Voix : plus d'accélération sur les SRT, moteur local Qwen3-TTS

SRT : la voix n'est plus jamais accélérée (atempo sans plafond, jusqu'à 2×
et plus, rendait la voix incompréhensible). Un morceau plus long que son
sous-titre déborde et décale les suivants ; les sous-titres suivent la voix,
la vidéo s'allonge et un avertissement signale le décalage.

Rythme : style par défaut « neutre », consignes Gemini sans « rythme
entraînant », débit Edge des styles dynamique/promo ramené à +0 %/+3 %.

Nouveau moteur « qwen » : service qwen-tts (Qwen3-TTS sur CPU, gratuit,
français, ton piloté par consigne, clonage de voix depuis qwen-tts/voices).
Même vérification Whisper que Gemini, généralisée ; repli qwen → gemini →
edge, et une lecture sous 85 % du texte est écartée (mots sautés/faux).

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Upu97wMmsRkBoj6iVM4rH6

qwen-tts/main.py

@@ -0,0 +1,159 @@
+"""Synthèse vocale locale Qwen3-TTS (CPU), appelée par le service ffmpeg-api.
+
+- Voix prédéfinies (modèle CustomVoice) : le ton est donné par une consigne.
+- Voix clonées : un extrait de référence dans voices/ (modèle Base, chargé
+  seulement si au moins une voix y est déposée).
+
+Une seule génération à la fois : chacune occupe tous les cœurs.
+"""
+
+import asyncio
+import contextlib
+import io
+import json
+import logging
+import os
+import time
+from pathlib import Path
+
+import soundfile as sf
+import torch
+from fastapi import Depends, FastAPI, Header, HTTPException
+from fastapi.responses import Response
+from pydantic import BaseModel
+
+logging.basicConfig(level=logging.INFO, format="%(asctime)s %(levelname)s %(name)s: %(message)s")
+log = logging.getLogger("qwen-tts")
+
+MODEL = os.environ.get("QWEN_TTS_MODEL", "Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-CustomVoice")
+CLONE_MODEL = os.environ.get("QWEN_TTS_CLONE_MODEL", "Qwen/Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-Base")
+VOICES_DIR = Path(os.environ.get("QWEN_TTS_VOICES_DIR", Path(__file__).parent / "voices"))
+DTYPE = getattr(torch, os.environ.get("QWEN_TTS_DTYPE", "float32"))
+THREADS = int(os.environ.get("QWEN_TTS_THREADS", "0")) or os.cpu_count() or 1
+API_KEY = os.environ.get("API_KEY", "")
+
+# Voix prédéfinies du modèle CustomVoice (toutes parlent français)
+PRESETS: dict[str, tuple[str, str]] = {
+    "serena": ("Serena — douce et chaleureuse", "female"),
+    "vivian": ("Vivian — vive et lumineuse", "female"),
+    "sohee": ("Sohee — expressive", "female"),
+    "ono_anna": ("Anna — espiègle", "female"),
+    "aiden": ("Aiden — solaire", "male"),
+    "ryan": ("Ryan — dynamique", "male"),
+    "uncle_fu": ("Fu — grave et posée", "male"),
+    "dylan": ("Dylan — jeune et naturelle", "male"),
+    "eric": ("Eric — légèrement voilée", "male"),
+}
+DEFAULT_PRESET = "serena"
+
+torch.set_num_threads(THREADS)
+_lock = asyncio.Lock()
+_models: dict[str, object] = {}
+_clone_prompts: dict[str, object] = {}
+
+
+def _load(name: str):
+    if name not in _models:
+        from qwen_tts import Qwen3TTSModel
+
+        started = time.monotonic()
+        _models[name] = Qwen3TTSModel.from_pretrained(name, device_map="cpu", dtype=DTYPE)
+        log.info("Modèle %s chargé en %.1f s (%d threads)", name, time.monotonic() - started, THREADS)
+    return _models[name]
+
+
+def clones() -> dict[str, dict]:
+    """Voix de référence déposées dans voices/ : nom.wav + nom.txt (+ nom.json)."""
+    found = {}
+    for wav in sorted(VOICES_DIR.glob("*.wav")):
+        transcript = wav.with_suffix(".txt")
+        if not transcript.exists():
+            log.warning("Voix %s ignorée : transcription %s absente", wav.name, transcript.name)
+            continue
+        meta_file = wav.with_suffix(".json")
+        meta = json.loads(meta_file.read_text()) if meta_file.exists() else {}
+        found[wav.stem] = {
+            "id": f"clone:{wav.stem}",
+            "label": meta.get("label", wav.stem.replace("_", " ").title()),
+            "gender": meta.get("gender", "female"),
+            "wav": wav,
+            "text": transcript.read_text().strip(),
+        }
+    return found
+
+
+def _generate(text: str, voice: str, instruct: str, language: str) -> tuple[bytes, str]:
+    if voice.startswith("clone:") and CLONE_MODEL:
+        name = voice.removeprefix("clone:")
+        clone = clones().get(name)
+        if clone is None:
+            raise HTTPException(status_code=404, detail=f"Voix clonée inconnue : {name}")
+        model = _load(CLONE_MODEL)
+        if name not in _clone_prompts:
+            _clone_prompts[name] = model.create_voice_clone_prompt(
+                ref_audio=str(clone["wav"]), ref_text=clone["text"], x_vector_only_mode=False
+            )
+        wavs, rate = model.generate_voice_clone(
+            text=text, language=language, voice_clone_prompt=_clone_prompts[name]
+        )
+        used = clone["id"]
+    else:
+        speaker = voice.lower() if voice.lower() in PRESETS else DEFAULT_PRESET
+        kwargs = {"text": text, "language": language, "speaker": speaker}
+        if instruct:
+            kwargs["instruct"] = instruct
+        wavs, rate = _load(MODEL).generate_custom_voice(**kwargs)
+        used = speaker
+
+    buffer = io.BytesIO()
+    sf.write(buffer, wavs[0], rate, format="WAV", subtype="PCM_16")
+    return buffer.getvalue(), used
+
+
+@contextlib.asynccontextmanager
+async def lifespan(_app: FastAPI):
+    # Chargé au démarrage : la première voix n'attend pas le chargement
+    await asyncio.to_thread(_load, MODEL)
+    log.info("Service prêt, %d voix clonée(s)", len(clones()))
+    yield
+
+
+app = FastAPI(title="SocialFlow Qwen TTS", lifespan=lifespan)
+
+
+def require_key(x_api_key: str | None = Header(None)) -> None:
+    if API_KEY and x_api_key != API_KEY:
+        raise HTTPException(status_code=401, detail="Invalid API Key")
+
+
+class SynthesisRequest(BaseModel):
+    text: str
+    voice: str | None = None
+    instruct: str | None = None
+    language: str = "French"
+
+
+@app.get("/health", dependencies=[Depends(require_key)])
+async def health():
+    return {"status": "ok", "model": MODEL, "busy": _lock.locked()}
+
+
+@app.get("/voices", dependencies=[Depends(require_key)])
+async def voices():
+    presets = [{"id": k, "label": v[0], "gender": v[1]} for k, v in PRESETS.items()]
+    cloned = [{k: c[k] for k in ("id", "label", "gender")} for c in clones().values()] if CLONE_MODEL else []
+    return {"voices": [*cloned, *presets]}
+
+
+@app.post("/synthesize", dependencies=[Depends(require_key)])
+async def synthesize(request: SynthesisRequest):
+    text = request.text.strip()
+    if not text:
+        raise HTTPException(status_code=400, detail="Texte vide")
+    async with _lock:
+        started = time.monotonic()
+        audio, used = await asyncio.to_thread(
+            _generate, text, request.voice or DEFAULT_PRESET, (request.instruct or "").strip(), request.language
+        )
+    log.info("Voix %s : %d car. en %.1f s", used, len(text), time.monotonic() - started)
+    return Response(audio, media_type="audio/wav", headers={"X-Voice": used})