로드 허용
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|
client_max_body_size 500M;
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client_body_timeout 300s;
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proxy_read_timeout 600s;
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||||||
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proxy_send_timeout 600s;
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||||||
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location / {
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|
proxy_pass http://127.0.0.1:8800;
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|
proxy_set_header Host $host;
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|
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
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||||||
|
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
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proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
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|
}
|
||||||
|
}
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||||||
|
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||||||
|
server {
|
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|
listen 80;
|
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|
server_name stt.yourdomain.com;
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|
return 301 https://$host$request_uri;
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|
}
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|
```
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|
```bash
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# SSL 인증서 발급
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sudo certbot --nginx -d stt.yourdomain.com
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# 설정 적용
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sudo nginx -t && sudo systemctl reload nginx
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```
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> **주의**: Nginx에서 `client_max_body_size 500M`을 반드시 설정하세요.
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> 기본값(1MB)이면 음성 파일 업로드가 413 에러로 실패합니다.
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## Ollama 모델 준비
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### 권장 OCR 모델 (호스트에서 미리 pull)
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```bash
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# 문서/표 특화 — 2GB, 가장 균형 잡힌 선택
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ollama pull granite3.2-vision
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# OCR 전용 경량 모델 — 2GB
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ollama pull deepseek-ocr:3b
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# 범용 고정확도 — 8GB (RAM 16GB+ 필요)
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ollama pull llama3.2-vision:11b
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|
# 최고 정확도 — 9GB (RAM 16GB+ 필요)
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|
ollama pull richardyoung/olmocr2:7b-q8
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|
```
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> `granite3.2-vision`이 설치되어 있으면 즉시 사용 가능합니다.
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## 운영 관리
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### 기본 명령어
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```bash
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# 상태 확인
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docker compose ps
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# 로그 확인
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|
docker compose logs app --tail=30
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|
docker compose logs worker --tail=30
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|
docker compose logs -f # 전체 실시간
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# 재시작
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|
docker compose restart
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|
# 중지
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|
docker compose down
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|
# 설정 변경 후 재시작 (재빌드 없이)
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|
docker compose up -d --force-recreate app worker
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|
```
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|
### Docker 이미지 정리
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빌드를 여러 번 반복하면 dangling 이미지가 누적됩니다.
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```bash
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# 사용량 확인
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docker system df
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||||||
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|
# 불필요한 이미지/컨테이너 정리 (볼륨 제외)
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|
docker system prune -f
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||||||
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||||||
|
# 특정 이미지만 삭제
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|
docker image ls | grep whisper
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|
docker image rm [IMAGE_ID]
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|
```
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|
### 볼륨 관리
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||||||
|
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||||||
|
| 볼륨 | 내용 | 삭제 시 영향 |
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|------|------|-------------|
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|
| `whisper_models` | Whisper 모델 (~1.5GB) | 재다운로드 필요 |
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||||||
|
| `paddle_models` | PaddleOCR 모델 (~700MB) | 재다운로드 필요 |
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||||||
|
| `stt_data` | 업로드/결과 파일 | 데이터 손실 |
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||||||
|
| `redis_data` | 작업 큐 상태 | 진행 중 작업 손실 |
|
||||||
|
|
||||||
|
```bash
|
||||||
|
# 모델 캐시 포함 완전 초기화 (주의!)
|
||||||
|
docker compose down -v
|
||||||
|
```
|
||||||
|
|
||||||
|
### 결과 파일 수동 정리
|
||||||
|
|
||||||
|
```bash
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||||||
|
# API로 정리 (OUTPUT_KEEP_HOURS 기준)
|
||||||
|
curl -X POST http://localhost:8800/api/cleanup \
|
||||||
|
-H "Authorization: Bearer [토큰]"
|
||||||
|
```
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---
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|
## 트러블슈팅 (알려진 이슈)
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|
실제 배포 과정에서 겪은 오류들과 해결 방법입니다.
|
||||||
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||||||
|
### ❌ `No matching distribution found for paddlepaddle==2.6.1`
|
||||||
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||||||
|
**원인**: 미러에서 해당 버전 제거됨
|
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|
**해결**: `Dockerfile`에서 버전을 `3.0.0`으로 변경
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|
```dockerfile
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|
RUN pip install --no-cache-dir paddlepaddle==3.0.0 \
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||||||
|
-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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||||||
|
```
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---
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|
### ❌ `ValueError: password cannot be longer than 72 bytes` (bcrypt)
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|
**원인**: `passlib[bcrypt]` 초기화 시 버그
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||||||
|
**해결**: `auth.py`에서 bcrypt 완전 제거, 직접 문자열 비교로 대체
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`requirements.txt`에서 `passlib` 줄 삭제
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---
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### ❌ `AttributeError: 'DisabledBackend' object has no attribute '_get_task_meta_for'`
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|
**원인**: `main.py`에서 `from celery.result import AsyncResult` 사용 시 백엔드 설정이 누락됨
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**해결**: `celery_app.AsyncResult(task_id)` 방식으로 변경
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|
```python
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|
# main.py
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||||||
|
from tasks import celery_app
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r = celery_app.AsyncResult(task_id) # ✅
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||||||
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# AsyncResult(task_id) # ❌
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```
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||||||
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---
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|
### ❌ `ModuleNotFoundError: No module named 'ocr_tasks'`
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||||||
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|
**원인**: `tasks.py`의 `celery_app.autodiscover_tasks(["ocr_tasks"])` 동작 안 함
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||||||
|
**해결**: `autodiscover_tasks` 제거, 직접 import로 변경
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||||||
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|
```python
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|
# tasks.py 상단에 추가
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|
from ocr_tasks import ocr_task # noqa: F401
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```
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---
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|
### ❌ `KeyError: 'tasks.ocr_task'`
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**원인**: worker에 ocr_task가 등록되지 않음 (위와 동일 원인)
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**해결**: 위와 동일 (`from ocr_tasks import ocr_task`)
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### ❌ `Unknown argument: use_gpu` / `Unknown argument: show_log`
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||||||
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||||||
|
**원인**: PaddleOCR 3.x에서 파라미터 제거됨
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||||||
|
**해결**: `ocr_tasks.py`에서 해당 파라미터 삭제
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||||||
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|
```python
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|
# ✅ PaddleOCR 3.x
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||||||
|
_ocr_engine = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang=OCR_LANG)
|
||||||
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|
# ❌ 구버전 방식
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|
_ocr_engine = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang=OCR_LANG, use_gpu=False, show_log=False)
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||||||
|
```
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||||||
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||||||
|
---
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||||||
|
|
||||||
|
### ❌ `PaddleOCR.predict() got an unexpected keyword argument 'cls'`
|
||||||
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|
**원인**: PaddleOCR 3.x에서 API 변경
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|
**해결**: `ocr(img, cls=True)` → `ocr(img)`
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|
```python
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||||||
|
result = get_ocr().ocr(img) # ✅ PaddleOCR 3.x
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||||||
|
```
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||||||
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|
||||||
|
---
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||||||
|
|
||||||
|
### ❌ `'paddle.base.libpaddle.AnalysisConfig' object has no attribute 'set_optimization_level'`
|
||||||
|
|
||||||
|
**원인**: PaddleOCR 3.x와 paddlepaddle 2.x 버전 불일치
|
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|
**해결**: `Dockerfile`에서 paddlepaddle `3.0.0`으로 업그레이드
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---
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||||||
|
### ❌ `too many values to unpack (expected 2)`
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||||||
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||||||
|
**원인**: PaddleOCR 3.x 결과 구조 변경 (`[bbox, (text, conf)]` → dict 형태)
|
||||||
|
**해결**: `ocr_tasks.py`의 결과 파싱 로직 변경
|
||||||
|
|
||||||
|
```python
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||||||
|
# ✅ PaddleOCR 3.x
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||||||
|
r = result[0]
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||||||
|
texts = r.get("rec_texts", [])
|
||||||
|
scores = r.get("rec_scores", [])
|
||||||
|
|
||||||
|
# ❌ 구버전
|
||||||
|
for bbox, (text, conf) in result[0]:
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||||||
|
...
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|
```
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||||||
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---
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|
### ❌ `MISCONF Redis is configured to save RDB snapshots...`
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||||||
|
**원인**: 디스크 용량 부족 또는 권한 문제로 Redis RDB 저장 실패 → 쓰기 차단
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||||||
|
**해결**: `docker-compose.yml` Redis에 옵션 추가 (Celery 브로커 용도는 영속성 불필요)
|
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|
```yaml
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||||||
|
redis:
|
||||||
|
command: redis-server --stop-writes-on-bgsave-error no
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||||||
|
```
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### ❌ Ollama 연결 타임아웃 (`ConnectError`)
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**원인**: `host.docker.internal`이 Linux에서 동작하지 않음
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|
**해결**: `OLLAMA_URL`을 호스트의 실제 LAN IP로 변경
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||||||
|
```yaml
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||||||
|
- OLLAMA_URL=http://192.168.x.x:11434 # ✅ 실제 IP
|
||||||
|
# - OLLAMA_URL=http://host.docker.internal:11434 # ❌ Linux에서 불안정
|
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|
```
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---
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### ❌ STT 5%에서 멈춤 (진행 없음)
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|
**원인**: Whisper 모델 첫 다운로드 중 (HuggingFace에서 ~1.5GB)
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|
**해결**: 기다리면 됩니다. worker 로그로 진행 확인:
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|
```bash
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|
docker compose logs -f worker
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|
```
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|
`[Whisper] 로드 완료` 메시지 나올 때까지 대기 (네트워크 속도에 따라 5~20분).
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## API 엔드포인트
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### 인증
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| 메서드 | 경로 | 설명 |
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|--------|------|------|
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|
| `POST` | `/api/login` | 로그인 (form: `username`, `password`) |
|
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|
| `GET` | `/api/me` | 현재 사용자 확인 |
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|
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||||||
|
### STT
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|
||||||
|
| 메서드 | 경로 | 설명 |
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||||||
|
|--------|------|------|
|
||||||
|
| `POST` | `/api/transcribe` | 음성 파일 업로드 및 변환 시작 |
|
||||||
|
| `GET` | `/api/status/{task_id}` | 작업 진행 상태 조회 |
|
||||||
|
| `GET` | `/api/download/{filename}` | 결과 파일 다운로드 |
|
||||||
|
|
||||||
|
### OCR
|
||||||
|
|
||||||
|
| 메서드 | 경로 | 설명 |
|
||||||
|
|--------|------|------|
|
||||||
|
| `POST` | `/api/ocr` | 이미지 업로드 및 인식 시작 |
|
||||||
|
|
||||||
|
**OCR POST 파라미터**
|
||||||
|
|
||||||
|
| 파라미터 | 기본값 | 설명 |
|
||||||
|
|---------|--------|------|
|
||||||
|
| `file` | — | 이미지 파일 |
|
||||||
|
| `mode` | `text` | `text` \| `structure` (표 분석) |
|
||||||
|
| `backend` | `paddle` | `paddle` \| `ollama` |
|
||||||
|
| `ollama_model` | `granite3.2-vision` | Ollama 사용 시 모델명 |
|
||||||
|
| `custom_prompt` | *(비어있음)* | Ollama 사용 시 커스텀 프롬프트 |
|
||||||
|
|
||||||
|
### 관리
|
||||||
|
|
||||||
|
| 메서드 | 경로 | 설명 |
|
||||||
|
|--------|------|------|
|
||||||
|
| `POST` | `/api/cleanup` | 오래된 결과 파일 정리 |
|
||||||
|
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## 기술 스택
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||||||
|
| 구성요소 | 버전 | 역할 |
|
||||||
|
|---------|------|------|
|
||||||
|
| Python | 3.11 | 런타임 |
|
||||||
|
| FastAPI | 0.115 | API 서버 |
|
||||||
|
| Celery | 5.4 | 비동기 태스크 큐 |
|
||||||
|
| Redis | 7 (alpine) | 메시지 브로커 |
|
||||||
|
| faster-whisper | 1.0.3 | STT 엔진 |
|
||||||
|
| PaddlePaddle | 3.0.0 | OCR 딥러닝 프레임워크 |
|
||||||
|
| PaddleOCR | 3.x | OCR 엔진 |
|
||||||
|
| httpx | 0.27+ | Ollama API 호출 |
|
||||||
|
| Ollama | 호스트 운용 | Vision 모델 서버 |
|
||||||
33
app/Dockerfile
Normal file
33
app/Dockerfile
Normal file
@@ -0,0 +1,33 @@
|
|||||||
|
FROM python:3.11-slim
|
||||||
|
|
||||||
|
RUN apt-get update && apt-get install -y \
|
||||||
|
ffmpeg \
|
||||||
|
libsndfile1 \
|
||||||
|
libgomp1 \
|
||||||
|
libglib2.0-0 \
|
||||||
|
libsm6 \
|
||||||
|
libxext6 \
|
||||||
|
libxrender1 \
|
||||||
|
libgl1 \
|
||||||
|
wget \
|
||||||
|
curl \
|
||||||
|
&& rm -rf /var/lib/apt/lists/*
|
||||||
|
|
||||||
|
WORKDIR /app
|
||||||
|
|
||||||
|
COPY requirements.txt .
|
||||||
|
|
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|
# PaddlePaddle CPU (AMD64) — paddleocr 3.x 호환
|
||||||
|
RUN pip install --no-cache-dir paddlepaddle==3.0.0 \
|
||||||
|
-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
|
||||||
|
|
||||||
|
# 나머지 패키지
|
||||||
|
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
|
||||||
|
|
||||||
|
COPY . .
|
||||||
|
|
||||||
|
RUN mkdir -p /data/uploads /data/outputs
|
||||||
|
|
||||||
|
EXPOSE 8000
|
||||||
|
|
||||||
|
CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0", "--port", "8000"]
|
||||||
45
app/auth.py
Normal file
45
app/auth.py
Normal file
@@ -0,0 +1,45 @@
|
|||||||
|
import os
|
||||||
|
from datetime import datetime, timedelta
|
||||||
|
|
||||||
|
from fastapi import Depends, HTTPException, status
|
||||||
|
from fastapi.security import HTTPBearer, HTTPAuthorizationCredentials
|
||||||
|
from jose import JWTError, jwt
|
||||||
|
|
||||||
|
SECRET_KEY = os.getenv("JWT_SECRET", "fallback-secret-change-this")
|
||||||
|
ALGORITHM = "HS256"
|
||||||
|
EXPIRE_HOURS = int(os.getenv("JWT_EXPIRE_HOURS", "12"))
|
||||||
|
|
||||||
|
AUTH_USERNAME = os.getenv("AUTH_USERNAME", "admin")
|
||||||
|
AUTH_PASSWORD = os.getenv("AUTH_PASSWORD", "changeme1234")
|
||||||
|
|
||||||
|
bearer = HTTPBearer(auto_error=False)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def authenticate(username: str, password: str) -> bool:
|
||||||
|
return username == AUTH_USERNAME and password == AUTH_PASSWORD
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def create_access_token(username: str) -> str:
|
||||||
|
expire = datetime.utcnow() + timedelta(hours=EXPIRE_HOURS)
|
||||||
|
return jwt.encode({"sub": username, "exp": expire}, SECRET_KEY, algorithm=ALGORITHM)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def require_auth(credentials: HTTPAuthorizationCredentials = Depends(bearer)):
|
||||||
|
if credentials is None:
|
||||||
|
raise HTTPException(
|
||||||
|
status_code=status.HTTP_401_UNAUTHORIZED,
|
||||||
|
detail="인증이 필요합니다",
|
||||||
|
headers={"WWW-Authenticate": "Bearer"},
|
||||||
|
)
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
payload = jwt.decode(credentials.credentials, SECRET_KEY, algorithms=[ALGORITHM])
|
||||||
|
username = payload.get("sub")
|
||||||
|
if username is None or username != AUTH_USERNAME:
|
||||||
|
raise JWTError()
|
||||||
|
except JWTError:
|
||||||
|
raise HTTPException(
|
||||||
|
status_code=status.HTTP_401_UNAUTHORIZED,
|
||||||
|
detail="토큰이 유효하지 않거나 만료되었습니다",
|
||||||
|
headers={"WWW-Authenticate": "Bearer"},
|
||||||
|
)
|
||||||
|
return username
|
||||||
153
app/main.py
Normal file
153
app/main.py
Normal file
@@ -0,0 +1,153 @@
|
|||||||
|
import os
|
||||||
|
import uuid
|
||||||
|
import time
|
||||||
|
import glob
|
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|
import aiofiles
|
||||||
|
from fastapi import FastAPI, UploadFile, File, HTTPException, Depends, Form, Request
|
||||||
|
from fastapi.staticfiles import StaticFiles
|
||||||
|
from fastapi.responses import FileResponse
|
||||||
|
|
||||||
|
from auth import authenticate, create_access_token, require_auth
|
||||||
|
from tasks import celery_app, transcribe_task
|
||||||
|
from ocr_tasks import ocr_task
|
||||||
|
|
||||||
|
app = FastAPI(title="VoiceScript API")
|
||||||
|
|
||||||
|
UPLOAD_DIR = os.getenv("UPLOAD_DIR", "/data/uploads")
|
||||||
|
OUTPUT_DIR = os.getenv("OUTPUT_DIR", "/data/outputs")
|
||||||
|
MAX_UPLOAD_BYTES = int(os.getenv("MAX_UPLOAD_MB", "500")) * 1024 * 1024
|
||||||
|
OUTPUT_KEEP_SECS = int(os.getenv("OUTPUT_KEEP_HOURS", "48")) * 3600
|
||||||
|
|
||||||
|
os.makedirs(UPLOAD_DIR, exist_ok=True)
|
||||||
|
os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)
|
||||||
|
|
||||||
|
AUDIO_EXT = {"mp3","mp4","wav","m4a","ogg","flac","aac","wma","webm","mkv","avi","mov"}
|
||||||
|
IMAGE_EXT = {"jpg","jpeg","png","bmp","tiff","tif","webp","gif"}
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
# ── 인증 ──────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
|
@app.post("/api/login")
|
||||||
|
def login(username: str = Form(...), password: str = Form(...)):
|
||||||
|
if not authenticate(username, password):
|
||||||
|
raise HTTPException(status_code=401, detail="아이디 또는 비밀번호가 올바르지 않습니다")
|
||||||
|
return {"access_token": create_access_token(username), "token_type": "bearer"}
|
||||||
|
|
||||||
|
@app.get("/api/me")
|
||||||
|
def me(user: str = Depends(require_auth)):
|
||||||
|
return {"username": user}
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
# ── STT ───────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
|
@app.post("/api/transcribe")
|
||||||
|
async def transcribe(request: Request, file: UploadFile = File(...),
|
||||||
|
_: str = Depends(require_auth)):
|
||||||
|
_check_size(request)
|
||||||
|
ext = _ext(file.filename)
|
||||||
|
if ext not in AUDIO_EXT:
|
||||||
|
raise HTTPException(400, f"지원하지 않는 형식. 지원: {', '.join(sorted(AUDIO_EXT))}")
|
||||||
|
file_id = str(uuid.uuid4())
|
||||||
|
save_path = os.path.join(UPLOAD_DIR, f"{file_id}.{ext}")
|
||||||
|
await _save(file, save_path)
|
||||||
|
task = transcribe_task.delay(file_id, save_path)
|
||||||
|
return {"task_id": task.id, "file_id": file_id, "filename": file.filename}
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
# ── OCR ───────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
|
@app.post("/api/ocr")
|
||||||
|
async def ocr(
|
||||||
|
request: Request,
|
||||||
|
file: UploadFile = File(...),
|
||||||
|
mode: str = Form("text"),
|
||||||
|
backend: str = Form("paddle"),
|
||||||
|
ollama_model: str = Form("granite3.2-vision"),
|
||||||
|
custom_prompt: str = Form(""),
|
||||||
|
_: str = Depends(require_auth),
|
||||||
|
):
|
||||||
|
_check_size(request)
|
||||||
|
ext = _ext(file.filename)
|
||||||
|
if ext not in IMAGE_EXT:
|
||||||
|
raise HTTPException(400, f"지원하지 않는 형식. 지원: {', '.join(sorted(IMAGE_EXT))}")
|
||||||
|
if mode not in ("text", "structure"): mode = "text"
|
||||||
|
if backend not in ("paddle", "ollama"): backend = "paddle"
|
||||||
|
file_id = str(uuid.uuid4())
|
||||||
|
save_path = os.path.join(UPLOAD_DIR, f"{file_id}.{ext}")
|
||||||
|
await _save(file, save_path)
|
||||||
|
task = ocr_task.delay(file_id, save_path, mode, backend, ollama_model, custom_prompt)
|
||||||
|
return {"task_id": task.id, "file_id": file_id,
|
||||||
|
"filename": file.filename, "mode": mode, "backend": backend}
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
# ── 상태 조회 (celery_app.AsyncResult 사용) ───────────────────
|
||||||
|
@app.get("/api/status/{task_id}")
|
||||||
|
def get_status(task_id: str, _: str = Depends(require_auth)):
|
||||||
|
r = celery_app.AsyncResult(task_id)
|
||||||
|
if r.state == "PENDING":
|
||||||
|
return {"state": "pending", "progress": 0, "message": "대기 중..."}
|
||||||
|
if r.state == "PROGRESS":
|
||||||
|
m = r.info or {}
|
||||||
|
return {"state": "progress", "progress": m.get("progress", 0),
|
||||||
|
"message": m.get("message", "처리 중...")}
|
||||||
|
if r.state == "SUCCESS":
|
||||||
|
return {"state": "success", "progress": 100, **r.result}
|
||||||
|
if r.state == "FAILURE":
|
||||||
|
return {"state": "failure", "progress": 0, "message": str(r.info)}
|
||||||
|
return {"state": r.state.lower(), "progress": 0}
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
# ── 다운로드 ──────────────────────────────────────────────────
|
||||||
|
@app.get("/api/download/{filename}")
|
||||||
|
def download(filename: str, _: str = Depends(require_auth)):
|
||||||
|
if ".." in filename or "/" in filename:
|
||||||
|
raise HTTPException(400, "잘못된 파일명")
|
||||||
|
path = os.path.join(OUTPUT_DIR, filename)
|
||||||
|
if not os.path.exists(path):
|
||||||
|
raise HTTPException(404, "파일을 찾을 수 없습니다")
|
||||||
|
media = ("application/vnd.openxmlformats-officedocument.spreadsheetml.sheet"
|
||||||
|
if filename.endswith(".xlsx") else "text/plain")
|
||||||
|
return FileResponse(path, media_type=media, filename=filename)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
# ── 결과 파일 정리 ────────────────────────────────────────────
|
||||||
|
@app.post("/api/cleanup")
|
||||||
|
def cleanup(_: str = Depends(require_auth)):
|
||||||
|
return {"removed": _cleanup_outputs()}
|
||||||
|
|
||||||
|
@app.on_event("startup")
|
||||||
|
async def on_startup():
|
||||||
|
_cleanup_outputs()
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
# ── 유틸 ──────────────────────────────────────────────────────
|
||||||
|
def _check_size(request: Request):
|
||||||
|
cl = request.headers.get("content-length")
|
||||||
|
if cl and int(cl) > MAX_UPLOAD_BYTES:
|
||||||
|
raise HTTPException(413, f"파일이 너무 큽니다. 최대 {MAX_UPLOAD_BYTES//1024//1024}MB")
|
||||||
|
|
||||||
|
def _cleanup_outputs() -> int:
|
||||||
|
if OUTPUT_KEEP_SECS == 0:
|
||||||
|
return 0
|
||||||
|
cutoff = time.time() - OUTPUT_KEEP_SECS
|
||||||
|
removed = 0
|
||||||
|
for f in glob.glob(os.path.join(OUTPUT_DIR, "*")):
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
if os.path.getmtime(f) < cutoff:
|
||||||
|
os.remove(f); removed += 1
|
||||||
|
except Exception:
|
||||||
|
pass
|
||||||
|
return removed
|
||||||
|
|
||||||
|
def _ext(fn):
|
||||||
|
return fn.rsplit(".", 1)[-1].lower() if "." in fn else ""
|
||||||
|
|
||||||
|
async def _save(file: UploadFile, path: str):
|
||||||
|
written = 0
|
||||||
|
async with aiofiles.open(path, "wb") as f:
|
||||||
|
while chunk := await file.read(1024 * 1024):
|
||||||
|
written += len(chunk)
|
||||||
|
if written > MAX_UPLOAD_BYTES:
|
||||||
|
await f.close()
|
||||||
|
os.remove(path)
|
||||||
|
raise HTTPException(413, f"파일이 너무 큽니다. 최대 {MAX_UPLOAD_BYTES//1024//1024}MB")
|
||||||
|
await f.write(chunk)
|
||||||
|
|
||||||
|
app.mount("/", StaticFiles(directory="static", html=True), name="static")
|
||||||
288
app/ocr_tasks.py
Normal file
288
app/ocr_tasks.py
Normal file
@@ -0,0 +1,288 @@
|
|||||||
|
"""
|
||||||
|
OCR Celery Tasks
|
||||||
|
- PaddleOCR 3.x 호환 (use_gpu/show_log/cls 파라미터 제거, 결과구조 변경 반영)
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|
- backend="paddle" → PaddleOCR 로컬 실행
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||||||
|
- backend="ollama" → Ollama Vision API 호출
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"""
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import os
|
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import base64
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|
import httpx
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from celery import Celery
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import openpyxl
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from openpyxl.styles import Font, PatternFill, Alignment, Border, Side
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|
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||||||
|
REDIS_URL = os.getenv("REDIS_URL", "redis://redis:6379/0")
|
||||||
|
OUTPUT_DIR = os.getenv("OUTPUT_DIR", "/data/outputs")
|
||||||
|
OCR_LANG = os.getenv("OCR_LANG", "korean")
|
||||||
|
OLLAMA_URL = os.getenv("OLLAMA_URL", "http://192.168.0.126:11434")
|
||||||
|
OLLAMA_TIMEOUT = int(os.getenv("OLLAMA_TIMEOUT", "180"))
|
||||||
|
|
||||||
|
celery_app = Celery("ocr_tasks", broker=REDIS_URL, backend=REDIS_URL)
|
||||||
|
celery_app.conf.update(
|
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|
task_serializer="json",
|
||||||
|
result_serializer="json",
|
||||||
|
accept_content=["json"],
|
||||||
|
task_track_started=True,
|
||||||
|
result_expires=3600,
|
||||||
|
)
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||||||
|
|
||||||
|
# PaddleOCR 싱글톤
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|
_ocr_engine = None
|
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|
_struct_engine = None
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def get_ocr():
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|
global _ocr_engine
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|
if _ocr_engine is None:
|
||||||
|
from paddleocr import PaddleOCR
|
||||||
|
print(f"[PaddleOCR] 로딩 (lang={OCR_LANG})")
|
||||||
|
# PaddleOCR 3.x: use_gpu/show_log 파라미터 제거됨
|
||||||
|
_ocr_engine = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang=OCR_LANG)
|
||||||
|
print("[PaddleOCR] 완료")
|
||||||
|
return _ocr_engine
|
||||||
|
|
||||||
|
def get_structure():
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||||||
|
global _struct_engine
|
||||||
|
if _struct_engine is None:
|
||||||
|
from paddleocr import PPStructure
|
||||||
|
print("[PPStructure] 로딩")
|
||||||
|
_struct_engine = PPStructure(table=True, ocr=True, lang=OCR_LANG)
|
||||||
|
print("[PPStructure] 완료")
|
||||||
|
return _struct_engine
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
# ════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||||||
|
# 메인 Task
|
||||||
|
# ════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||||||
|
@celery_app.task(bind=True, name="tasks.ocr_task", queue="ocr")
|
||||||
|
def ocr_task(self, file_id, image_path, mode="text",
|
||||||
|
backend="paddle", ollama_model="granite3.2-vision", custom_prompt=""):
|
||||||
|
self.update_state(state="PROGRESS", meta={"progress": 8, "message": "엔진 준비 중..."})
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
if backend == "ollama":
|
||||||
|
result = _run_ollama(self, file_id, image_path, mode, ollama_model, custom_prompt)
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
result = _run_paddle(self, file_id, image_path, mode)
|
||||||
|
try: os.remove(image_path)
|
||||||
|
except: pass
|
||||||
|
return result
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
try: os.remove(image_path)
|
||||||
|
except: pass
|
||||||
|
raise Exception(f"OCR 실패: {str(e)}")
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
# ════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||||||
|
# Ollama 백엔드
|
||||||
|
# ════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||||||
|
_OLLAMA_PROMPTS = {
|
||||||
|
"text": "이 이미지에서 모든 텍스트를 정확하게 추출해줘. 원본의 줄 구분과 단락 구조를 유지해줘.",
|
||||||
|
"structure": "이 이미지를 분석해서 표는 마크다운 표 형식으로, 나머지 텍스트는 원본 구조를 유지하며 추출해줘.",
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
def _run_ollama(task, file_id, image_path, mode, ollama_model, custom_prompt):
|
||||||
|
task.update_state(state="PROGRESS",
|
||||||
|
meta={"progress": 15, "message": f"Ollama ({ollama_model}) 연결 중..."})
|
||||||
|
with open(image_path, "rb") as f:
|
||||||
|
img_b64 = base64.b64encode(f.read()).decode()
|
||||||
|
prompt = custom_prompt.strip() or _OLLAMA_PROMPTS.get(mode, _OLLAMA_PROMPTS["text"])
|
||||||
|
task.update_state(state="PROGRESS", meta={"progress": 30, "message": "모델 추론 중..."})
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
resp = httpx.post(f"{OLLAMA_URL}/api/chat", json={
|
||||||
|
"model": ollama_model,
|
||||||
|
"messages": [{"role": "user", "content": prompt, "images": [img_b64]}],
|
||||||
|
"stream": False,
|
||||||
|
"options": {"temperature": 0.1},
|
||||||
|
}, timeout=float(OLLAMA_TIMEOUT))
|
||||||
|
resp.raise_for_status()
|
||||||
|
except httpx.ConnectError:
|
||||||
|
raise Exception(f"Ollama 서버 연결 실패 ({OLLAMA_URL})")
|
||||||
|
except httpx.TimeoutException:
|
||||||
|
raise Exception(f"Ollama 응답 시간 초과 ({OLLAMA_TIMEOUT}초). OLLAMA_TIMEOUT 값을 늘려주세요.")
|
||||||
|
|
||||||
|
task.update_state(state="PROGRESS", meta={"progress": 85, "message": "결과 저장 중..."})
|
||||||
|
full_text = resp.json().get("message", {}).get("content", "").strip()
|
||||||
|
if not full_text:
|
||||||
|
raise Exception("Ollama 빈 응답. 모델이 설치되어 있는지 확인하세요.")
|
||||||
|
|
||||||
|
tables = _parse_md_tables(full_text) if mode == "structure" else []
|
||||||
|
os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)
|
||||||
|
txt_file = f"{file_id}_ocr.txt"
|
||||||
|
with open(os.path.join(OUTPUT_DIR, txt_file), "w", encoding="utf-8") as f:
|
||||||
|
f.write(f"# OCR 결과 (Ollama / {ollama_model})\n\n{full_text}")
|
||||||
|
xlsx_file = None
|
||||||
|
if tables:
|
||||||
|
xlsx_file = f"{file_id}_tables.xlsx"
|
||||||
|
_save_excel(tables, os.path.join(OUTPUT_DIR, xlsx_file))
|
||||||
|
tables_html = [_md_table_to_html(t) for t in tables]
|
||||||
|
lines = [{"text": l, "confidence": 1.0, "bbox": []}
|
||||||
|
for l in full_text.splitlines() if l.strip()]
|
||||||
|
return {
|
||||||
|
"mode": mode, "backend": "ollama", "ollama_model": ollama_model,
|
||||||
|
"full_text": full_text, "lines": lines, "line_count": len(lines),
|
||||||
|
"txt_file": txt_file,
|
||||||
|
"tables": [{"html": h, "rows": len(t),
|
||||||
|
"cols": max(len(r) for r in t) if t else 0}
|
||||||
|
for h, t in zip(tables_html, tables)],
|
||||||
|
"xlsx_file": xlsx_file,
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
# ════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||||||
|
# PaddleOCR 백엔드
|
||||||
|
# ════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||||||
|
def _run_paddle(task, file_id, image_path, mode):
|
||||||
|
import cv2
|
||||||
|
img = cv2.imread(image_path)
|
||||||
|
if img is None:
|
||||||
|
raise ValueError("이미지를 읽을 수 없습니다")
|
||||||
|
os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)
|
||||||
|
return _paddle_structure(task, file_id, img) if mode == "structure" \
|
||||||
|
else _paddle_text(task, file_id, img)
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def _paddle_text(task, file_id, img):
|
||||||
|
task.update_state(state="PROGRESS", meta={"progress": 30, "message": "텍스트 인식 중..."})
|
||||||
|
# PaddleOCR 3.x: cls 파라미터 제거, 결과 구조 변경
|
||||||
|
result = get_ocr().ocr(img)
|
||||||
|
task.update_state(state="PROGRESS", meta={"progress": 80, "message": "결과 정리 중..."})
|
||||||
|
|
||||||
|
lines = []
|
||||||
|
if result and len(result) > 0:
|
||||||
|
r = result[0]
|
||||||
|
# PaddleOCR 3.x 결과 구조: dict with rec_texts, rec_scores
|
||||||
|
if isinstance(r, dict):
|
||||||
|
texts = r.get("rec_texts", [])
|
||||||
|
scores = r.get("rec_scores", [])
|
||||||
|
for text, conf in zip(texts, scores):
|
||||||
|
if text.strip():
|
||||||
|
lines.append({"text": text,
|
||||||
|
"confidence": round(float(conf), 3),
|
||||||
|
"bbox": []})
|
||||||
|
# 구버전 호환 (list of [bbox, (text, conf)])
|
||||||
|
elif isinstance(r, list):
|
||||||
|
for item in r:
|
||||||
|
if item and len(item) == 2:
|
||||||
|
_, (text, conf) = item
|
||||||
|
if text.strip():
|
||||||
|
lines.append({"text": text,
|
||||||
|
"confidence": round(float(conf), 3),
|
||||||
|
"bbox": []})
|
||||||
|
|
||||||
|
full_text = "\n".join(l["text"] for l in lines)
|
||||||
|
txt_file = f"{file_id}_ocr.txt"
|
||||||
|
with open(os.path.join(OUTPUT_DIR, txt_file), "w", encoding="utf-8") as f:
|
||||||
|
f.write(full_text)
|
||||||
|
return {"mode": "text", "backend": "paddle",
|
||||||
|
"full_text": full_text, "lines": lines,
|
||||||
|
"line_count": len(lines), "txt_file": txt_file,
|
||||||
|
"tables": [], "xlsx_file": None}
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def _paddle_structure(task, file_id, img):
|
||||||
|
task.update_state(state="PROGRESS", meta={"progress": 20, "message": "레이아웃 분석 중..."})
|
||||||
|
result = get_structure()(img)
|
||||||
|
task.update_state(state="PROGRESS", meta={"progress": 60, "message": "표 구조 추출 중..."})
|
||||||
|
|
||||||
|
text_blocks, tables_html, tables_data = [], [], []
|
||||||
|
for region in result:
|
||||||
|
rtype = region.get("type", "").lower()
|
||||||
|
if rtype == "table":
|
||||||
|
html = region.get("res", {}).get("html", "")
|
||||||
|
if html:
|
||||||
|
tables_html.append(html)
|
||||||
|
tables_data.append(_html_table_to_list(html))
|
||||||
|
elif rtype in ("text", "title", "figure_caption"):
|
||||||
|
for line in (region.get("res", []) or []):
|
||||||
|
if isinstance(line, (list, tuple)) and len(line) == 2:
|
||||||
|
_, (text, _conf) = line
|
||||||
|
text_blocks.append(text)
|
||||||
|
|
||||||
|
full_text = "\n".join(text_blocks)
|
||||||
|
task.update_state(state="PROGRESS", meta={"progress": 80, "message": "Excel 생성 중..."})
|
||||||
|
|
||||||
|
xlsx_file = None
|
||||||
|
if tables_data:
|
||||||
|
xlsx_file = f"{file_id}_tables.xlsx"
|
||||||
|
_save_excel(tables_data, os.path.join(OUTPUT_DIR, xlsx_file))
|
||||||
|
|
||||||
|
txt_file = f"{file_id}_ocr.txt"
|
||||||
|
with open(os.path.join(OUTPUT_DIR, txt_file), "w", encoding="utf-8") as f:
|
||||||
|
f.write("# 텍스트\n\n" + full_text)
|
||||||
|
|
||||||
|
lines = [{"text": t, "confidence": 1.0, "bbox": []} for t in text_blocks]
|
||||||
|
tables_meta = [{"html": h, "rows": len(d),
|
||||||
|
"cols": max(len(r) for r in d) if d else 0}
|
||||||
|
for h, d in zip(tables_html, tables_data)]
|
||||||
|
return {"mode": "structure", "backend": "paddle",
|
||||||
|
"full_text": full_text, "lines": lines,
|
||||||
|
"line_count": len(lines), "txt_file": txt_file,
|
||||||
|
"tables": tables_meta, "xlsx_file": xlsx_file}
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
# ════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||||||
|
# 공통 유틸
|
||||||
|
# ════════════════════════════════════════════════════════════════
|
||||||
|
def _parse_md_tables(text):
|
||||||
|
tables, current = [], []
|
||||||
|
for line in text.splitlines():
|
||||||
|
s = line.strip()
|
||||||
|
if s.startswith("|") and s.endswith("|"):
|
||||||
|
if all(c in "| -:" for c in s): continue
|
||||||
|
current.append([c.strip() for c in s.strip("|").split("|")])
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
if len(current) >= 2: tables.append(current)
|
||||||
|
current = []
|
||||||
|
if len(current) >= 2: tables.append(current)
|
||||||
|
return tables
|
||||||
|
|
||||||
|
def _md_table_to_html(table):
|
||||||
|
if not table: return ""
|
||||||
|
rows = ""
|
||||||
|
for i, row in enumerate(table):
|
||||||
|
tag = "th" if i == 0 else "td"
|
||||||
|
cells = "".join(f"<{tag}>{c}</{tag}>" for c in row)
|
||||||
|
rows += f"<tr>{cells}</tr>"
|
||||||
|
return f"<table>{rows}</table>"
|
||||||
|
|
||||||
|
def _html_table_to_list(html):
|
||||||
|
from html.parser import HTMLParser
|
||||||
|
class P(HTMLParser):
|
||||||
|
def __init__(self):
|
||||||
|
super().__init__()
|
||||||
|
self.rows, self._row, self._cell, self._in = [], [], [], False
|
||||||
|
def handle_starttag(self, tag, attrs):
|
||||||
|
if tag == "tr": self._row = []
|
||||||
|
elif tag in ("td","th"): self._cell = []; self._in = True
|
||||||
|
def handle_endtag(self, tag):
|
||||||
|
if tag in ("td","th"):
|
||||||
|
self._row.append("".join(self._cell).strip()); self._in = False
|
||||||
|
elif tag == "tr":
|
||||||
|
if self._row: self.rows.append(self._row)
|
||||||
|
def handle_data(self, data):
|
||||||
|
if self._in: self._cell.append(data)
|
||||||
|
p = P(); p.feed(html); return p.rows
|
||||||
|
|
||||||
|
def _save_excel(tables, path):
|
||||||
|
wb = openpyxl.Workbook()
|
||||||
|
wb.remove(wb.active)
|
||||||
|
for i, table in enumerate(tables, 1):
|
||||||
|
ws = wb.create_sheet(f"표 {i}")
|
||||||
|
thin = Side(style="thin", color="2A2A33")
|
||||||
|
bdr = Border(left=thin, right=thin, top=thin, bottom=thin)
|
||||||
|
for r_idx, row in enumerate(table, 1):
|
||||||
|
for c_idx, val in enumerate(row, 1):
|
||||||
|
cell = ws.cell(row=r_idx, column=c_idx, value=val)
|
||||||
|
cell.border = bdr
|
||||||
|
cell.alignment = Alignment(horizontal="center",
|
||||||
|
vertical="center", wrap_text=True)
|
||||||
|
if r_idx == 1:
|
||||||
|
cell.fill = PatternFill("solid", fgColor="1A1A2E")
|
||||||
|
cell.font = Font(color="00E5A0", bold=True, size=10)
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
cell.font = Font(size=10)
|
||||||
|
for col in ws.columns:
|
||||||
|
w = max((len(str(c.value or "")) for c in col), default=8)
|
||||||
|
ws.column_dimensions[col[0].column_letter].width = min(w + 4, 40)
|
||||||
|
if not wb.sheetnames: wb.create_sheet("Sheet1")
|
||||||
|
wb.save(path)
|
||||||
21
app/requirements.txt
Normal file
21
app/requirements.txt
Normal file
@@ -0,0 +1,21 @@
|
|||||||
|
fastapi==0.115.0
|
||||||
|
uvicorn[standard]==0.30.6
|
||||||
|
python-multipart==0.0.9
|
||||||
|
celery==5.4.0
|
||||||
|
redis==5.0.8
|
||||||
|
faster-whisper==1.0.3
|
||||||
|
aiofiles==23.2.1
|
||||||
|
|
||||||
|
# 인증 (bcrypt 제거 — 직접 비교 방식 사용)
|
||||||
|
python-jose[cryptography]==3.3.0
|
||||||
|
|
||||||
|
# PaddleOCR 3.x
|
||||||
|
paddleocr>=3.0.0
|
||||||
|
opencv-python-headless>=4.8.0
|
||||||
|
|
||||||
|
# Ollama API 호출
|
||||||
|
httpx>=0.27.0
|
||||||
|
|
||||||
|
# Excel 출력
|
||||||
|
openpyxl==3.1.2
|
||||||
|
Pillow>=10.0.0
|
||||||
771
app/static/index.html
Normal file
771
app/static/index.html
Normal file
@@ -0,0 +1,771 @@
|
|||||||
|
<!DOCTYPE html>
|
||||||
|
<html lang="ko">
|
||||||
|
<head>
|
||||||
|
<meta charset="UTF-8">
|
||||||
|
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
|
||||||
|
<title>VoiceScript — STT & OCR</title>
|
||||||
|
<link rel="preconnect" href="https://fonts.googleapis.com">
|
||||||
|
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<style>
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:root{
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--mono:'IBM Plex Mono',monospace;--sans:'IBM Plex Sans KR',sans-serif;
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}
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*,*::before,*::after{box-sizing:border-box;margin:0;padding:0}
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body{background:var(--bg);color:var(--text);font-family:var(--sans);min-height:100vh;display:flex;flex-direction:column}
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/* ── LOGIN ── */
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#login-overlay{position:fixed;inset:0;background:var(--bg);display:flex;align-items:center;justify-content:center;z-index:999}
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||||||
|
.login-box{width:380px;padding:48px 40px;background:var(--surf);border:1px solid var(--border2);border-radius:6px}
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||||||
|
.login-logo{display:flex;align-items:center;gap:12px;margin-bottom:36px}
|
||||||
|
.login-mark{width:28px;height:28px;background:var(--accent);clip-path:polygon(0 20%,100% 0,100% 80%,0 100%)}
|
||||||
|
.login-title{font-family:var(--mono);font-size:1rem;font-weight:600;letter-spacing:.08em}
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||||||
|
.login-title span{color:var(--accent)}
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||||||
|
.field{margin-bottom:16px}
|
||||||
|
.field label{display:block;font-family:var(--mono);font-size:.65rem;letter-spacing:.12em;color:var(--muted);text-transform:uppercase;margin-bottom:6px}
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||||||
|
.field input{width:100%;padding:10px 12px;background:var(--bg);border:1px solid var(--border2);border-radius:3px;color:var(--text);font-family:var(--mono);font-size:.85rem;outline:none;transition:border-color .15s}
|
||||||
|
.field input:focus{border-color:var(--accent)}
|
||||||
|
#btn-login{width:100%;margin-top:8px;padding:12px;background:var(--accent);color:#000;border:none;border-radius:3px;font-family:var(--mono);font-size:.82rem;font-weight:600;letter-spacing:.1em;cursor:pointer;transition:all .15s;text-transform:uppercase}
|
||||||
|
#btn-login:hover{background:#00ffb3}
|
||||||
|
#login-err{display:none;margin-top:12px;padding:10px 12px;background:rgba(255,107,53,.08);border:1px solid rgba(255,107,53,.3);border-radius:3px;font-family:var(--mono);font-size:.72rem;color:var(--warn)}
|
||||||
|
|
||||||
|
/* ── HEADER ── */
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||||||
|
header{border-bottom:1px solid var(--border);padding:14px 28px;display:flex;align-items:center;gap:12px;position:sticky;top:0;background:rgba(8,8,10,.92);backdrop-filter:blur(12px);z-index:100}
|
||||||
|
.logo-mark{width:28px;height:28px;background:var(--accent);clip-path:polygon(0 20%,100% 0,100% 80%,0 100%)}
|
||||||
|
header h1{font-family:var(--mono);font-size:1rem;font-weight:600;letter-spacing:.08em}
|
||||||
|
header h1 span{color:var(--accent)}
|
||||||
|
#user-info{margin-left:auto;display:flex;align-items:center;gap:12px;font-family:var(--mono);font-size:.68rem;color:var(--muted)}
|
||||||
|
#user-name{color:var(--accent)}
|
||||||
|
#btn-logout{background:none;border:1px solid var(--border2);color:var(--muted);padding:4px 10px;border-radius:2px;font-family:var(--mono);font-size:.65rem;cursor:pointer;letter-spacing:.08em;transition:all .15s;text-transform:uppercase}
|
||||||
|
#btn-logout:hover{border-color:var(--warn);color:var(--warn)}
|
||||||
|
|
||||||
|
/* ── NAV ── */
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||||||
|
.nav-tabs{display:flex;border-bottom:1px solid var(--border);padding:0 28px;background:var(--surf)}
|
||||||
|
.nav-tab{font-family:var(--mono);font-size:.72rem;letter-spacing:.1em;text-transform:uppercase;padding:14px 20px;background:none;border:none;color:var(--muted);cursor:pointer;border-bottom:2px solid transparent;transition:all .15s;display:flex;align-items:center;gap:8px}
|
||||||
|
.nav-tab.active{color:var(--accent);border-bottom-color:var(--accent)}
|
||||||
|
.nav-tab:hover:not(.active){color:var(--text)}
|
||||||
|
|
||||||
|
/* ── PAGE / PANEL ── */
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||||||
|
.page{display:none;flex:1}
|
||||||
|
.page.active{display:flex}
|
||||||
|
.two-panel{display:grid;grid-template-columns:1fr 1fr;width:100%;max-width:1360px;margin:0 auto}
|
||||||
|
.panel{padding:32px 36px;border-right:1px solid var(--border);min-height:calc(100vh - 120px)}
|
||||||
|
.panel:last-child{border-right:none}
|
||||||
|
.panel-title{font-family:var(--mono);font-size:.65rem;letter-spacing:.15em;color:var(--muted);text-transform:uppercase;margin-bottom:24px;display:flex;align-items:center;gap:10px}
|
||||||
|
.panel-title::after{content:'';flex:1;height:1px;background:var(--border)}
|
||||||
|
|
||||||
|
/* ── DROPZONE ── */
|
||||||
|
.dropzone{border:1px dashed var(--border2);border-radius:4px;padding:44px 24px;text-align:center;cursor:pointer;transition:all .2s;position:relative;background:var(--surf)}
|
||||||
|
.dropzone:hover,.dropzone.dragover{border-color:var(--accent);background:rgba(0,229,160,.04)}
|
||||||
|
.dropzone input[type=file]{position:absolute;inset:0;opacity:0;cursor:pointer}
|
||||||
|
.drop-icon{font-size:2.2rem;margin-bottom:12px;display:block;opacity:.35}
|
||||||
|
.drop-label{font-size:.9rem;color:var(--muted);line-height:1.7}
|
||||||
|
.drop-label strong{color:var(--text);font-weight:500}
|
||||||
|
.drop-formats{margin-top:10px;font-family:var(--mono);font-size:.62rem;color:var(--muted);letter-spacing:.05em}
|
||||||
|
|
||||||
|
/* ── FILE INFO ── */
|
||||||
|
.file-info{display:none;margin-top:14px;padding:12px 14px;background:var(--surf);border:1px solid var(--border2);border-radius:3px;font-family:var(--mono);font-size:.75rem}
|
||||||
|
.file-info .fname{color:var(--accent);margin-bottom:3px;word-break:break-all}
|
||||||
|
.file-info .fsize{color:var(--muted)}
|
||||||
|
|
||||||
|
/* ── SECTION LABEL ── */
|
||||||
|
.sec-label{font-family:var(--mono);font-size:.63rem;letter-spacing:.1em;color:var(--muted);text-transform:uppercase;margin-bottom:7px}
|
||||||
|
|
||||||
|
/* ── ENGINE SELECTOR ── */
|
||||||
|
.engine-selector{margin-top:18px}
|
||||||
|
.engine-btns{display:grid;grid-template-columns:1fr 1fr;gap:8px;margin-top:7px}
|
||||||
|
.engine-btn{
|
||||||
|
padding:12px 8px;background:var(--surf);border:1px solid var(--border2);
|
||||||
|
color:var(--muted);border-radius:4px;font-family:var(--mono);font-size:.72rem;
|
||||||
|
letter-spacing:.06em;cursor:pointer;transition:all .18s;text-align:center;
|
||||||
|
display:flex;flex-direction:column;align-items:center;gap:5px;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
.engine-btn .e-icon{font-size:1.4rem;opacity:.5;transition:opacity .18s}
|
||||||
|
.engine-btn .e-name{font-weight:600;font-size:.72rem}
|
||||||
|
.engine-btn .e-desc{font-size:.6rem;color:var(--muted);letter-spacing:.04em;line-height:1.4}
|
||||||
|
.engine-btn.active[data-engine="paddle"]{background:rgba(0,229,160,.07);border-color:var(--accent2);color:var(--accent)}
|
||||||
|
.engine-btn.active[data-engine="paddle"] .e-icon{opacity:1}
|
||||||
|
.engine-btn.active[data-engine="paddle"] .e-desc{color:var(--accent2)}
|
||||||
|
.engine-btn.active[data-engine="ollama"]{background:rgba(167,139,250,.07);border-color:#7c6cd4;color:var(--purple)}
|
||||||
|
.engine-btn.active[data-engine="ollama"] .e-icon{opacity:1}
|
||||||
|
.engine-btn.active[data-engine="ollama"] .e-desc{color:#9b8de6}
|
||||||
|
|
||||||
|
/* ── OLLAMA OPTIONS (조건부 표시) ── */
|
||||||
|
#ollama-options{
|
||||||
|
margin-top:14px;padding:14px;background:var(--surf2);
|
||||||
|
border:1px solid #272040;border-radius:4px;
|
||||||
|
display:none;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
#ollama-options.visible{display:block}
|
||||||
|
.ollama-model-grid{display:grid;grid-template-columns:1fr 1fr;gap:8px;margin-top:7px}
|
||||||
|
.model-card{
|
||||||
|
padding:10px 12px;background:var(--surf);border:1px solid var(--border2);
|
||||||
|
border-radius:3px;cursor:pointer;transition:all .15s;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
.model-card:hover{border-color:#7c6cd4}
|
||||||
|
.model-card.active{background:rgba(167,139,250,.08);border-color:#7c6cd4}
|
||||||
|
.mc-name{font-family:var(--mono);font-size:.7rem;color:var(--text);margin-bottom:4px}
|
||||||
|
.mc-size{font-family:var(--mono);font-size:.6rem;color:var(--muted)}
|
||||||
|
.mc-tag{font-family:var(--mono);font-size:.55rem;padding:2px 5px;border-radius:2px;margin-top:4px;display:inline-block}
|
||||||
|
.mc-tag.ocr{background:rgba(0,229,160,.1);color:var(--accent)}
|
||||||
|
.mc-tag.doc{background:rgba(77,166,255,.1);color:var(--blue)}
|
||||||
|
.mc-tag.gen{background:rgba(167,139,250,.1);color:var(--purple)}
|
||||||
|
.mc-tag.best{background:rgba(255,107,53,.1);color:#ff9d6b}
|
||||||
|
|
||||||
|
/* ── 커스텀 프롬프트 ── */
|
||||||
|
#custom-prompt-wrap{margin-top:12px;display:none}
|
||||||
|
#custom-prompt-wrap.visible{display:block}
|
||||||
|
textarea.cprompt{
|
||||||
|
width:100%;background:var(--surf);border:1px solid var(--border2);color:var(--text);
|
||||||
|
padding:10px 12px;border-radius:3px;font-family:var(--mono);font-size:.72rem;
|
||||||
|
line-height:1.6;resize:vertical;min-height:72px;outline:none;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
textarea.cprompt:focus{border-color:#7c6cd4}
|
||||||
|
.cprompt-toggle{
|
||||||
|
display:inline-flex;align-items:center;gap:6px;
|
||||||
|
font-family:var(--mono);font-size:.65rem;color:var(--muted);cursor:pointer;
|
||||||
|
margin-top:8px;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
.cprompt-toggle:hover{color:var(--text)}
|
||||||
|
|
||||||
|
/* ── OPTIONS ── */
|
||||||
|
.options{margin-top:14px;display:grid;grid-template-columns:1fr 1fr;gap:10px}
|
||||||
|
.opt-item label{display:block;font-family:var(--mono);font-size:.63rem;letter-spacing:.1em;color:var(--muted);text-transform:uppercase;margin-bottom:5px}
|
||||||
|
.opt-item select{width:100%;background:var(--surf);border:1px solid var(--border2);color:var(--text);padding:8px 10px;border-radius:3px;font-family:var(--mono);font-size:.75rem;outline:none;cursor:pointer;appearance:none;-webkit-appearance:none;background-image:url("data:image/svg+xml,%3Csvg xmlns='http://www.w3.org/2000/svg' width='10' height='6'%3E%3Cpath d='M0 0l5 6 5-6z' fill='%2352526a'/%3E%3C/svg%3E");background-repeat:no-repeat;background-position:right 10px center}
|
||||||
|
.opt-item select:focus{border-color:var(--accent)}
|
||||||
|
|
||||||
|
/* ── MODE TOGGLE ── */
|
||||||
|
.mode-toggle{margin-top:14px}
|
||||||
|
.mode-btns{display:grid;grid-template-columns:1fr 1fr;gap:8px;margin-top:7px}
|
||||||
|
.mode-btn{padding:9px;background:var(--surf);border:1px solid var(--border2);color:var(--muted);border-radius:3px;font-family:var(--mono);font-size:.7rem;letter-spacing:.07em;cursor:pointer;transition:all .15s;text-align:center;text-transform:uppercase}
|
||||||
|
.mode-btn.active{background:rgba(0,229,160,.07);border-color:var(--accent2);color:var(--accent)}
|
||||||
|
#mode-desc{margin-top:6px;font-family:var(--mono);font-size:.62rem;color:var(--muted);line-height:1.6}
|
||||||
|
|
||||||
|
/* ── BUTTON ── */
|
||||||
|
.btn-start{margin-top:16px;width:100%;padding:13px;border:none;border-radius:3px;font-family:var(--mono);font-size:.82rem;font-weight:600;letter-spacing:.1em;cursor:pointer;transition:all .15s;text-transform:uppercase}
|
||||||
|
.btn-start.green{background:var(--accent);color:#000}
|
||||||
|
.btn-start.green:hover:not(:disabled){background:#00ffb3;transform:translateY(-1px)}
|
||||||
|
.btn-start.purple{background:var(--purple);color:#fff}
|
||||||
|
.btn-start.purple:hover:not(:disabled){background:#c4b5fd;transform:translateY(-1px)}
|
||||||
|
.btn-start:disabled{background:var(--border2);color:var(--muted);cursor:not-allowed;transform:none}
|
||||||
|
|
||||||
|
/* ── PROGRESS ── */
|
||||||
|
.prog-box{display:none;margin-top:16px}
|
||||||
|
.prog-header{display:flex;justify-content:space-between;margin-bottom:6px}
|
||||||
|
.prog-msg{font-family:var(--mono);font-size:.72rem;color:var(--muted)}
|
||||||
|
.prog-pct{font-family:var(--mono);font-size:.72rem}
|
||||||
|
.prog-track{height:2px;background:var(--border);border-radius:1px;overflow:hidden}
|
||||||
|
.prog-fill{height:100%;transition:width .4s ease;width:0%;border-radius:1px}
|
||||||
|
.waveform{display:flex;align-items:center;justify-content:center;gap:3px;margin-top:16px;height:28px}
|
||||||
|
.wave-bar{width:3px;border-radius:2px;opacity:.6;animation:wave 1s ease-in-out infinite}
|
||||||
|
.wave-bar:nth-child(1){animation-delay:0s;height:8px}
|
||||||
|
.wave-bar:nth-child(2){animation-delay:.1s;height:14px}
|
||||||
|
.wave-bar:nth-child(3){animation-delay:.2s;height:22px}
|
||||||
|
.wave-bar:nth-child(4){animation-delay:.3s;height:18px}
|
||||||
|
.wave-bar:nth-child(5){animation-delay:.4s;height:26px}
|
||||||
|
.wave-bar:nth-child(6){animation-delay:.3s;height:18px}
|
||||||
|
.wave-bar:nth-child(7){animation-delay:.2s;height:22px}
|
||||||
|
.wave-bar:nth-child(8){animation-delay:.1s;height:14px}
|
||||||
|
.wave-bar:nth-child(9){animation-delay:0s;height:8px}
|
||||||
|
@keyframes wave{0%,100%{transform:scaleY(.4);opacity:.3}50%{transform:scaleY(1.2);opacity:.9}}
|
||||||
|
|
||||||
|
/* ── ERROR ── */
|
||||||
|
.err-box{display:none;margin-top:12px;padding:10px 12px;background:rgba(255,107,53,.08);border:1px solid rgba(255,107,53,.3);border-radius:3px;font-family:var(--mono);font-size:.72rem;color:var(--warn);white-space:pre-wrap;line-height:1.6}
|
||||||
|
|
||||||
|
/* ── RESULT ── */
|
||||||
|
.result-meta{display:none;flex-wrap:wrap;gap:8px;margin-bottom:14px}
|
||||||
|
.meta-chip{font-family:var(--mono);font-size:.63rem;padding:4px 9px;border:1px solid var(--border2);border-radius:2px;color:var(--muted);letter-spacing:.04em}
|
||||||
|
.meta-chip span{color:var(--accent)}
|
||||||
|
.meta-chip.ollama span{color:var(--purple)}
|
||||||
|
|
||||||
|
.result-tabs{display:none;border-bottom:1px solid var(--border);margin-bottom:14px}
|
||||||
|
.tab-btn{font-family:var(--mono);font-size:.67rem;letter-spacing:.1em;padding:9px 14px;background:none;border:none;color:var(--muted);cursor:pointer;border-bottom:2px solid transparent;transition:all .15s;text-transform:uppercase}
|
||||||
|
.tab-btn.active{color:var(--accent);border-bottom-color:var(--accent)}
|
||||||
|
.tab-btn:hover:not(.active){color:var(--text)}
|
||||||
|
.tab-content{display:none;flex-direction:column;flex:1}
|
||||||
|
.tab-content.active{display:flex}
|
||||||
|
|
||||||
|
.result-textarea{flex:1;min-height:360px;background:var(--surf);border:1px solid var(--border);color:var(--text);padding:16px;border-radius:3px;font-family:var(--mono);font-size:.78rem;line-height:1.8;resize:vertical;outline:none;white-space:pre-wrap}
|
||||||
|
|
||||||
|
.segments-list,.lines-list,.segments-list-ocr{flex:1;min-height:360px;overflow-y:auto;background:var(--surf);border:1px solid var(--border);border-radius:3px}
|
||||||
|
.seg-item{display:grid;grid-template-columns:110px 1fr;border-bottom:1px solid var(--border)}
|
||||||
|
.seg-item:last-child{border-bottom:none}
|
||||||
|
.seg-item:hover{background:rgba(255,255,255,.015)}
|
||||||
|
.seg-time{padding:11px 12px;font-family:var(--mono);font-size:.65rem;color:var(--muted);border-right:1px solid var(--border);white-space:nowrap;line-height:1.6}
|
||||||
|
.seg-text{padding:11px 14px;font-size:.8rem;line-height:1.6}
|
||||||
|
|
||||||
|
.line-item{display:grid;grid-template-columns:60px 1fr;border-bottom:1px solid var(--border)}
|
||||||
|
.line-item:last-child{border-bottom:none}
|
||||||
|
.line-conf{padding:9px 10px;font-family:var(--mono);font-size:.62rem;border-right:1px solid var(--border);text-align:center;display:flex;align-items:center;justify-content:center}
|
||||||
|
.line-conf.high{color:var(--accent)}.line-conf.mid{color:#f0b42a}.line-conf.low{color:var(--warn)}
|
||||||
|
.line-text{padding:9px 12px;font-size:.8rem;line-height:1.5}
|
||||||
|
|
||||||
|
.table-wrapper{overflow-x:auto;margin-bottom:14px;border:1px solid var(--border);border-radius:3px}
|
||||||
|
.ocr-table{width:100%;border-collapse:collapse;font-size:.78rem;font-family:var(--mono)}
|
||||||
|
.ocr-table th{background:#1a1a2e;color:var(--accent);padding:8px 12px;text-align:left;border:1px solid var(--border2);font-weight:500}
|
||||||
|
.ocr-table td{padding:8px 12px;border:1px solid var(--border);line-height:1.5}
|
||||||
|
.ocr-table tr:nth-child(even) td{background:rgba(255,255,255,.015)}
|
||||||
|
.table-title{font-family:var(--mono);font-size:.68rem;color:var(--muted);letter-spacing:.08em;padding:10px 12px;background:var(--surf2);border-bottom:1px solid var(--border);text-transform:uppercase}
|
||||||
|
|
||||||
|
.result-actions{display:none;gap:8px;margin-top:12px}
|
||||||
|
.btn-act{flex:1;padding:9px;background:none;border:1px solid var(--border2);color:var(--text);border-radius:3px;font-family:var(--mono);font-size:.68rem;letter-spacing:.08em;cursor:pointer;transition:all .15s;text-transform:uppercase}
|
||||||
|
.btn-act:hover{border-color:var(--accent);color:var(--accent)}
|
||||||
|
.btn-act.primary{background:rgba(0,229,160,.07);border-color:var(--accent2);color:var(--accent)}
|
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|
.btn-act.excel{background:rgba(77,166,255,.07);border-color:#3a7cc4;color:var(--blue)}
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.btn-act.excel:hover{background:rgba(77,166,255,.14)}
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.empty-state{flex:1;display:flex;flex-direction:column;align-items:center;justify-content:center;gap:10px;color:var(--muted);padding:60px 0}
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|
.empty-icon{font-size:2.2rem;opacity:.18}
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.empty-text{font-family:var(--mono);font-size:.68rem;letter-spacing:.1em;text-align:center;line-height:1.9;text-transform:uppercase}
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@media(max-width:900px){.two-panel{grid-template-columns:1fr}.panel{border-right:none;border-bottom:1px solid var(--border);min-height:auto;padding:24px 18px}.panel:last-child{border-bottom:none}}
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</style>
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</head>
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<body>
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<!-- ════════ LOGIN ════════ -->
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<div id="login-overlay">
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<div class="login-box">
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<div class="login-logo">
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<div class="login-mark"></div>
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<div class="login-title">Voice<span>Script</span></div>
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</div>
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<div class="field"><label>아이디</label><input type="text" id="inp-user" placeholder="username" autocomplete="username"></div>
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<div class="field"><label>비밀번호</label><input type="password" id="inp-pass" placeholder="password" autocomplete="current-password"></div>
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<button id="btn-login">로그인</button>
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<div id="login-err"></div>
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</div>
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</div>
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<!-- ════════ HEADER ════════ -->
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<header>
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<div class="logo-mark"></div>
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<h1>Voice<span>Script</span></h1>
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<div id="user-info"><span id="user-name"></span><button id="btn-logout">로그아웃</button></div>
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</header>
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<!-- ════════ NAV ════════ -->
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<div class="nav-tabs">
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<button class="nav-tab active" data-page="stt"><span>🎙</span> STT 음성변환</button>
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<button class="nav-tab" data-page="ocr"><span>🔍</span> OCR 이미지인식</button>
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</div>
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<!-- ════════════════════════════════════════════════
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STT PAGE
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════════════════════════════════════════════════ -->
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<div class="page active" id="page-stt">
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<div class="two-panel">
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<section class="panel">
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|
<div class="panel-title">파일 업로드</div>
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<div class="dropzone" id="stt-drop">
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|
<input type="file" id="stt-input" accept=".mp3,.mp4,.wav,.m4a,.ogg,.flac,.aac,.wma,.webm,.mkv,.avi,.mov">
|
||||||
|
<span class="drop-icon">🎵</span>
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||||||
|
<div class="drop-label"><strong>드래그하거나 클릭하여 선택</strong><br>음성 또는 영상 파일</div>
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|
<div class="drop-formats">mp3 · wav · m4a · ogg · flac · aac · mp4 · webm · mkv</div>
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||||||
|
</div>
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||||||
|
<div class="file-info" id="stt-info"><div class="fname" id="stt-fname"></div><div class="fsize" id="stt-fsize"></div></div>
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||||||
|
<div class="options">
|
||||||
|
<div class="opt-item"><label>언어</label>
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||||||
|
<select id="stt-lang"><option value="ko">한국어</option><option value="en">English</option><option value="ja">日本語</option><option value="zh">中文</option><option value="">자동 감지</option></select>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
<div class="opt-item"><label>출력</label>
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||||||
|
<select id="stt-fmt"><option value="full">전체 텍스트</option><option value="timestamp">타임스탬프</option></select>
|
||||||
|
</div>
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||||||
|
</div>
|
||||||
|
<button class="btn-start green" id="stt-btn" disabled>변환 시작</button>
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||||||
|
<div class="prog-box" id="stt-prog">
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||||||
|
<div class="prog-header"><span class="prog-msg" id="stt-pmsg">처리 중...</span><span class="prog-pct" id="stt-ppct" style="color:var(--accent)">0%</span></div>
|
||||||
|
<div class="prog-track"><div class="prog-fill" id="stt-pfill" style="background:var(--accent)"></div></div>
|
||||||
|
<div class="waveform"><div class="wave-bar" style="background:var(--accent)"></div><div class="wave-bar" style="background:var(--accent)"></div><div class="wave-bar" style="background:var(--accent)"></div><div class="wave-bar" style="background:var(--accent)"></div><div class="wave-bar" style="background:var(--accent)"></div><div class="wave-bar" style="background:var(--accent)"></div><div class="wave-bar" style="background:var(--accent)"></div><div class="wave-bar" style="background:var(--accent)"></div><div class="wave-bar" style="background:var(--accent)"></div></div>
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||||||
|
</div>
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||||||
|
<div class="err-box" id="stt-err"></div>
|
||||||
|
</section>
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||||||
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<section class="panel">
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|
<div class="panel-title">변환 결과</div>
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|
<div class="result-meta" id="stt-meta">
|
||||||
|
<div class="meta-chip">언어 <span id="stt-mlang">—</span></div>
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||||||
|
<div class="meta-chip">길이 <span id="stt-mdur">—</span></div>
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||||||
|
<div class="meta-chip">세그먼트 <span id="stt-msegs">—</span></div>
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||||||
|
</div>
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|
<div class="result-tabs" id="stt-tabs">
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||||||
|
<button class="tab-btn active" data-tab="stt-text">전체 텍스트</button>
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||||||
|
<button class="tab-btn" data-tab="stt-segs">타임스탬프</button>
|
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|
</div>
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|
<div class="tab-content active" id="stt-text">
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||||||
|
<div class="empty-state" id="stt-empty"><div class="empty-icon">📝</div><div class="empty-text">파일 업로드 후<br>변환을 시작하면<br>결과가 표시됩니다</div></div>
|
||||||
|
<textarea class="result-textarea" id="stt-result" style="display:none" readonly></textarea>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
<div class="tab-content" id="stt-segs"><div class="segments-list" id="stt-seglist"></div></div>
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||||||
|
<div class="result-actions" id="stt-actions">
|
||||||
|
<button class="btn-act" id="stt-copy">복사</button>
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||||||
|
<button class="btn-act primary" id="stt-dl">TXT 다운로드</button>
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||||||
|
<button class="btn-act" id="stt-new">새 파일</button>
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||||||
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</div>
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|
</section>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
</div>
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||||||
|
<!-- ════════════════════════════════════════════════
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|
OCR PAGE
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||||||
|
════════════════════════════════════════════════ -->
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||||||
|
<div class="page" id="page-ocr">
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||||||
|
<div class="two-panel">
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||||||
|
<!-- 업로드 & 설정 -->
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||||||
|
<section class="panel">
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|
<div class="panel-title">이미지 업로드</div>
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||||||
|
<div class="dropzone" id="ocr-drop">
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||||||
|
<input type="file" id="ocr-input" accept=".jpg,.jpeg,.png,.bmp,.tiff,.tif,.webp,.gif">
|
||||||
|
<span class="drop-icon">🖼</span>
|
||||||
|
<div class="drop-label"><strong>드래그하거나 클릭하여 선택</strong><br>이미지 파일</div>
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|
<div class="drop-formats">jpg · png · bmp · tiff · webp · gif</div>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
<div class="file-info" id="ocr-info"><div class="fname" id="ocr-fname"></div><div class="fsize" id="ocr-fsize"></div></div>
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||||||
|
<div id="ocr-preview-wrap" style="display:none;margin-top:12px">
|
||||||
|
<img id="ocr-preview" style="max-width:100%;max-height:180px;border:1px solid var(--border);border-radius:3px;object-fit:contain">
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||||||
|
</div>
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|
|
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|
<!-- ─── OCR 엔진 선택 ─── -->
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<div class="engine-selector">
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|
<div class="sec-label">OCR 엔진</div>
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|
<div class="engine-btns">
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|
<button class="engine-btn active" data-engine="paddle">
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|
<span class="e-icon">🐾</span>
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|
<span class="e-name">PaddleOCR</span>
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|
<span class="e-desc">로컬 실행 · 표 구조 분석<br>PP-Structure 지원</span>
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|
</button>
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|
<button class="engine-btn" data-engine="ollama">
|
||||||
|
<span class="e-icon">🦙</span>
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|
<span class="e-name">Ollama Vision</span>
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|
<span class="e-desc">기존 Ollama 서버 사용<br>자연어 지시 가능</span>
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|
</button>
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</div>
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|
</div>
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|
<!-- ─── Ollama 전용 옵션 ─── -->
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|
<div id="ollama-options">
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|
<div class="sec-label" style="margin-bottom:7px">모델 선택</div>
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|
<div class="ollama-model-grid">
|
||||||
|
<div class="model-card active" data-model="granite3.2-vision">
|
||||||
|
<div class="mc-name">granite3.2-vision</div>
|
||||||
|
<div class="mc-size">IBM · ~2GB</div>
|
||||||
|
<span class="mc-tag doc">문서/표 특화</span>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
<div class="model-card" data-model="deepseek-ocr:3b">
|
||||||
|
<div class="mc-name">deepseek-ocr:3b</div>
|
||||||
|
<div class="mc-size">DeepSeek · ~2GB</div>
|
||||||
|
<span class="mc-tag ocr">OCR 전용</span>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
<div class="model-card" data-model="llama3.2-vision:11b">
|
||||||
|
<div class="mc-name">llama3.2-vision:11b</div>
|
||||||
|
<div class="mc-size">Meta · ~8GB</div>
|
||||||
|
<span class="mc-tag gen">범용 고정확도</span>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
<div class="model-card" data-model="richardyoung/olmocr2:7b-q8">
|
||||||
|
<div class="mc-name">olmocr2:7b-q8</div>
|
||||||
|
<div class="mc-size">AllenAI · ~9GB</div>
|
||||||
|
<span class="mc-tag best">최고 정확도</span>
|
||||||
|
</div>
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|
</div>
|
||||||
|
|
||||||
|
<!-- 커스텀 프롬프트 -->
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||||||
|
<div class="cprompt-toggle" id="cprompt-toggle">
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||||||
|
<span id="cprompt-arrow">▶</span> 커스텀 프롬프트 직접 입력
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
<div id="custom-prompt-wrap">
|
||||||
|
<textarea class="cprompt" id="custom-prompt" placeholder="예: 이 영수증에서 품목명과 금액만 표 형식으로 추출해줘"></textarea>
|
||||||
|
<div style="font-family:var(--mono);font-size:.6rem;color:var(--muted);margin-top:4px">비워두면 인식 모드에 맞는 기본 프롬프트가 사용됩니다</div>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
|
||||||
|
<!-- ─── 인식 모드 ─── -->
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|
<div class="mode-toggle">
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||||||
|
<div class="sec-label">인식 모드</div>
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||||||
|
<div class="mode-btns">
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||||||
|
<button class="mode-btn active" data-mode="text">📄 텍스트 추출</button>
|
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|
<button class="mode-btn" data-mode="structure">📊 표 구조 분석</button>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
<div id="mode-desc" style="margin-top:6px;font-family:var(--mono);font-size:.62rem;color:var(--muted);line-height:1.6">
|
||||||
|
일반 텍스트와 글자를 인식합니다
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
</div>
|
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|
||||||
|
<!-- ─── PaddleOCR 언어 (Paddle 전용 표시) ─── -->
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||||||
|
<div id="paddle-lang-wrap" class="options" style="grid-template-columns:1fr">
|
||||||
|
<div class="opt-item"><label>OCR 언어</label>
|
||||||
|
<select id="ocr-lang"><option value="korean">한국어</option><option value="en">English</option><option value="japan">日本語</option><option value="chinese_cht">中文 (繁)</option><option value="ch">中文 (簡)</option></select>
|
||||||
|
</div>
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|
</div>
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||||||
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|
<button class="btn-start green" id="ocr-btn" disabled>인식 시작</button>
|
||||||
|
<div class="prog-box" id="ocr-prog">
|
||||||
|
<div class="prog-header"><span class="prog-msg" id="ocr-pmsg">처리 중...</span><span class="prog-pct" id="ocr-ppct" style="color:var(--accent)">0%</span></div>
|
||||||
|
<div class="prog-track"><div class="prog-fill" id="ocr-pfill" style="background:var(--accent)"></div></div>
|
||||||
|
<div class="waveform" id="ocr-wave" style="display:none">
|
||||||
|
<div class="wave-bar" style="background:var(--accent)"></div><div class="wave-bar" style="background:var(--accent)"></div><div class="wave-bar" style="background:var(--accent)"></div><div class="wave-bar" style="background:var(--accent)"></div><div class="wave-bar" style="background:var(--accent)"></div><div class="wave-bar" style="background:var(--accent)"></div><div class="wave-bar" style="background:var(--accent)"></div><div class="wave-bar" style="background:var(--accent)"></div><div class="wave-bar" style="background:var(--accent)"></div>
|
||||||
|
</div>
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|
</div>
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|
<div class="err-box" id="ocr-err"></div>
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|
</section>
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|
<!-- 결과 -->
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||||||
|
<section class="panel">
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<div class="panel-title">인식 결과</div>
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<div class="result-meta" id="ocr-meta">
|
||||||
|
<div class="meta-chip">줄 수 <span id="ocr-mlines">—</span></div>
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||||||
|
<div class="meta-chip">모드 <span id="ocr-mmode">—</span></div>
|
||||||
|
<div class="meta-chip" id="ocr-mbackend-chip">엔진 <span id="ocr-mbackend">—</span></div>
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||||||
|
<div class="meta-chip">표 <span id="ocr-mtables">—</span></div>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
<div class="result-tabs" id="ocr-tabs">
|
||||||
|
<button class="tab-btn active" data-tab="ocr-text">전체 텍스트</button>
|
||||||
|
<button class="tab-btn" data-tab="ocr-lines">줄별 신뢰도</button>
|
||||||
|
<button class="tab-btn" data-tab="ocr-tables">표 뷰어</button>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
<div class="tab-content active" id="ocr-text">
|
||||||
|
<div class="empty-state" id="ocr-empty"><div class="empty-icon">🔍</div><div class="empty-text">이미지 업로드 후<br>인식을 시작하면<br>결과가 표시됩니다</div></div>
|
||||||
|
<textarea class="result-textarea" id="ocr-result" style="display:none" readonly></textarea>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
<div class="tab-content" id="ocr-lines"><div class="lines-list" id="ocr-linelist"></div></div>
|
||||||
|
<div class="tab-content" id="ocr-tables">
|
||||||
|
<div id="ocr-tablelist" style="overflow-y:auto;max-height:480px"></div>
|
||||||
|
<div class="empty-state" id="ocr-tableempty"><div class="empty-icon">📊</div><div class="empty-text">표 구조 분석 모드를<br>선택하면 표를<br>추출할 수 있습니다</div></div>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
<div class="result-actions" id="ocr-actions">
|
||||||
|
<button class="btn-act" id="ocr-copy">복사</button>
|
||||||
|
<button class="btn-act primary" id="ocr-dl-txt">TXT 저장</button>
|
||||||
|
<button class="btn-act excel" id="ocr-dl-xlsx" style="display:none">Excel 저장</button>
|
||||||
|
<button class="btn-act" id="ocr-new">새 파일</button>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
</section>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
</div>
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||||||
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||||||
|
<script>
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||||||
|
// ════════════════════════════════════════════════════════════
|
||||||
|
// STATE
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||||||
|
// ════════════════════════════════════════════════════════════
|
||||||
|
let token = localStorage.getItem('vs_token') || null;
|
||||||
|
let sttFile=null,sttOutputFile=null,sttTaskId=null;
|
||||||
|
let ocrFile=null,ocrOutputTxt=null,ocrOutputXlsx=null,ocrTaskId=null;
|
||||||
|
let ocrEngine='paddle', ocrMode='text', ocrModel='granite3.2-vision';
|
||||||
|
|
||||||
|
// ════════════════════════════════════════════════════════════
|
||||||
|
// AUTH
|
||||||
|
// ════════════════════════════════════════════════════════════
|
||||||
|
async function checkAuth(){
|
||||||
|
if(!token){showLogin();return}
|
||||||
|
try{const r=await api('GET','/api/me');if(r.ok){const d=await r.json();document.getElementById('user-name').textContent=d.username;hideLogin()}else showLogin()}
|
||||||
|
catch{showLogin()}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
const showLogin=()=>document.getElementById('login-overlay').style.display='flex';
|
||||||
|
const hideLogin=()=>document.getElementById('login-overlay').style.display='none';
|
||||||
|
|
||||||
|
document.getElementById('btn-login').addEventListener('click',doLogin);
|
||||||
|
document.getElementById('inp-pass').addEventListener('keydown',e=>{if(e.key==='Enter')doLogin()});
|
||||||
|
|
||||||
|
async function doLogin(){
|
||||||
|
const u=document.getElementById('inp-user').value.trim(),p=document.getElementById('inp-pass').value;
|
||||||
|
const err=document.getElementById('login-err');err.style.display='none';
|
||||||
|
if(!u||!p){err.style.display='block';err.textContent='아이디와 비밀번호를 입력하세요';return}
|
||||||
|
const fd=new FormData();fd.append('username',u);fd.append('password',p);
|
||||||
|
try{
|
||||||
|
const r=await fetch('/api/login',{method:'POST',body:fd});const d=await r.json();
|
||||||
|
if(!r.ok){err.style.display='block';err.textContent=d.detail||'로그인 실패';return}
|
||||||
|
token=d.access_token;localStorage.setItem('vs_token',token);
|
||||||
|
document.getElementById('user-name').textContent=u;hideLogin();
|
||||||
|
}catch{err.style.display='block';err.textContent='서버 연결 실패'}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
document.getElementById('btn-logout').addEventListener('click',()=>{
|
||||||
|
token=null;localStorage.removeItem('vs_token');showLogin();document.getElementById('inp-pass').value='';
|
||||||
|
});
|
||||||
|
const api=(method,url,body)=>{const o={method,headers:{Authorization:'Bearer '+(token||'')}};if(body)o.body=body;return fetch(url,o)};
|
||||||
|
|
||||||
|
// ════════════════════════════════════════════════════════════
|
||||||
|
// NAV TABS
|
||||||
|
// ════════════════════════════════════════════════════════════
|
||||||
|
document.querySelectorAll('.nav-tab').forEach(btn=>{
|
||||||
|
btn.addEventListener('click',()=>{
|
||||||
|
document.querySelectorAll('.nav-tab').forEach(b=>b.classList.remove('active'));
|
||||||
|
document.querySelectorAll('.page').forEach(p=>p.classList.remove('active'));
|
||||||
|
btn.classList.add('active');document.getElementById('page-'+btn.dataset.page).classList.add('active');
|
||||||
|
});
|
||||||
|
});
|
||||||
|
|
||||||
|
// ════════════════════════════════════════════════════════════
|
||||||
|
// STT
|
||||||
|
// ════════════════════════════════════════════════════════════
|
||||||
|
const sttDrop=document.getElementById('stt-drop'),sttInput=document.getElementById('stt-input');
|
||||||
|
sttInput.addEventListener('change',()=>setSttFile(sttInput.files[0]));
|
||||||
|
sttDrop.addEventListener('dragover',e=>{e.preventDefault();sttDrop.classList.add('dragover')});
|
||||||
|
sttDrop.addEventListener('dragleave',()=>sttDrop.classList.remove('dragover'));
|
||||||
|
sttDrop.addEventListener('drop',e=>{e.preventDefault();sttDrop.classList.remove('dragover');setSttFile(e.dataTransfer.files[0])});
|
||||||
|
|
||||||
|
function setSttFile(f){if(!f)return;sttFile=f;showFileInfo('stt',f);document.getElementById('stt-btn').disabled=false;document.getElementById('stt-err').style.display='none'}
|
||||||
|
|
||||||
|
document.getElementById('stt-btn').addEventListener('click',async()=>{
|
||||||
|
if(!sttFile)return;document.getElementById('stt-err').style.display='none';setSttLoading(true);
|
||||||
|
const fd=new FormData();fd.append('file',sttFile);
|
||||||
|
try{const r=await api('POST','/api/transcribe',fd);const d=await r.json();if(!r.ok)throw new Error(d.detail||'업로드 실패');sttTaskId=d.task_id;pollTask(sttTaskId,d=>setProg('stt',d.progress||0,d.message||'처리 중...',false),showSttResult,e=>{document.getElementById('stt-err').style.display='block';document.getElementById('stt-err').textContent='⚠ '+e;setSttLoading(false)})}
|
||||||
|
catch(e){document.getElementById('stt-err').style.display='block';document.getElementById('stt-err').textContent='⚠ '+e.message;setSttLoading(false)}
|
||||||
|
});
|
||||||
|
|
||||||
|
function setSttLoading(on){document.getElementById('stt-btn').disabled=on;document.getElementById('stt-prog').style.display=on?'block':'none';if(on)setProg('stt',0,'준비 중...',false)}
|
||||||
|
|
||||||
|
function showSttResult(d){
|
||||||
|
sttOutputFile=d.output_file;
|
||||||
|
document.getElementById('stt-mlang').textContent=(d.language||'').toUpperCase();
|
||||||
|
document.getElementById('stt-mdur').textContent=fmtDur(d.duration);
|
||||||
|
document.getElementById('stt-msegs').textContent=(d.segments||[]).length+'개';
|
||||||
|
document.getElementById('stt-meta').style.display='flex';
|
||||||
|
document.getElementById('stt-tabs').style.display='flex';
|
||||||
|
document.getElementById('stt-empty').style.display='none';
|
||||||
|
document.getElementById('stt-result').style.display='block';
|
||||||
|
document.getElementById('stt-result').value=d.text||'';
|
||||||
|
const sl=document.getElementById('stt-seglist');sl.innerHTML='';
|
||||||
|
(d.segments||[]).forEach(s=>{const r=document.createElement('div');r.className='seg-item';r.innerHTML=`<div class="seg-time">${fmtTime(s.start)}<br>→ ${fmtTime(s.end)}</div><div class="seg-text">${esc(s.text)}</div>`;sl.appendChild(r)});
|
||||||
|
document.getElementById('stt-actions').style.display='flex';setSttLoading(false);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
document.getElementById('stt-copy').addEventListener('click',()=>copyText(document.getElementById('stt-result').value,document.getElementById('stt-copy')));
|
||||||
|
document.getElementById('stt-dl').addEventListener('click',()=>dlFile(sttOutputFile));
|
||||||
|
document.getElementById('stt-new').addEventListener('click',resetStt);
|
||||||
|
function resetStt(){sttFile=null;sttInput.value='';sttOutputFile=null;document.getElementById('stt-info').style.display='none';document.getElementById('stt-btn').disabled=true;document.getElementById('stt-prog').style.display='none';document.getElementById('stt-err').style.display='none';document.getElementById('stt-meta').style.display='none';document.getElementById('stt-tabs').style.display='none';document.getElementById('stt-empty').style.display='flex';document.getElementById('stt-result').style.display='none';document.getElementById('stt-result').value='';document.getElementById('stt-seglist').innerHTML='';document.getElementById('stt-actions').style.display='none';resetTabs('stt-tabs')}
|
||||||
|
|
||||||
|
// ════════════════════════════════════════════════════════════
|
||||||
|
// OCR — ENGINE SELECTOR
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||||||
|
// ════════════════════════════════════════════════════════════
|
||||||
|
document.querySelectorAll('.engine-btn').forEach(btn=>{
|
||||||
|
btn.addEventListener('click',()=>{
|
||||||
|
document.querySelectorAll('.engine-btn').forEach(b=>b.classList.remove('active'));
|
||||||
|
btn.classList.add('active');
|
||||||
|
ocrEngine=btn.dataset.engine;
|
||||||
|
const ollamaOpts=document.getElementById('ollama-options');
|
||||||
|
const paddleLang=document.getElementById('paddle-lang-wrap');
|
||||||
|
const ocrBtn=document.getElementById('ocr-btn');
|
||||||
|
if(ocrEngine==='ollama'){
|
||||||
|
ollamaOpts.classList.add('visible');
|
||||||
|
paddleLang.style.display='none';
|
||||||
|
ocrBtn.className='btn-start purple';
|
||||||
|
ocrBtn.style.background='';
|
||||||
|
} else {
|
||||||
|
ollamaOpts.classList.remove('visible');
|
||||||
|
paddleLang.style.display='grid';
|
||||||
|
ocrBtn.className='btn-start green';
|
||||||
|
}
|
||||||
|
if(ocrFile) ocrBtn.disabled=false;
|
||||||
|
});
|
||||||
|
});
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|
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|
// ─── Ollama 모델 카드 ───────────────────────────────────────
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||||||
|
document.querySelectorAll('.model-card').forEach(card=>{
|
||||||
|
card.addEventListener('click',()=>{
|
||||||
|
document.querySelectorAll('.model-card').forEach(c=>c.classList.remove('active'));
|
||||||
|
card.classList.add('active');
|
||||||
|
ocrModel=card.dataset.model;
|
||||||
|
});
|
||||||
|
});
|
||||||
|
|
||||||
|
// ─── 커스텀 프롬프트 토글 ───────────────────────────────────
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||||||
|
document.getElementById('cprompt-toggle').addEventListener('click',()=>{
|
||||||
|
const wrap=document.getElementById('custom-prompt-wrap');
|
||||||
|
const arrow=document.getElementById('cprompt-arrow');
|
||||||
|
const open=wrap.classList.toggle('visible');
|
||||||
|
arrow.textContent=open?'▼':'▶';
|
||||||
|
});
|
||||||
|
|
||||||
|
// ─── 인식 모드 ─────────────────────────────────────────────
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||||||
|
const modeDescs={
|
||||||
|
text:'일반 텍스트와 글자를 인식합니다',
|
||||||
|
structure:'표 구조를 감지하고 Excel로 저장합니다'
|
||||||
|
};
|
||||||
|
document.querySelectorAll('.mode-btn').forEach(btn=>{
|
||||||
|
btn.addEventListener('click',()=>{
|
||||||
|
document.querySelectorAll('.mode-btn').forEach(b=>b.classList.remove('active'));
|
||||||
|
btn.classList.add('active');ocrMode=btn.dataset.mode;
|
||||||
|
document.getElementById('mode-desc').textContent=modeDescs[ocrMode]||'';
|
||||||
|
});
|
||||||
|
});
|
||||||
|
|
||||||
|
// ════════════════════════════════════════════════════════════
|
||||||
|
// OCR — FILE & RUN
|
||||||
|
// ════════════════════════════════════════════════════════════
|
||||||
|
const ocrDrop=document.getElementById('ocr-drop'),ocrInput=document.getElementById('ocr-input');
|
||||||
|
ocrInput.addEventListener('change',()=>setOcrFile(ocrInput.files[0]));
|
||||||
|
ocrDrop.addEventListener('dragover',e=>{e.preventDefault();ocrDrop.classList.add('dragover')});
|
||||||
|
ocrDrop.addEventListener('dragleave',()=>ocrDrop.classList.remove('dragover'));
|
||||||
|
ocrDrop.addEventListener('drop',e=>{e.preventDefault();ocrDrop.classList.remove('dragover');setOcrFile(e.dataTransfer.files[0])});
|
||||||
|
|
||||||
|
function setOcrFile(f){
|
||||||
|
if(!f)return;ocrFile=f;showFileInfo('ocr',f);
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-btn').disabled=false;
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-err').style.display='none';
|
||||||
|
const p=document.getElementById('ocr-preview'),w=document.getElementById('ocr-preview-wrap');
|
||||||
|
p.src=URL.createObjectURL(f);w.style.display='block';
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-btn').addEventListener('click',async()=>{
|
||||||
|
if(!ocrFile)return;
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-err').style.display='none';
|
||||||
|
const isOllama=ocrEngine==='ollama';
|
||||||
|
setOcrLoading(true,isOllama);
|
||||||
|
const fd=new FormData();
|
||||||
|
fd.append('file',ocrFile);
|
||||||
|
fd.append('mode',ocrMode);
|
||||||
|
fd.append('backend',ocrEngine);
|
||||||
|
fd.append('ollama_model',ocrModel);
|
||||||
|
fd.append('custom_prompt',document.getElementById('custom-prompt').value||'');
|
||||||
|
try{
|
||||||
|
const r=await api('POST','/api/ocr',fd);const d=await r.json();
|
||||||
|
if(!r.ok)throw new Error(d.detail||'업로드 실패');
|
||||||
|
ocrTaskId=d.task_id;
|
||||||
|
pollTask(ocrTaskId,
|
||||||
|
d=>setProg('ocr',d.progress||0,d.message||'처리 중...',isOllama),
|
||||||
|
showOcrResult,
|
||||||
|
e=>{document.getElementById('ocr-err').style.display='block';document.getElementById('ocr-err').textContent='⚠ '+e;setOcrLoading(false,isOllama)}
|
||||||
|
);
|
||||||
|
}catch(e){document.getElementById('ocr-err').style.display='block';document.getElementById('ocr-err').textContent='⚠ '+e.message;setOcrLoading(false,isOllama)}
|
||||||
|
});
|
||||||
|
|
||||||
|
function setOcrLoading(on,isOllama=false){
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-btn').disabled=on;
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-prog').style.display=on?'block':'none';
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-wave').style.display=on?'flex':'none';
|
||||||
|
const color=isOllama?'var(--purple)':'var(--accent)';
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-pfill').style.background=color;
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-ppct').style.color=color;
|
||||||
|
document.querySelectorAll('#ocr-wave .wave-bar').forEach(b=>b.style.background=color);
|
||||||
|
if(on)setProg('ocr',0,'준비 중...',isOllama);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
function showOcrResult(d){
|
||||||
|
ocrOutputTxt=d.txt_file||null;ocrOutputXlsx=d.xlsx_file||null;
|
||||||
|
const isOllama=d.backend==='ollama';
|
||||||
|
const color=isOllama?'var(--purple)':'var(--accent)';
|
||||||
|
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-mlines').textContent=(d.line_count||0)+'줄';
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-mmode').textContent=d.mode==='structure'?'구조분석':'텍스트';
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-mbackend').textContent=isOllama?`Ollama·${d.ollama_model||''}`:'PaddleOCR';
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-mbackend').style.color=color;
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-mtables').textContent=(d.tables||[]).length+'개';
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-meta').style.display='flex';
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-tabs').style.display='flex';
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-empty').style.display='none';
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-result').style.display='block';
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-result').value=d.full_text||'';
|
||||||
|
|
||||||
|
// 탭 버튼 색상 동기화
|
||||||
|
document.querySelectorAll('#ocr-tabs .tab-btn').forEach(b=>{
|
||||||
|
b.style.setProperty('--tw-color',color);
|
||||||
|
b.addEventListener('click',()=>{if(b.classList.contains('active'))b.style.color=color;});
|
||||||
|
});
|
||||||
|
|
||||||
|
// 줄별 신뢰도
|
||||||
|
const ll=document.getElementById('ocr-linelist');ll.innerHTML='';
|
||||||
|
(d.lines||[]).forEach(line=>{
|
||||||
|
const conf=line.confidence||0,cls=conf>=0.9?'high':conf>=0.7?'mid':'low';
|
||||||
|
const row=document.createElement('div');row.className='line-item';
|
||||||
|
const confLabel=isOllama?'AI':''+Math.round(conf*100)+'%';
|
||||||
|
row.innerHTML=`<div class="line-conf ${cls}">${confLabel}</div><div class="line-text">${esc(line.text)}</div>`;
|
||||||
|
ll.appendChild(row);
|
||||||
|
});
|
||||||
|
|
||||||
|
// 표 뷰어
|
||||||
|
const tl=document.getElementById('ocr-tablelist'),te=document.getElementById('ocr-tableempty');
|
||||||
|
tl.innerHTML='';
|
||||||
|
const tables=d.tables||[];
|
||||||
|
if(tables.length===0){te.style.display='flex'}
|
||||||
|
else{
|
||||||
|
te.style.display='none';
|
||||||
|
tables.forEach((t,i)=>{
|
||||||
|
const w=document.createElement('div');
|
||||||
|
w.innerHTML=`<div class="table-title">표 ${i+1} — ${t.rows||0}행 × ${t.cols||0}열</div><div class="table-wrapper">${toStyledTable(t.html||'')}</div>`;
|
||||||
|
tl.appendChild(w);
|
||||||
|
});
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-actions').style.display='flex';
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-dl-xlsx').style.display=ocrOutputXlsx?'inline-flex':'none';
|
||||||
|
setOcrLoading(false,isOllama);
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-prog').style.display='none';
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-wave').style.display='none';
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
function toStyledTable(html){return html.replace(/<table/g,'<table class="ocr-table"')}
|
||||||
|
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-copy').addEventListener('click',()=>copyText(document.getElementById('ocr-result').value,document.getElementById('ocr-copy')));
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-dl-txt').addEventListener('click',()=>dlFile(ocrOutputTxt));
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-dl-xlsx').addEventListener('click',()=>dlFile(ocrOutputXlsx));
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-new').addEventListener('click',resetOcr);
|
||||||
|
|
||||||
|
function resetOcr(){
|
||||||
|
ocrFile=null;ocrInput.value='';ocrOutputTxt=null;ocrOutputXlsx=null;
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-info').style.display='none';
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-preview-wrap').style.display='none';
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-btn').disabled=true;
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-prog').style.display='none';
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-wave').style.display='none';
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-err').style.display='none';
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-meta').style.display='none';
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-tabs').style.display='none';
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-empty').style.display='flex';
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-result').style.display='none';
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-result').value='';
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-linelist').innerHTML='';
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-tablelist').innerHTML='';
|
||||||
|
document.getElementById('ocr-actions').style.display='none';
|
||||||
|
resetTabs('ocr-tabs');
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
// ════════════════════════════════════════════════════════════
|
||||||
|
// RESULT TABS
|
||||||
|
// ════════════════════════════════════════════════════════════
|
||||||
|
document.addEventListener('click',e=>{
|
||||||
|
if(!e.target.classList.contains('tab-btn'))return;
|
||||||
|
const parent=e.target.closest('.result-tabs');
|
||||||
|
parent.querySelectorAll('.tab-btn').forEach(b=>b.classList.remove('active'));
|
||||||
|
e.target.classList.add('active');
|
||||||
|
const panel=parent.closest('.panel');
|
||||||
|
panel.querySelectorAll('.tab-content').forEach(c=>c.classList.remove('active'));
|
||||||
|
const t=document.getElementById(e.target.dataset.tab);if(t)t.classList.add('active');
|
||||||
|
});
|
||||||
|
function resetTabs(id){const t=document.getElementById(id);if(!t)return;t.querySelectorAll('.tab-btn').forEach((b,i)=>b.classList.toggle('active',i===0));const p=t.closest('.panel');p.querySelectorAll('.tab-content').forEach((c,i)=>c.classList.toggle('active',i===0))}
|
||||||
|
|
||||||
|
// ════════════════════════════════════════════════════════════
|
||||||
|
// POLLING / UTILS
|
||||||
|
// ════════════════════════════════════════════════════════════
|
||||||
|
function pollTask(taskId,onProgress,onSuccess,onError){
|
||||||
|
const t=setInterval(async()=>{
|
||||||
|
try{
|
||||||
|
const r=await api('GET','/api/status/'+taskId);
|
||||||
|
if(r.status===401){clearInterval(t);showLogin();return}
|
||||||
|
const d=await r.json();onProgress(d);
|
||||||
|
if(d.state==='success'){clearInterval(t);onSuccess(d)}
|
||||||
|
else if(d.state==='failure'){clearInterval(t);onError(d.message||'실패')}
|
||||||
|
}catch{}
|
||||||
|
},1500);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
async function dlFile(fn){
|
||||||
|
if(!fn)return;
|
||||||
|
try{const r=await api('GET','/api/download/'+fn);if(!r.ok)return;const b=await r.blob();const u=URL.createObjectURL(b);const a=document.createElement('a');a.href=u;a.download=fn;a.click();URL.revokeObjectURL(u)}catch{}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
function setProg(prefix,pct,msg,purple=false){
|
||||||
|
document.getElementById(prefix+'-pfill').style.width=pct+'%';
|
||||||
|
document.getElementById(prefix+'-pmsg').textContent=msg;
|
||||||
|
document.getElementById(prefix+'-ppct').textContent=pct+'%';
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
function showFileInfo(p,f){document.getElementById(p+'-info').style.display='block';document.getElementById(p+'-fname').textContent=f.name;document.getElementById(p+'-fsize').textContent=fmtBytes(f.size)}
|
||||||
|
function fmtBytes(b){if(b<1024)return b+' B';if(b<1048576)return (b/1024).toFixed(1)+' KB';return (b/1048576).toFixed(1)+' MB'}
|
||||||
|
function fmtDur(s){if(!s)return '—';return Math.floor(s/60)+'분 '+Math.floor(s%60)+'초'}
|
||||||
|
function fmtTime(s){const m=Math.floor(s/60),ss=Math.floor(s%60);return String(m).padStart(2,'0')+':'+String(ss).padStart(2,'0')}
|
||||||
|
function esc(s){return String(s||'').replace(/&/g,'&').replace(/</g,'<').replace(/>/g,'>')}
|
||||||
|
async function copyText(text,btn){try{await navigator.clipboard.writeText(text);const o=btn.textContent;btn.textContent='복사됨 ✓';setTimeout(()=>btn.textContent=o,1500)}catch{}}
|
||||||
|
|
||||||
|
// ════════════════════════════════════════════════════════════
|
||||||
|
checkAuth();
|
||||||
|
</script>
|
||||||
|
</body>
|
||||||
|
</html>
|
||||||
97
app/tasks.py
Normal file
97
app/tasks.py
Normal file
@@ -0,0 +1,97 @@
|
|||||||
|
import os
|
||||||
|
from celery import Celery
|
||||||
|
|
||||||
|
# ocr_task를 직접 import해서 worker에 등록
|
||||||
|
from ocr_tasks import ocr_task # noqa: F401
|
||||||
|
|
||||||
|
REDIS_URL = os.getenv("REDIS_URL", "redis://redis:6379/0")
|
||||||
|
MODEL_SIZE = os.getenv("WHISPER_MODEL", "medium")
|
||||||
|
DEVICE = os.getenv("WHISPER_DEVICE", "cpu")
|
||||||
|
COMPUTE_TYPE = os.getenv("WHISPER_COMPUTE_TYPE", "int8")
|
||||||
|
LANGUAGE = os.getenv("WHISPER_LANGUAGE", "ko") or None
|
||||||
|
BEAM_SIZE = int(os.getenv("WHISPER_BEAM_SIZE", "5"))
|
||||||
|
INITIAL_PROMPT = os.getenv("WHISPER_INITIAL_PROMPT", "") or None
|
||||||
|
OUTPUT_DIR = os.getenv("OUTPUT_DIR", "/data/outputs")
|
||||||
|
|
||||||
|
celery_app = Celery("whisper_tasks", broker=REDIS_URL, backend=REDIS_URL)
|
||||||
|
celery_app.conf.update(
|
||||||
|
task_serializer="json",
|
||||||
|
result_serializer="json",
|
||||||
|
accept_content=["json"],
|
||||||
|
task_track_started=True,
|
||||||
|
result_expires=3600,
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
_model = None
|
||||||
|
|
||||||
|
def get_model():
|
||||||
|
global _model
|
||||||
|
if _model is None:
|
||||||
|
from faster_whisper import WhisperModel
|
||||||
|
print(f"[Whisper] 로딩: {MODEL_SIZE} / {DEVICE} / {COMPUTE_TYPE}")
|
||||||
|
_model = WhisperModel(MODEL_SIZE, device=DEVICE, compute_type=COMPUTE_TYPE)
|
||||||
|
print("[Whisper] 로드 완료")
|
||||||
|
return _model
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
@celery_app.task(bind=True, name="tasks.transcribe_task", queue="stt")
|
||||||
|
def transcribe_task(self, file_id: str, audio_path: str):
|
||||||
|
self.update_state(state="PROGRESS", meta={"progress": 5, "message": "모델 준비 중..."})
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
model = get_model()
|
||||||
|
self.update_state(state="PROGRESS", meta={"progress": 15, "message": "오디오 분석 중..."})
|
||||||
|
|
||||||
|
segments_gen, info = model.transcribe(
|
||||||
|
audio_path,
|
||||||
|
language=LANGUAGE,
|
||||||
|
beam_size=BEAM_SIZE,
|
||||||
|
initial_prompt=INITIAL_PROMPT,
|
||||||
|
vad_filter=True,
|
||||||
|
vad_parameters=dict(min_silence_duration_ms=500),
|
||||||
|
word_timestamps=False,
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
self.update_state(state="PROGRESS", meta={"progress": 30, "message": "텍스트 변환 중..."})
|
||||||
|
|
||||||
|
segments, full_text_parts = [], []
|
||||||
|
duration = info.duration
|
||||||
|
|
||||||
|
for seg in segments_gen:
|
||||||
|
segments.append({"start": round(seg.start, 2),
|
||||||
|
"end": round(seg.end, 2),
|
||||||
|
"text": seg.text.strip()})
|
||||||
|
full_text_parts.append(seg.text.strip())
|
||||||
|
if duration > 0:
|
||||||
|
pct = 30 + int((seg.end / duration) * 60)
|
||||||
|
self.update_state(
|
||||||
|
state="PROGRESS",
|
||||||
|
meta={"progress": min(pct, 90),
|
||||||
|
"message": f"변환 중... {seg.end:.0f}s / {duration:.0f}s"},
|
||||||
|
)
|
||||||
|
|
||||||
|
full_text = "\n".join(full_text_parts)
|
||||||
|
|
||||||
|
self.update_state(state="PROGRESS", meta={"progress": 95, "message": "파일 저장 중..."})
|
||||||
|
os.makedirs(OUTPUT_DIR, exist_ok=True)
|
||||||
|
output_filename = f"{file_id}.txt"
|
||||||
|
with open(os.path.join(OUTPUT_DIR, output_filename), "w", encoding="utf-8") as f:
|
||||||
|
f.write(f"# 변환 결과\n# 언어: {info.language} | 재생 시간: {duration:.1f}초\n\n")
|
||||||
|
f.write("## 전체 텍스트\n\n" + full_text + "\n\n")
|
||||||
|
f.write("## 타임스탬프별 세그먼트\n\n")
|
||||||
|
for seg in segments:
|
||||||
|
f.write(f"[{_fmt(seg['start'])} → {_fmt(seg['end'])}] {seg['text']}\n")
|
||||||
|
|
||||||
|
try: os.remove(audio_path)
|
||||||
|
except: pass
|
||||||
|
|
||||||
|
return {"text": full_text, "segments": segments,
|
||||||
|
"language": info.language, "duration": round(duration, 1),
|
||||||
|
"output_file": output_filename}
|
||||||
|
|
||||||
|
except Exception as e:
|
||||||
|
raise Exception(f"변환 실패: {str(e)}")
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
def _fmt(s):
|
||||||
|
m, sec = divmod(int(s), 60)
|
||||||
|
return f"{m:02d}:{sec:02d}"
|
||||||
109
docker-compose.yml
Normal file
109
docker-compose.yml
Normal file
@@ -0,0 +1,109 @@
|
|||||||
|
services:
|
||||||
|
redis:
|
||||||
|
image: redis:7-alpine
|
||||||
|
container_name: whisper_redis
|
||||||
|
restart: unless-stopped
|
||||||
|
# RDB 스냅샷 저장 실패 시에도 쓰기 허용 (Celery 브로커 용도)
|
||||||
|
command: redis-server --stop-writes-on-bgsave-error no
|
||||||
|
environment:
|
||||||
|
- TZ=Asia/Seoul
|
||||||
|
volumes:
|
||||||
|
- redis_data:/data
|
||||||
|
networks:
|
||||||
|
- whisper_net
|
||||||
|
|
||||||
|
app:
|
||||||
|
build:
|
||||||
|
context: ./app
|
||||||
|
dockerfile: Dockerfile
|
||||||
|
container_name: whisper_app
|
||||||
|
restart: unless-stopped
|
||||||
|
ports:
|
||||||
|
- "8800:8000"
|
||||||
|
environment:
|
||||||
|
- TZ=Asia/Seoul
|
||||||
|
|
||||||
|
# ── 인증 (반드시 변경) ──────────────────────────────
|
||||||
|
- AUTH_USERNAME=admin
|
||||||
|
- AUTH_PASSWORD=changeme1234
|
||||||
|
- JWT_SECRET=your-very-secret-key-change-this
|
||||||
|
- JWT_EXPIRE_HOURS=12
|
||||||
|
|
||||||
|
# ── Whisper STT ─────────────────────────────────────
|
||||||
|
- REDIS_URL=redis://redis:6379/0
|
||||||
|
- UPLOAD_DIR=/data/uploads
|
||||||
|
- OUTPUT_DIR=/data/outputs
|
||||||
|
- WHISPER_MODEL=medium
|
||||||
|
- WHISPER_DEVICE=cpu
|
||||||
|
- WHISPER_COMPUTE_TYPE=int8
|
||||||
|
- WHISPER_LANGUAGE=ko
|
||||||
|
- WHISPER_BEAM_SIZE=5
|
||||||
|
- WHISPER_INITIAL_PROMPT=
|
||||||
|
|
||||||
|
# ── 파일 관리 ────────────────────────────────────────
|
||||||
|
- MAX_UPLOAD_MB=500
|
||||||
|
- OUTPUT_KEEP_HOURS=48
|
||||||
|
|
||||||
|
# ── PaddleOCR ────────────────────────────────────────
|
||||||
|
- OCR_LANG=korean
|
||||||
|
|
||||||
|
# ── Ollama ───────────────────────────────────────────
|
||||||
|
- OLLAMA_URL=http://192.168.0.126:11434
|
||||||
|
- OLLAMA_TIMEOUT=180
|
||||||
|
|
||||||
|
volumes:
|
||||||
|
- stt_data:/data
|
||||||
|
- whisper_models:/root/.cache/huggingface
|
||||||
|
- paddle_models:/root/.paddlex
|
||||||
|
depends_on:
|
||||||
|
- redis
|
||||||
|
networks:
|
||||||
|
- whisper_net
|
||||||
|
|
||||||
|
worker:
|
||||||
|
build:
|
||||||
|
context: ./app
|
||||||
|
dockerfile: Dockerfile
|
||||||
|
container_name: whisper_worker
|
||||||
|
restart: unless-stopped
|
||||||
|
command: >
|
||||||
|
celery -A tasks worker
|
||||||
|
--loglevel=info
|
||||||
|
--concurrency=1
|
||||||
|
--max-tasks-per-child=50
|
||||||
|
-Q stt,ocr
|
||||||
|
environment:
|
||||||
|
- TZ=Asia/Seoul
|
||||||
|
- REDIS_URL=redis://redis:6379/0
|
||||||
|
- UPLOAD_DIR=/data/uploads
|
||||||
|
- OUTPUT_DIR=/data/outputs
|
||||||
|
- WHISPER_MODEL=medium
|
||||||
|
- WHISPER_DEVICE=cpu
|
||||||
|
- WHISPER_COMPUTE_TYPE=int8
|
||||||
|
- WHISPER_LANGUAGE=ko
|
||||||
|
- WHISPER_BEAM_SIZE=5
|
||||||
|
- WHISPER_INITIAL_PROMPT=
|
||||||
|
- MAX_UPLOAD_MB=500
|
||||||
|
- OUTPUT_KEEP_HOURS=48
|
||||||
|
- OCR_LANG=korean
|
||||||
|
- OLLAMA_URL=http://192.168.0.126:11434
|
||||||
|
- OLLAMA_TIMEOUT=180
|
||||||
|
- JWT_SECRET=your-very-secret-key-change-this
|
||||||
|
volumes:
|
||||||
|
- stt_data:/data
|
||||||
|
- whisper_models:/root/.cache/huggingface
|
||||||
|
- paddle_models:/root/.paddlex
|
||||||
|
depends_on:
|
||||||
|
- redis
|
||||||
|
networks:
|
||||||
|
- whisper_net
|
||||||
|
|
||||||
|
volumes:
|
||||||
|
redis_data:
|
||||||
|
stt_data:
|
||||||
|
whisper_models:
|
||||||
|
paddle_models:
|
||||||
|
|
||||||
|
networks:
|
||||||
|
whisper_net:
|
||||||
|
driver: bridge
|
||||||
2
nginx/Dockerfile
Normal file
2
nginx/Dockerfile
Normal file
@@ -0,0 +1,2 @@
|
|||||||
|
FROM nginx:alpine
|
||||||
|
COPY nginx.conf /etc/nginx/nginx.conf
|
||||||
43
nginx/nginx.conf
Normal file
43
nginx/nginx.conf
Normal file
@@ -0,0 +1,43 @@
|
|||||||
|
worker_processes auto;
|
||||||
|
|
||||||
|
events {
|
||||||
|
worker_connections 1024;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
http {
|
||||||
|
include /etc/nginx/mime.types;
|
||||||
|
default_type application/octet-stream;
|
||||||
|
sendfile on;
|
||||||
|
keepalive_timeout 65;
|
||||||
|
|
||||||
|
# 업로드 파일 크기 제한 (통화 녹음 파일 고려)
|
||||||
|
client_max_body_size 500M;
|
||||||
|
client_body_timeout 300s;
|
||||||
|
proxy_read_timeout 300s;
|
||||||
|
proxy_send_timeout 300s;
|
||||||
|
|
||||||
|
upstream fastapi {
|
||||||
|
server app:8000;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
server {
|
||||||
|
listen 80;
|
||||||
|
server_name _;
|
||||||
|
|
||||||
|
# 큰 파일 업로드 버퍼
|
||||||
|
client_body_buffer_size 10M;
|
||||||
|
|
||||||
|
location / {
|
||||||
|
proxy_pass http://fastapi;
|
||||||
|
proxy_set_header Host $host;
|
||||||
|
proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
|
||||||
|
proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
|
||||||
|
proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
|
||||||
|
|
||||||
|
# 대용량 업로드를 위한 타임아웃
|
||||||
|
proxy_connect_timeout 60s;
|
||||||
|
proxy_read_timeout 600s;
|
||||||
|
proxy_send_timeout 600s;
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
Reference in New Issue
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