app.py

from flask import Flask, request, jsonify, send_file
from rvc import *  # 既存のTTSモデルがこのモジュールにあると仮定します
import os

app = Flask(__name__)

# モデルの初期化 (必要ならば)
# Gradio用に定義されていたモデルやパラメータをここで適用
models = [...]  # 実際のモデルのリスト
tts_voices = [...]  # TTS声のリスト

@app.route('/tts', methods=['GET'])
def tts_api():
    try:
        # URLパラメータの取得
        model_name = request.args.get('model_name', default=models[0], type=str)
        f0_key_up = request.args.get('f0_key_up', default=6, type=int)
        f0_method = request.args.get('f0_method', default="rmvpe", type=str)
        index_rate = request.args.get('index_rate', default=1.0, type=float)
        protect0 = request.args.get('protect0', default=0.33, type=float)
        tts_voice = request.args.get('tts_voice', default="ja-JP-NanamiNeural-Female", type=str)
        speed = request.args.get('speed', default=0, type=int)
        tts_text = request.args.get('tts_text', default="こんにちは、私の名前は初音ミクです!", type=str)

        # Gradioと同じTTS関数を呼び出して、音声を生成
        info_text, edge_tts_output, tts_output = tts(
            model_name, speed, tts_text, tts_voice, f0_key_up, f0_method, index_rate, protect0
        )

        # 処理後のtts_outputがタプルで返される場合、そのパスを取得
        if isinstance(tts_output, tuple):
            tts_output = tts_output[0]  # タプルの最初の要素を取得

        # 生成されたTTSファイルをクライアントに返す（tts_outputを使用）
        if tts_output and os.path.exists(tts_output):
            return send_file(tts_output, as_attachment=True)

        # エッジTTS出力を返さないようにする（これは不要）
        # if edge_tts_output and os.path.exists(edge_tts_output):
        #     return send_file(edge_tts_output, as_attachment=True)

        return jsonify({"error": "Failed to generate TTS output"}), 500

    except Exception as e:
        # エラーが発生した場合はJSONでエラーを返す
        return jsonify({"error": str(e)}), 400


if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=7860)