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Socialflow/ffmpeg-service/app/config.py
T
Claude 44daa88a49 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
2026-09-29 09:39:47 +00:00

46 lines
2.0 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")
# Moteur local Qwen3-TTS (service qwen-tts). Vide : moteur indisponible.
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", "2"))
QWEN_TTS_API_KEY = os.environ.get("QWEN_TTS_API_KEY", "")