mirror of
https://github.com/R0m1k3/Socialflow.git
synced 2026-10-11 17:26:45 +02:00
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
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2.1 KiB
Python
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"""Configuration lue dans l'environnement."""
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import os
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from pathlib import Path
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# Pas de clé par défaut : un service exposé avec une clé connue de tous
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# n'est pas protégé. Le démarrage échoue si elle manque.
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API_KEY = os.environ.get("API_KEY", "")
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TEMP_DIR = Path(os.environ.get("TEMP_DIR", "/tmp/ffmpeg_processing"))
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# Durée de conservation des fichiers produits (téléchargés par l'application
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# puis supprimés ; la purge ne rattrape que les oublis).
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FILE_TTL_SECONDS = int(os.environ.get("FILE_TTL_SECONDS", "3600"))
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GEMINI_TTS_MODEL = os.environ.get("GEMINI_TTS_MODEL", "gemini-2.5-flash-preview-tts")
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# Gemini tire sa lecture au hasard : une température basse et une graine fixe
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# donnent une intonation stable d'une génération à l'autre.
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GEMINI_TTS_TEMPERATURE = float(os.environ.get("GEMINI_TTS_TEMPERATURE", "0.3"))
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GEMINI_TTS_SEED = int(os.environ.get("GEMINI_TTS_SEED", "20260928"))
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# Générations tentées quand la lecture ne correspond pas au texte
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GEMINI_TTS_ATTEMPTS = int(os.environ.get("GEMINI_TTS_ATTEMPTS", "3"))
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# Modèle Whisper utilisé pour caler les sous-titres sur la voix.
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WHISPER_MODEL = os.environ.get("WHISPER_MODEL", "base")
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WHISPER_COMPUTE_TYPE = os.environ.get("WHISPER_COMPUTE_TYPE", "int8")
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# Proxy sortant éventuel pour Edge TTS (aiohttp ne lit pas HTTPS_PROXY seul).
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OUTBOUND_PROXY = os.environ.get("HTTPS_PROXY") or os.environ.get("https_proxy") or None
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# Rendu
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WIDTH = 1080
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HEIGHT = 1920
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FPS = 30
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# La voix démarre après ce délai (le temps de capter l'attention).
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VOICE_DELAY = 2.0
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SUBTITLE_FONT = os.environ.get("SUBTITLE_FONT", "Montserrat")
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# Service Qwen3-TTS par défaut (service qwen-tts, local ou serveur GPU) ; l'adresse
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# réglée dans les paramètres de l'application est prioritaire. Vide : aucun.
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QWEN_TTS_URL = os.environ.get("QWEN_TTS_URL", "").rstrip("/")
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# Sur CPU, la génération prend plusieurs fois la durée de la voix
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QWEN_TTS_TIMEOUT = float(os.environ.get("QWEN_TTS_TIMEOUT", "900"))
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QWEN_TTS_ATTEMPTS = int(os.environ.get("QWEN_TTS_ATTEMPTS", "3"))
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QWEN_TTS_API_KEY = os.environ.get("QWEN_TTS_API_KEY", "")
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