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Locuciones de radio con voz IA local (XTTS-v2) integradas a G Radio Player: interfaz Rust/GTK4 de configuración, motor de generación y enriquecimiento de texto en Python, daemon de monitoreo que dispara locuciones sin pausar playlist-refill. Requiere radio-player >= 0.4.11.
120 lines
3.7 KiB
Python
120 lines
3.7 KiB
Python
#!/usr/bin/env python3
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"""Genera una locución con XTTS-v2 usando la voz de referencia de GRP (o una
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voz de referencia propia de la estación, si reemplazó el archivo).
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Uso:
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generar.py "texto de la locución" [nombre_salida]
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Salida: ruta del MP3 generado, impresa en stdout (para que scripts la capturen).
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Variables de entorno:
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GR_LOCUTOR_VOZ ruta al WAV de referencia (default: ~/.gradio/data/locutor-ia/referencia/voz_referencia.wav)
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GR_LOCUTOR_DIR carpeta de datos (default: ~/.gradio/data/locutor-ia)
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"""
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import os
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import socket
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import subprocess
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import sys
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import time
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# Forzar resolución IPv4: en la prueba real en RPi5 una conexión IPv6 mal
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# enrutada dejó el proceso colgado ~53 minutos esperando una respuesta que
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# nunca llegó. Esto evita ese modo de falla en cualquier red similar.
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_orig_getaddrinfo = socket.getaddrinfo
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def _ipv4_only_getaddrinfo(host, port, family=0, type=0, proto=0, flags=0):
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return _orig_getaddrinfo(host, port, socket.AF_INET, type, proto, flags)
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socket.getaddrinfo = _ipv4_only_getaddrinfo
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DATA_DIR = os.environ.get("GR_LOCUTOR_DIR", os.path.expanduser("~/.gradio/data/locutor-ia"))
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SALIDA_DIR = os.path.join(DATA_DIR, "salida")
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def log(msg):
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print(f"[gr-locutor] {msg}", file=sys.stderr, flush=True)
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def voz_referencia():
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"""Prioridad: variable de entorno GR_LOCUTOR_VOZ > locutor.config
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(voz_modo=propia + voz_propia_path, escrito por gr-locutor-config) >
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voz genérica de GRP por defecto."""
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env = os.environ.get("GR_LOCUTOR_VOZ")
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if env:
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return env
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config_path = os.path.join(DATA_DIR, "locutor.config")
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modo = "generica"
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ruta_propia = ""
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try:
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with open(config_path) as f:
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for line in f:
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if "=" not in line or line.strip().startswith("#"):
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continue
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clave, valor = line.split("=", 1)
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clave, valor = clave.strip(), valor.strip()
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if clave == "voz_modo":
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modo = valor
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elif clave == "voz_propia_path":
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ruta_propia = valor
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except FileNotFoundError:
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pass
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if modo == "propia" and ruta_propia:
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return ruta_propia
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return os.path.join(DATA_DIR, "referencia", "voz_referencia.wav")
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REF_VOICE = voz_referencia()
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def has_gpu():
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try:
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import torch
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return torch.cuda.is_available()
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except Exception:
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return False
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def main():
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if len(sys.argv) < 2:
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print(f"Uso: {sys.argv[0]} \"texto de la locución\" [nombre_salida]", file=sys.stderr)
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sys.exit(1)
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texto = sys.argv[1]
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nombre = sys.argv[2] if len(sys.argv) > 2 else time.strftime("locucion_%Y%m%d_%H%M%S")
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if not os.path.isfile(REF_VOICE):
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log(f"ERROR: no existe la voz de referencia en {REF_VOICE}")
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log("Ejecuta el instalador o coloca un WAV de 15-30s en esa ruta.")
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sys.exit(1)
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os.makedirs(SALIDA_DIR, exist_ok=True)
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wav_path = f"/tmp/{nombre}.wav"
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mp3_path = os.path.join(SALIDA_DIR, f"{nombre}.mp3")
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device = "cuda" if has_gpu() else "cpu"
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log(f"Dispositivo: {device} | Voz de referencia: {REF_VOICE}")
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t0 = time.time()
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from TTS.api import TTS
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tts = TTS("tts_models/multilingual/multi-dataset/xtts_v2").to(device)
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t_load = time.time()
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tts.tts_to_file(text=texto, speaker_wav=REF_VOICE, language="es", file_path=wav_path)
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t_gen = time.time()
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log(f"Cargar modelo: {t_load - t0:.1f}s | Generar: {t_gen - t_load:.1f}s")
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subprocess.run(
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["ffmpeg", "-y", "-loglevel", "error", "-i", wav_path, "-ar", "44100", "-b:a", "320k", mp3_path],
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check=True,
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)
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os.remove(wav_path)
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print(mp3_path)
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if __name__ == "__main__":
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main()
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