Voicebank : vraies voix françaises (CML-TTS) + pool anonyme + garde-fou Qwen3
Remplace la voicebank générée par Kokoro (timbre anglais sur français phonémisé -> accent que Qwen3 clonait) par 41 vraies voix FR issues de CML-TTS (livres audio studio) : 1 narrateur dédié, 18F/14M nommées, 4F/4M anonymes réservées. - scripts/import_voices.py : import multi-shards parquet, 1 clip/locuteur (le plus propre via levenshtein), genre estimé par F0 (YIN, anti-octave), filtre débit de parole (ref_text aligné sur l'audio). - VoiceEntry.anonymous + assign_voices : les figurants « anonyme (...) » tirent dans un pool réservé, jamais mélangé avec les voix nommées ; narrateur dédié (fr_narrator remplace fr_f_siwis). - dedup._anon_attrs : genre/âge déduits du nom anonyme (bon genre de voix). - tts/qwen3.py : garde-fou anti-dérive (rejette/réessaie les sorties en boucle ou coupées en estimant la durée plausible du chunk). Limite connue : Qwen3 ne sait pas synthétiser les fragments d'1-2 mots (incises, titres) -> trous ; à traiter (repli Kokoro ou fusion des incises). Inclut aussi du travail en cours antérieur (refacto backend LLM pluggable mlx/lmstudio, benchmark, ajustements frontend/API). Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01XSVvcy1mfb4k1xDgib9vVU
This commit is contained in:
@@ -11,7 +11,7 @@ from typing import Iterable
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from ..models import Pronunciation, PronunciationEntry
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from ..settings import get_settings
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from .gemma import Gemma
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from .llm.client import LLM
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def apply_pronunciation(text: str, pron: Pronunciation) -> str:
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@@ -27,7 +27,7 @@ def apply_pronunciation(text: str, pron: Pronunciation) -> str:
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# Le prompt systeme est editable dans les reglages (settings.prompt_pronunciation).
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def propose_pronunciations(text: str, gemma: Gemma, *, max_chars: int = 16000) -> list[PronunciationEntry]:
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def propose_pronunciations(text: str, gemma: LLM, *, max_chars: int = 16000) -> list[PronunciationEntry]:
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"""Propose des candidats de prononciation a valider."""
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sample = text[:max_chars]
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prompt = (
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