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app.py

@@ -1187,6 +1187,7 @@ class AutoRAGChatApp:
 
                     # 음성 인식 처리 함수
                     # app.py 내 process_audio 함수 보강
+                    # Gradio 앱 내에 있는 음성 인식 처리 함수 (원본)
                     def process_audio(audio):
                         logger.info("음성 인식 처리 시작...")
                         try:
@@ -1202,8 +1203,6 @@ class AutoRAGChatApp:
                             # 오디오 데이터를 임시 파일로 저장
                             sr, y = audio
                             logger.info(f"오디오 녹음 데이터 수신: 샘플레이트={sr}Hz, 길이={len(y)}샘플")
-
-                            # 음성이 너무 짧은 경우 체크 (1초 미만)
                             if len(y) / sr < 1.0:
                                 return "녹음된 음성이 너무 짧습니다. 다시 시도해주세요."
 
@@ -1212,12 +1211,9 @@ class AutoRAGChatApp:
                                 sf.write(temp_path, y, sr, format="WAV")
                                 logger.info(f"임시 WAV 파일 저장됨: {temp_path}")
 
-                            # 음성 인식 실행
                             # 음성 인식 실행
                             stt_client = ClovaSTT()
-                            with open(temp_path, "rb") as f:
-                                audio_bytes = f.read()
-                            result = stt_client.recognize(audio_bytes)
+                            result = stt_client.recognize_file(temp_path)
 
                             # 임시 파일 삭제
                             try:
@@ -1226,7 +1222,6 @@ class AutoRAGChatApp:
                             except Exception as e:
                                 logger.warning(f"임시 파일 삭제 실패: {e}")
 
-                            # 결과 처리
                             if result["success"]:
                                 recognized_text = result["text"]
                                 logger.info(f"음성인식 성공: {recognized_text}")
@@ -1243,15 +1238,44 @@ class AutoRAGChatApp:
                             logger.error(f"음성 처리 중 오류 발생: {e}", exc_info=True)
                             return f"음성 처리 중 오류 발생: {str(e)}"
 
-                    # 이벤트 핸들러 설정
+                    # 새로 추가할 process_audio_and_submit 함수
+                    def process_audio_and_submit(audio, chat_history):
+                        """
+                        녹음 정지 시 음성 인식 후 자동으로 질문을 처리하는 함수.
+                        입력:
+                          - audio: 녹음 데이터 (gr.Audio의 값)
+                          - chat_history: 현재 대화 기록 (gr.Chatbot의 값)
+                        출력:
+                          - query_box: 빈 문자열 (질문 입력란 초기화)
+                          - chatbot: 업데이트된 대화 기록
+                        """
+                        recognized_text = process_audio(audio)
+
+                        # 음성 인식 결과가 오류 메시지인 경우 그대로 반환
+                        if not recognized_text or recognized_text.startswith("음성 인식 실패") or recognized_text.startswith(
+                                "음성 처리 중 오류"):
+                            return recognized_text, chat_history
+
+                        # 인식된 텍스트를 사용하여 질문 처리
+                        return app_instance.process_query(recognized_text, chat_history)
+
+                    # 기존 update_ui_after_refresh 함수 수정 (self 대신 app_instance 사용)
                     def update_ui_after_refresh(result):
                         return (
                             result,  # 상태 메시지
-                            self._get_status_message(),  # 상태 박스 업데이트
-                            f"시스템 상태: {'초기화됨' if self.is_initialized else '초기화되지 않음'}",  # 상태 정보 업데이트
-                            self._get_cache_info()  # 캐시 정보 업데이트
+                            app_instance._get_status_message(),  # 상태 박스 업데이트
+                            f"시스템 상태: {'초기화됨' if app_instance.is_initialized else '초기화되지 않음'}",  # 상태 정보 업데이트
+                            app_instance._get_cache_info()  # 캐시 정보 업데이트
                         )
 
+                    # --- Gradio 이벤트 핸들러 설정 ---
+                    # 예: audio_input 컴포넌트의 stop_recording 이벤트를 아래와 같이 수정
+                    audio_input.stop_recording(
+                        fn=process_audio_and_submit,
+                        inputs=[audio_input, chatbot],
+                        outputs=[query_box, chatbot]
+                    )
+
                     # 음성 인식 결과를 질문 상자에 업데이트
                     audio_input.stop_recording(
                         fn=process_audio,
@@ -1303,6 +1327,9 @@ class AutoRAGChatApp:
         except Exception as e:
             logger.error(f"Gradio 앱 실행 중 오류 발생: {e}", exc_info=True)
             print(f"Gradio 앱 실행 중 오류 발생: {e}")
+
+
+
     def _get_status_message(self) -> str:
         """
         현재 처리 상태 메시지 생성