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Claude 338546662f Voix : Qwen gardé, nombres en lettres reconnus, Gemini plus court
Vu en production avec Qwen sur GPU : la plupart des phrases basculaient sur
Gemini puis Edge (voix différente d'un sous-titre à l'autre).
- Vérification de lecture : les nombres en lettres (« trente », « vingt-cinq
  pour cent ») et leur signe (« plus », « moins ») sont comparés comme les
  chiffres écrits par Whisper, au lieu de passer pour des mots sautés.
- Prises emballées (14 s pour 34 caractères) écartées d'office ; côté
  qwen-tts, max_new_tokens borne la durée à « caractères / 6 + 3 » s.
- Le moteur choisi est gardé tant qu'il lit au moins 70 % du texte
  (avec avertissement), au lieu de 85 % ; 3 tentatives Qwen.
- Gemini : délai d'attente 45 s au lieu de 120 s, erreurs journalisées en repr.

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01Upu97wMmsRkBoj6iVM4rH6
2026-09-29 12:01:42 +00:00

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2.1 KiB
Python

"""Configuration lue dans l'environnement."""
import os
from pathlib import Path
# Pas de clé par défaut : un service exposé avec une clé connue de tous
# n'est pas protégé. Le démarrage échoue si elle manque.
API_KEY = os.environ.get("API_KEY", "")
TEMP_DIR = Path(os.environ.get("TEMP_DIR", "/tmp/ffmpeg_processing"))
# Durée de conservation des fichiers produits (téléchargés par l'application
# puis supprimés ; la purge ne rattrape que les oublis).
FILE_TTL_SECONDS = int(os.environ.get("FILE_TTL_SECONDS", "3600"))
GEMINI_TTS_MODEL = os.environ.get("GEMINI_TTS_MODEL", "gemini-2.5-flash-preview-tts")
# Gemini tire sa lecture au hasard : une température basse et une graine fixe
# donnent une intonation stable d'une génération à l'autre.
GEMINI_TTS_TEMPERATURE = float(os.environ.get("GEMINI_TTS_TEMPERATURE", "0.3"))
GEMINI_TTS_SEED = int(os.environ.get("GEMINI_TTS_SEED", "20260928"))
# Générations tentées quand la lecture ne correspond pas au texte
GEMINI_TTS_ATTEMPTS = int(os.environ.get("GEMINI_TTS_ATTEMPTS", "3"))
# Modèle Whisper utilisé pour caler les sous-titres sur la voix.
WHISPER_MODEL = os.environ.get("WHISPER_MODEL", "base")
WHISPER_COMPUTE_TYPE = os.environ.get("WHISPER_COMPUTE_TYPE", "int8")
# Proxy sortant éventuel pour Edge TTS (aiohttp ne lit pas HTTPS_PROXY seul).
OUTBOUND_PROXY = os.environ.get("HTTPS_PROXY") or os.environ.get("https_proxy") or None
# Rendu
WIDTH = 1080
HEIGHT = 1920
FPS = 30
# La voix démarre après ce délai (le temps de capter l'attention).
VOICE_DELAY = 2.0
SUBTITLE_FONT = os.environ.get("SUBTITLE_FONT", "Montserrat")
# Service Qwen3-TTS par défaut (service qwen-tts, local ou serveur GPU) ; l'adresse
# réglée dans les paramètres de l'application est prioritaire. Vide : aucun.
QWEN_TTS_URL = os.environ.get("QWEN_TTS_URL", "").rstrip("/")
# Sur CPU, la génération prend plusieurs fois la durée de la voix
QWEN_TTS_TIMEOUT = float(os.environ.get("QWEN_TTS_TIMEOUT", "900"))
QWEN_TTS_ATTEMPTS = int(os.environ.get("QWEN_TTS_ATTEMPTS", "3"))
QWEN_TTS_API_KEY = os.environ.get("QWEN_TTS_API_KEY", "")