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# D3RO-VOICE 외부 AI 엔진 연동 상세 설계서

> 버전: 1.0  
> 작성일: 2026-04-04  
> 기반: 01-service-specifications.md의 LocalSTT, LocalLLM, LocalTTS 서비스 명세

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## 목차

1. [faster-whisper STT Sidecar](#1-faster-whisper-stt-sidecar)
2. [Ollama LLM REST API](#2-ollama-llm-rest-api)
3. [TTS 엔진 (Kokoro + edge-tts)](#3-tts-엔진-kokoro--edge-tts)
4. [통합 시퀀스 다이어그램](#4-통합-시퀀스-다이어그램)
5. [에러 시나리오 & 복구 전략](#5-에러-시나리오--복구-전략)
6. [모델 추천 & 한국어 성능](#6-모델-추천--한국어-성능)

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## 1. faster-whisper STT Sidecar

### 1.1 아키텍처 결정: Python HTTP Sidecar

**선택: 로컬 HTTP 서버 (FastAPI)**

| 방식 | 장점 | 단점 | 판정 |
|------|------|------|------|
| stdin/stdout JSON Lines | 단순, 의존성 없음 | 바이너리(오디오) 전송 비효율, 에러 핸들링 복잡 | △ |
| 로컬 HTTP 서버 | 표준 프로토콜, 멀티파트 오디오 전송, health check 용이 | 포트 관리 필요 | **◎ 채택** |
| WebSocket | 양방향 스트리밍 | 과도한 복잡성 | △ |

**채택 근거:**
- HTTP는 Electron의 `fetch()` API와 자연스럽게 호환
- health check (`GET /health`)가 HTTP 수준에서 가능
- 오디오 데이터를 multipart/form-data로 효율적 전송
- 향후 remote-whisper (GPU 서버)로 전환 시 코드 변경 최소화

### 1.2 Sidecar Python 서버 설계

```python
# sidecar/whisper_server.py
from fastapi import FastAPI, UploadFile, File
from faster_whisper import WhisperModel
import uvicorn
import sys
import json

app = FastAPI()
model: WhisperModel | None = None

@app.get("/health")
async def health():
    return {
        "status": "ready" if model else "loading",
        "model": current_model_id,
        "device": current_device
    }

@app.post("/load")
async def load_model(body: dict):
    """모델 로드/교체"""
    global model, current_model_id
    model_id = body["model_id"]  # "base", "small", "medium", "large-v3", "large-v3-turbo"
    device = body.get("device", "auto")  # "auto", "cpu", "cuda"
    compute_type = body.get("compute_type", "int8")
    
    model = WhisperModel(
        model_id,
        device=device,
        compute_type=compute_type,
        download_root=body.get("model_dir", "./models")
    )
    current_model_id = model_id
    return {"status": "loaded", "model_id": model_id}

@app.post("/transcribe")
async def transcribe(
    audio: UploadFile = File(...),
    language: str = "auto",
    initial_prompt: str = "",
    vad_filter: bool = True
):
    """PCM16 16kHz mono 오디오를 전사"""
    import numpy as np
    import io
    
    audio_bytes = await audio.read()
    audio_np = np.frombuffer(audio_bytes, dtype=np.int16).astype(np.float32) / 32768.0
    
    segments, info = model.transcribe(
        audio_np,
        beam_size=5,
        language=None if language == "auto" else language,
        initial_prompt=initial_prompt or None,
        vad_filter=vad_filter,
        vad_parameters=dict(min_silence_duration_ms=500),
        word_timestamps=False
    )
    
    result_segments = []
    full_text = ""
    for seg in segments:
        result_segments.append({
            "text": seg.text,
            "start": seg.start,
            "end": seg.end,
            "confidence": seg.avg_log_prob
        })
        full_text += seg.text
    
    return {
        "text": full_text.strip(),
        "segments": result_segments,
        "language": info.language,
        "language_probability": info.language_probability,
        "duration": info.duration
    }

@app.post("/shutdown")
async def shutdown():
    """Graceful shutdown"""
    import asyncio
    asyncio.get_event_loop().call_later(0.5, sys.exit, 0)
    return {"status": "shutting_down"}

if __name__ == "__main__":
    port = int(sys.argv[1]) if len(sys.argv) > 1 else 0  # 0 = 랜덤 포트
    uvicorn.run(app, host="127.0.0.1", port=port)
```

### 1.3 Electron Main Process에서 Sidecar 관리

```typescript
// src/main/services/stt/WhisperSidecar.ts

import { spawn, ChildProcess } from 'child_process';
import { EventEmitter } from 'events';
import getPort from 'get-port';

interface SidecarOptions {
  pythonPath: string;       // 내장 Python 또는 시스템 Python
  scriptPath: string;       // sidecar/whisper_server.py 경로
  modelDir: string;         // 모델 다운로드 디렉토리
}

class WhisperSidecar extends EventEmitter {
  private process: ChildProcess | null = null;
  private port: number = 0;
  private baseUrl: string = '';

  async start(options: SidecarOptions): Promise<void> {
    this.port = await getPort();  // 사용 가능한 랜덤 포트 확보
    
    this.process = spawn(options.pythonPath, [
      options.scriptPath,
      String(this.port),
    ], {
      stdio: ['pipe', 'pipe', 'pipe'],
      env: { ...process.env, PYTHONUNBUFFERED: '1' },
    });

    this.baseUrl = `http://127.0.0.1:${this.port}`;

    // stderr 로깅
    this.process.stderr?.on('data', (data: Buffer) => {
      const msg = data.toString();
      // uvicorn 시작 로그에서 포트 확인
      if (msg.includes('Uvicorn running')) {
        this.emit('ready');
      }
    });

    // 크래시 감지 & 자동 재시작
    this.process.on('exit', (code, signal) => {
      if (code !== 0 && signal !== 'SIGTERM') {
        this.emit('crash', { code, signal });
        this.scheduleRestart(options);
      }
    });

    // 시작 후 health check 폴링
    await this.waitForReady(10_000);
  }

  private async waitForReady(timeoutMs: number): Promise<void> {
    const deadline = Date.now() + timeoutMs;
    while (Date.now() < deadline) {
      try {
        const res = await fetch(`${this.baseUrl}/health`);
        if (res.ok) return;
      } catch { /* 아직 시작 안 됨 */ }
      await new Promise(r => setTimeout(r, 200));
    }
    throw new Error('Whisper sidecar failed to start within timeout');
  }

  private restartCount = 0;
  private scheduleRestart(options: SidecarOptions): void {
    if (this.restartCount >= 3) {
      this.emit('error', { code: 'STT_SIDECAR_CRASH', message: 'Sidecar crashed 3 times' });
      return;
    }
    this.restartCount++;
    const delay = Math.min(1000 * Math.pow(2, this.restartCount), 10_000);
    setTimeout(() => this.start(options), delay);
  }

  async loadModel(modelId: string, device = 'auto'): Promise<void> {
    const res = await fetch(`${this.baseUrl}/load`, {
      method: 'POST',
      headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
      body: JSON.stringify({ model_id: modelId, device }),
    });
    if (!res.ok) throw new Error(`Model load failed: ${res.statusText}`);
  }

  async transcribe(audioBuffer: Buffer, options: {
    language?: string;
    initialPrompt?: string;
    vadFilter?: boolean;
  } = {}): Promise<TranscriptionResult> {
    const formData = new FormData();
    formData.append('audio', new Blob([audioBuffer]), 'audio.pcm');
    if (options.language) formData.append('language', options.language);
    if (options.initialPrompt) formData.append('initial_prompt', options.initialPrompt);
    formData.append('vad_filter', String(options.vadFilter ?? true));

    const res = await fetch(`${this.baseUrl}/transcribe`, {
      method: 'POST',
      body: formData,
    });

    if (!res.ok) throw new Error(`Transcription failed: ${res.statusText}`);
    return res.json();
  }

  async shutdown(): Promise<void> {
    try {
      await fetch(`${this.baseUrl}/shutdown`, { method: 'POST' });
    } catch { /* 이미 종료됨 */ }
    this.process?.kill('SIGTERM');
    this.process = null;
  }
}
```

### 1.4 모델 다운로드 & 관리

faster-whisper는 Hugging Face Hub에서 CTranslate2 변환 모델을 자동 다운로드한다.

```typescript
// 모델 크기별 정보
const WHISPER_MODELS = {
  'tiny':      { size: 75_000_000,  vram: 1_000, rtf_cpu: 6.0 },
  'base':      { size: 145_000_000, vram: 1_000, rtf_cpu: 4.0 },
  'small':     { size: 484_000_000, vram: 2_000, rtf_cpu: 2.0 },
  'medium':    { size: 1_530_000_000, vram: 5_000, rtf_cpu: 1.0 },
  'large-v3':  { size: 3_090_000_000, vram: 10_000, rtf_cpu: 0.5 },
  'turbo':     { size: 1_620_000_000, vram: 6_000, rtf_cpu: 0.8 },
} as const;

// 모델 디렉토리: {app.getPath('userData')}/models/whisper/
// faster-whisper가 download_root 옵션으로 자동 관리
// 다운로드 진행률은 Python 측에서 huggingface_hub 콜백 사용
```

**모델 다운로드 진행률 전달:**

```python
# sidecar에 다운로드 전용 엔드포인트 추가
@app.post("/download")
async def download_model(body: dict):
    """모델 다운로드 (SSE로 진행률 스트리밍)"""
    from starlette.responses import StreamingResponse
    
    async def progress_stream():
        from huggingface_hub import snapshot_download
        import threading
        
        # snapshot_download는 동기이므로 스레드에서 실행
        # tqdm 콜백 훅으로 진행률 전달
        yield json.dumps({"status": "downloading", "progress": 0}) + "\n"
        
        snapshot_download(
            f"Systran/faster-whisper-{body['model_id']}",
            local_dir=f"./models/faster-whisper-{body['model_id']}"
        )
        
        yield json.dumps({"status": "complete", "progress": 100}) + "\n"
    
    return StreamingResponse(progress_stream(), media_type="application/x-ndjson")
```

### 1.5 실시간 전사 (transcription_delta) 가능 여부

**결론: 제한적으로 가능**

faster-whisper 자체는 진정한 스트리밍을 지원하지 않는다. `transcribe()`는 전체 오디오를 받아 세그먼트를 generator로 반환하지만, 각 세그먼트는 30초 윈도우 단위로 처리된다.

**의사-스트리밍 구현 전략:**

```
[오디오 버퍼 누적 중]
    │
    ├── 매 2-3초마다 현재까지의 버퍼로 transcribe → delta 이벤트
    │   (마지막 세그먼트는 불완전할 수 있으므로 isFinal: false)
    │
    └── 녹음 종료 시 전체 버퍼로 최종 transcribe → isFinal: true
```

이 접근은 WhisperLive/whisper_streaming 프로젝트가 사용하는 패턴과 동일하다. 지연시간은 세그먼트 단위(~2-5초)이며, 실시간 자막 수준의 즉각적 피드백은 아니다.

**D3RO-VOICE에서의 실용적 선택:**
- 녹음 완료 후 일괄 전사 (기본 모드) — 가장 정확
- 녹음 중 중간 델타 표시 (옵션) — UI 피드백용, 최종 결과와 다를 수 있음

### 1.6 대안 분석

#### whisper.cpp Node.js 바인딩

| 패키지 | 최종 업데이트 | 특징 | 판정 |
|--------|-------------|------|------|
| `@fugood/whisper.node` | 2026-03 | 활발한 유지보수, whisper.rn과 API 호환 | 후보 |
| `whisper-node` | 2023-11 | 방치됨 | ✗ |
| `nodejs-whisper` | 2025-05 | CLI 래퍼, 프로세스 스폰 | △ |
| `smart-whisper` | 2025 | 모델 자동 오프로딩 | △ |

**`@fugood/whisper.node` 장점:** Python 의존성 제거, Electron 네이티브 모듈로 직접 통합  
**단점:** GPU 가속 제한적 (CUDA 지원은 빌드 필요), faster-whisper 대비 성능 약간 열세  

**권장:** MVP에서는 faster-whisper Python sidecar 사용, 향후 `@fugood/whisper.node`로 마이그레이션 검토

#### Ollama에 Whisper 로드 가능 여부

**불가능.** Ollama는 텍스트 생성 LLM 전용이며, 오디오→텍스트 모달리티를 지원하지 않는다.

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## 2. Ollama LLM REST API

### 2.1 엔드포인트 전체 명세

기본 URL: `http://localhost:11434`

#### POST /api/generate — 텍스트 생성

```typescript
// 요청
interface OllamaGenerateRequest {
  model: string;              // 필수: "gemma4:e4b"
  prompt: string;             // 필수
  suffix?: string;            // FIM (Fill-in-Middle) 지원 모델용
  system?: string;            // 시스템 프롬프트
  format?: 'json' | object;  // JSON 모드 또는 JSON schema
  stream?: boolean;           // 기본 true
  options?: {
    temperature?: number;     // 0.0~2.0, 기본 0.8
    top_p?: number;           // 0.0~1.0
    top_k?: number;           // 기본 40
    num_predict?: number;     // 최대 토큰 수, 기본 -1(무제한)
    stop?: string[];          // stop 시퀀스
  };
  keep_alive?: string;        // 모델 메모리 유지: "5m", "0"(즉시 해제)
}

// 스트리밍 응답 (NDJSON, 각 줄이 JSON 객체)
interface OllamaGenerateStreamChunk {
  model: string;
  created_at: string;         // ISO 8601
  response: string;           // 생성된 토큰
  done: boolean;
}

// 최종 응답 (done: true일 때 추가 필드)
interface OllamaGenerateFinalChunk extends OllamaGenerateStreamChunk {
  done: true;
  total_duration: number;      // 나노초
  load_duration: number;       // 나노초
  prompt_eval_count: number;   // 프롬프트 토큰 수
  prompt_eval_duration: number;// 나노초
  eval_count: number;          // 생성 토큰 수
  eval_duration: number;       // 나노초
  context: number[];           // 컨텍스트 토큰 (후속 요청에 재사용 가능)
}
```

#### POST /api/chat — 대화형 생성

```typescript
interface OllamaChatRequest {
  model: string;
  messages: Array<{
    role: 'system' | 'user' | 'assistant';
    content: string;
    images?: string[];        // base64 이미지 (멀티모달 모델)
  }>;
  stream?: boolean;
  format?: 'json' | object;
  tools?: OllamaTool[];       // 함수 호출
  options?: OllamaModelOptions;
  keep_alive?: string;
}

// 스트리밍 응답
interface OllamaChatStreamChunk {
  model: string;
  created_at: string;
  message: {
    role: 'assistant';
    content: string;          // 토큰 조각
  };
  done: boolean;
}
```

#### GET /api/tags — 로컬 모델 목록

```typescript
// GET http://localhost:11434/api/tags
interface OllamaTagsResponse {
  models: Array<{
    name: string;             // "gemma4:e4b"
    model: string;
    modified_at: string;      // ISO 8601
    size: number;             // 바이트
    digest: string;           // SHA256
    details: {
      parent_model: string;
      format: string;         // "gguf"
      family: string;         // "gemma4"
      parameter_size: string; // "4.5B"
      quantization_level: string; // "Q4_K_M"
    };
  }>;
}
```

#### POST /api/pull — 모델 다운로드

```typescript
// 요청
interface OllamaPullRequest {
  name: string;     // "gemma4:e4b"
  stream?: boolean; // 기본 true
}

// 스트리밍 응답 (진행률)
interface OllamaPullStreamChunk {
  status: string;   // "pulling manifest", "downloading sha256:...", "success"
  digest?: string;
  total?: number;   // 전체 바이트
  completed?: number; // 완료 바이트
}
```

#### POST /api/show — 모델 정보

```typescript
// POST http://localhost:11434/api/show
// 요청: { "name": "gemma4:e4b" }
interface OllamaShowResponse {
  modelfile: string;
  parameters: string;
  template: string;
  details: {
    parent_model: string;
    format: string;
    family: string;
    parameter_size: string;
    quantization_level: string;
  };
  model_info: Record<string, unknown>;
}
```

#### DELETE /api/delete — 모델 삭제

```typescript
// DELETE http://localhost:11434/api/delete
// 요청: { "name": "gemma4:e4b" }
// 응답: 200 OK (성공) | 404 Not Found
```

### 2.2 Node.js 클라이언트 구현

```typescript
// src/main/services/llm/OllamaClient.ts

const OLLAMA_BASE = 'http://localhost:11434';

class OllamaClient {
  private abortController: AbortController | null = null;

  /** Ollama 서버 가용성 확인 */
  async checkAvailability(): Promise<boolean> {
    try {
      const res = await fetch(`${OLLAMA_BASE}/api/tags`, {
        signal: AbortSignal.timeout(3000),
      });
      return res.ok;
    } catch {
      return false;
    }
  }

  /** 모델 목록 조회 */
  async getModels(): Promise<OllamaTagsResponse> {
    const res = await fetch(`${OLLAMA_BASE}/api/tags`);
    if (!res.ok) throw this.toServiceError(res);
    return res.json();
  }

  /** 비스트리밍 생성 */
  async generate(prompt: string, options: GenerateOptions = {}): Promise<GenerateResult> {
    const res = await fetch(`${OLLAMA_BASE}/api/generate`, {
      method: 'POST',
      headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
      body: JSON.stringify({
        model: options.model ?? 'gemma4:e4b',
        prompt,
        system: options.systemPrompt,
        stream: false,
        options: {
          temperature: options.temperature ?? 0.7,
          num_predict: options.maxTokens ?? 2048,
          top_p: options.topP,
          top_k: options.topK,
        },
      }),
    });

    if (!res.ok) throw this.toServiceError(res);
    const data = await res.json();

    return {
      text: data.response,
      model: data.model,
      promptTokens: data.prompt_eval_count ?? 0,
      completionTokens: data.eval_count ?? 0,
      totalDuration: Math.round((data.total_duration ?? 0) / 1_000_000), // ns → ms
    };
  }

  /** 스트리밍 생성 */
  stream(
    prompt: string,
    options: Omit<GenerateOptions, 'stream'>,
    onToken: (token: string, done: boolean) => void,
  ): AbortController {
    const controller = new AbortController();
    this.abortController = controller;

    const run = async () => {
      const res = await fetch(`${OLLAMA_BASE}/api/generate`, {
        method: 'POST',
        headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
        body: JSON.stringify({
          model: options.model ?? 'gemma4:e4b',
          prompt,
          system: options.systemPrompt,
          stream: true,
          options: {
            temperature: options.temperature ?? 0.7,
            num_predict: options.maxTokens ?? 2048,
          },
        }),
        signal: controller.signal,
      });

      if (!res.ok) throw this.toServiceError(res);

      const reader = res.body!.getReader();
      const decoder = new TextDecoder();
      let buffer = '';

      while (true) {
        const { done, value } = await reader.read();
        if (done) break;

        buffer += decoder.decode(value, { stream: true });
        const lines = buffer.split('\n');
        buffer = lines.pop()!; // 마지막 불완전한 줄 보존

        for (const line of lines) {
          if (!line.trim()) continue;
          const chunk = JSON.parse(line) as OllamaGenerateStreamChunk;
          onToken(chunk.response, chunk.done);
        }
      }
    };

    run().catch(err => {
      if (err.name !== 'AbortError') {
        onToken('', true); // 에러 시에도 done 신호
      }
    });

    return controller;
  }

  /** 모델 다운로드 (진행률 콜백) */
  async pullModel(
    name: string,
    onProgress: (status: string, completed: number, total: number) => void,
  ): Promise<void> {
    const res = await fetch(`${OLLAMA_BASE}/api/pull`, {
      method: 'POST',
      headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
      body: JSON.stringify({ name, stream: true }),
    });

    const reader = res.body!.getReader();
    const decoder = new TextDecoder();
    let buffer = '';

    while (true) {
      const { done, value } = await reader.read();
      if (done) break;
      buffer += decoder.decode(value, { stream: true });
      const lines = buffer.split('\n');
      buffer = lines.pop()!;

      for (const line of lines) {
        if (!line.trim()) continue;
        const chunk = JSON.parse(line) as OllamaPullStreamChunk;
        onProgress(chunk.status, chunk.completed ?? 0, chunk.total ?? 0);
      }
    }
  }

  /** 현재 스트리밍 취소 */
  abort(): void {
    this.abortController?.abort();
    this.abortController = null;
  }

  private toServiceError(res: Response): ServiceError {
    return {
      code: res.status === 404 ? 'LLM_MODEL_NOT_FOUND' : 'LLM_CONNECTION_FAILED',
      message: `Ollama API error: ${res.status} ${res.statusText}`,
    };
  }
}
```

### 2.3 시스템 프롬프트 설계

```typescript
const SYSTEM_PROMPTS = {
  /** 텍스트 다듬기 (문체 교정) */
  polish_formal: `당신은 한국어 텍스트 교정 전문가입니다.
사용자가 제공하는 음성 인식 결과를 자연스럽고 격식체인 문장으로 다듬어주세요.
- 구어체를 문어체로 변환
- 불필요한 반복이나 말더듬 제거
- 맞춤법과 문법 교정
- 원본 의미를 절대 변경하지 마세요
교정된 텍스트만 출력하세요. 설명이나 부연은 붙이지 마세요.`,

  polish_casual: `당신은 한국어 텍스트 교정 전문가입니다.
사용자가 제공하는 음성 인식 결과를 자연스러운 구어체로 다듬어주세요.
- 말더듬, 반복어 제거
- 맞춤법 교정
- 자연스러운 대화체 유지
교정된 텍스트만 출력하세요.`,

  /** 번역 */
  translate: (targetLang: string) => `You are a professional translator.
Translate the following text to ${targetLang}.
Output ONLY the translated text, nothing else.`,

  /** 요약 */
  summarize: `당신은 요약 전문가입니다.
사용자가 제공하는 텍스트를 핵심만 간결하게 요약해주세요.
3문장 이내로 요약하세요. 요약문만 출력하세요.`,

  /** 사용자 정의 명령어용 래퍼 */
  custom: (userPrompt: string) => `다음 지시에 따라 텍스트를 처리해주세요:
${userPrompt}
처리된 텍스트만 출력하세요.`,
} as const;
```

### 2.4 가용성 모니터링 & 에러 처리

```typescript
// Ollama 가용성 폴링
class OllamaHealthMonitor {
  private intervalId: NodeJS.Timeout | null = null;
  private _available = false;

  start(onChanged: (available: boolean) => void): void {
    this.intervalId = setInterval(async () => {
      const client = new OllamaClient();
      const nowAvailable = await client.checkAvailability();
      if (nowAvailable !== this._available) {
        this._available = nowAvailable;
        onChanged(nowAvailable);
      }
    }, 5_000);
  }

  stop(): void {
    if (this.intervalId) clearInterval(this.intervalId);
  }

  get available(): boolean { return this._available; }
}
```

**에러 시나리오:**

| 상황 | 감지 방법 | 대응 |
|------|-----------|------|
| Ollama 미실행 | `fetch` ECONNREFUSED | UI에 "Ollama를 실행해주세요" 알림, 설치 링크 제공 |
| 모델 미다운로드 | 404 응답 또는 `/api/tags`에 없음 | 모델 다운로드 UI 표시, `/api/pull` 호출 |
| 생성 중 타임아웃 | AbortController.timeout | 사용자에게 재시도 옵션 제공 |
| 스트리밍 중 연결 끊김 | reader에서 에러 | 부분 결과 보존, 에러 표시 |
| VRAM 부족 | Ollama 에러 응답 | 더 작은 모델 추천 |

---

## 3. TTS 엔진 (Kokoro + edge-tts)

### 3.1 아키텍처 결정: 이중 TTS 전략

**Piper TTS는 채택하지 않는다.**
- 공식 리포지토리가 2025-10-06에 아카이브됨
- 한국어 음성 모델 공식 미지원 (커뮤니티 학습 모델만 존재)
- 후속 프로젝트(piper1-gpl)도 한국어 지원 불확실

**채택 전략:**

| 엔진 | 역할 | 한국어 | 오프라인 | 품질 |
|------|------|--------|---------|------|
| **Kokoro TTS** (kokoro-onnx) | 기본 TTS | ◎ 지원 (6개 언어 중 하나) | ◎ 완전 오프라인 | ◎ 82M 파라미터, 고품질 |
| **edge-tts** | 폴백 TTS | ◎ 다수 한국어 음성 | ✗ 인터넷 필요 | ◎◎ Microsoft 클라우드 품질 |

**우선순위:** Kokoro (오프라인) → edge-tts (고품질 폴백) → 없음 (TTS 비활성)

### 3.2 Kokoro TTS Sidecar 설계

Kokoro는 Python 기반이므로 Whisper sidecar와 같은 프로세스에서 호스팅 가능하다.

```python
# sidecar/tts_server.py (또는 whisper_server.py에 통합)
from kokoro_onnx import Kokoro
import soundfile as sf
import numpy as np
import io

kokoro: Kokoro | None = None

@app.post("/tts/load")
async def tts_load(body: dict):
    """Kokoro 모델 로드"""
    global kokoro
    kokoro = Kokoro(
        model_path=body.get("model_path", "kokoro-v1_0.onnx"),
        voices_path=body.get("voices_path", "voices-v1_0.bin")
    )
    return {"status": "loaded"}

@app.post("/tts/synthesize")
async def tts_synthesize(body: dict):
    """텍스트를 PCM 오디오로 변환"""
    text = body["text"]
    voice = body.get("voice", "kf_default")  # 한국어 여성 기본
    speed = body.get("speed", 1.0)
    
    samples, sample_rate = kokoro.create(
        text=text,
        voice=voice,
        speed=speed,
        lang="ko"  # 한국어
    )
    
    # PCM16으로 변환하여 반환
    pcm16 = (samples * 32767).astype(np.int16)
    
    buf = io.BytesIO()
    sf.write(buf, pcm16, sample_rate, format='WAV')
    buf.seek(0)
    
    from starlette.responses import Response
    return Response(
        content=buf.read(),
        media_type="audio/wav",
        headers={"X-Sample-Rate": str(sample_rate)}
    )

@app.get("/tts/voices")
async def tts_voices():
    """사용 가능한 음성 목록"""
    return {
        "voices": [
            {"id": "kf_default", "name": "Korean Female", "language": "ko", "gender": "female"},
            {"id": "km_default", "name": "Korean Male", "language": "ko", "gender": "male"},
            # Kokoro 82M 모델의 한국어 음성들
        ]
    }
```

### 3.3 edge-tts 폴백 (Node.js)

edge-tts에는 Node.js 구현(`@nicepkg/edge-tts` 또는 `edge-tts` npm)이 존재한다.

```typescript
// src/main/services/tts/EdgeTTSClient.ts

// edge-tts npm 패키지 사용 (andresayac/edge-tts)
import { MsEdgeTTS } from 'edge-tts';

class EdgeTTSClient {
  async synthesize(text: string, voice = 'ko-KR-SunHiNeural'): Promise<Buffer> {
    const tts = new MsEdgeTTS();
    await tts.setMetadata(voice, 'audio-24khz-48kbitrate-mono-mp3');
    
    const { audioStream } = await tts.toStream(text);
    const chunks: Buffer[] = [];
    
    for await (const chunk of audioStream) {
      chunks.push(Buffer.from(chunk));
    }
    
    return Buffer.concat(chunks);
  }

  async getVoices(): Promise<Array<{id: string; name: string; locale: string}>> {
    // 한국어 음성 목록
    return [
      { id: 'ko-KR-SunHiNeural', name: '선히 (여성)', locale: 'ko-KR' },
      { id: 'ko-KR-InJoonNeural', name: '인준 (남성)', locale: 'ko-KR' },
      { id: 'ko-KR-BongJinNeural', name: '봉진 (남성)', locale: 'ko-KR' },
      { id: 'ko-KR-GookMinNeural', name: '국민 (남성)', locale: 'ko-KR' },
      { id: 'ko-KR-JiMinNeural', name: '지민 (여성)', locale: 'ko-KR' },
      { id: 'ko-KR-SeoHyeonNeural', name: '서현 (여성)', locale: 'ko-KR' },
      { id: 'ko-KR-SoonBokNeural', name: '순복 (여성)', locale: 'ko-KR' },
      { id: 'ko-KR-YuJinNeural', name: '유진 (여성)', locale: 'ko-KR' },
    ];
  }
}
```

### 3.4 통합 TTS 서비스

```typescript
// src/main/services/tts/LocalTTSService.ts

class LocalTTSServiceImpl implements ILocalTTSService {
  private kokoroAvailable = false;
  private edgeTTSAvailable = false;

  async speak(text: string, voiceId?: string, options?: TTSOptions): Promise<void> {
    let audioBuffer: Buffer;

    if (this.kokoroAvailable) {
      // 1순위: Kokoro (오프라인)
      audioBuffer = await this.sidecar.synthesize(text, voiceId, options);
    } else if (this.edgeTTSAvailable) {
      // 2순위: edge-tts (온라인)
      audioBuffer = await this.edgeTTS.synthesize(text, voiceId);
    } else {
      throw { code: 'TTS_ENGINE_NOT_FOUND', message: 'No TTS engine available' };
    }

    // Web Audio API로 재생 (renderer에 IPC로 전달)
    this.emit('audio-output', {
      buffer: audioBuffer,
      sampleRate: 24000,
      isFinal: true,
    });
  }
}
```

### 3.5 오디오 재생: Renderer에서 Web Audio API

```typescript
// src/renderer/hooks/useAudioPlayer.ts

function useAudioPlayer() {
  const audioContextRef = useRef<AudioContext | null>(null);

  const playPCM = async (wavBuffer: ArrayBuffer, sampleRate: number) => {
    if (!audioContextRef.current) {
      audioContextRef.current = new AudioContext({ sampleRate });
    }
    const ctx = audioContextRef.current;

    // WAV 디코딩
    const audioBuffer = await ctx.decodeAudioData(wavBuffer);
    
    const source = ctx.createBufferSource();
    source.buffer = audioBuffer;
    source.connect(ctx.destination);
    source.start();
    
    return new Promise<void>(resolve => {
      source.onended = () => resolve();
    });
  };

  return { playPCM };
}
```

---

## 4. 통합 시퀀스 다이어그램

### 4.1 전체 파이프라인: 핫키 → 텍스트 삽입

```
User                 HotkeyService   VoiceModeService   AudioCapture    WhisperSidecar    OllamaClient    TextInsert
 │                       │                 │                 │                │                │              │
 │── Press hotkey ──────►│                 │                 │                │                │              │
 │                       │── keyDown ─────►│                 │                │                │              │
 │                       │                 │                 │                │                │              │
 │                       │                 │── [1] 병렬 시작 ─┤                │                │              │
 │                       │                 │   startSession() │                │                │              │
 │                       │                 │                  │                │                │              │
 │                       │                 │── checkModel() ─────────────────►│                │              │
 │                       │                 │   (이미 로드됨? → skip)           │                │              │
 │                       │                 │                  │                │                │              │
 │                       │                 │── start() ──────►│                │                │              │
 │                       │                 │                  │── capturing ──►│                │              │
 │                       │                 │                  │  (PCM16 60ms)  │                │              │
 │                       │                 │                  │                │                │              │
 │                       │                 │◄─ audio-data ────│                │                │              │
 │                       │                 │  [버퍼 누적]      │                │                │              │
 │                       │                 │                  │                │                │              │
 │◄─ audio-level ────────────────────────────────────────────│                │                │              │
 │  (UI 볼륨 미터)        │                 │                  │                │                │              │
 │                       │                 │                  │                │                │              │
 │── Release hotkey ────►│                 │                  │                │                │              │
 │                       │── keyUp ───────►│                  │                │                │              │
 │                       │                 │── stop() ───────►│                │                │              │
 │                       │                 │                  │── stopped ────►│                │              │
 │                       │                 │                  │                │                │              │
 │                       │                 │── [2] 이중 조건 플러시 ────────────┤                │              │
 │                       │                 │   (모델 ready + 오디오 ready)      │                │              │
 │                       │                 │                                   │                │              │
 │                       │                 │── POST /transcribe ──────────────►│                │              │
 │                       │                 │   (PCM16 전체 버퍼)                │                │              │
 │                       │                 │                                   │                │              │
 │                       │                 │◄── { text: "안녕하세요" } ─────────│                │              │
 │                       │                 │                                   │                │              │
 │                       │                 │── [3] LLM 후처리 (옵션) ──────────────────────────►│              │
 │                       │                 │   POST /api/generate                               │              │
 │                       │                 │   system: polish_formal                            │              │
 │                       │                 │   prompt: "안녕하세요"                              │              │
 │                       │                 │                                                    │              │
 │◄─ processing-update ──────────────────────◄── stream tokens ────────────────────────────────│              │
 │  (UI 스트리밍 표시)    │                 │                                                    │              │
 │                       │                 │◄── { text: "안녕하세요." } ────────────────────────│              │
 │                       │                 │                                                                   │
 │                       │                 │── [4] insertText() ──────────────────────────────────────────────►│
 │                       │                 │   (클립보드 + Ctrl+V)                                             │
 │                       │                 │                                                                   │
 │                       │                 │◄── success ──────────────────────────────────────────────────────│
 │                       │                 │                                                                   │
 │                       │                 │── [5] HistoryService.save()                                       │
 │                       │                 │                                                                   │
 │◄─ session-completed ──────────────────── │                                                                  │
```

### 4.2 타이밍 예상 (medium 모델, 5초 녹음 기준)

| 단계 | 소요 시간 | 비고 |
|------|----------|------|
| 녹음 | 사용자 제어 | PTT: 누르는 동안 |
| STT 전사 | 1-3초 | CPU medium 모델, 5초 오디오 기준 |
| LLM 후처리 | 1-2초 | Qwen3 4B, 짧은 텍스트 |
| 텍스트 삽입 | <100ms | 클립보드 + 키 입력 시뮬레이션 |
| **총 지연** | **~2-5초** | LLM 후처리 미사용 시 ~1-3초 |

### 4.3 이중 조건 플러시 상세

```
                  ┌──────────────────────────────────────────┐
                  │         VoiceModeService                  │
                  │                                          │
  startSession()  │  ┌──────────┐     ┌──────────────────┐  │
  ─────────────►  │  │ 모델 로딩 │     │ 오디오 버퍼링     │  │
                  │  │          │     │                  │  │
                  │  │ sidecar  │     │ AudioCapture     │  │
                  │  │ /load    │     │ audio-data 누적  │  │
                  │  │          │     │                  │  │
                  │  │    ▼     │     │       ▼          │  │
                  │  │ modelReady│     │ bufferReady     │  │
                  │  │  = true  │     │  = true          │  │
                  │  └────┬─────┘     └────────┬─────────┘  │
                  │       │                     │            │
                  │       └────────┬────────────┘            │
                  │                │                          │
                  │                ▼                          │
                  │         tryFlushAll()                     │
                  │  if (modelReady && bufferReady) {         │
                  │    → POST /transcribe                    │
                  │  }                                       │
                  └──────────────────────────────────────────┘
```

---

## 5. 에러 시나리오 & 복구 전략

### 5.1 STT (Whisper Sidecar)

| 에러 | 감지 | 복구 |
|------|------|------|
| Python 미설치 | sidecar spawn 실패 | "Python 3.10+ 설치 필요" 안내, 내장 Python 번들 검토 |
| sidecar 크래시 | `exit` 이벤트, code ≠ 0 | 지수 백오프 재시작 (최대 3회) |
| 모델 다운로드 실패 | `/load` HTTP 에러 | 네트워크 확인 안내, 재시도 버튼 |
| GPU 메모리 부족 | CUDA OOM 에러 | `device: "cpu"` 폴백, 더 작은 모델 추천 |
| 전사 타임아웃 | 30초 이상 응답 없음 | AbortController로 취소, "다시 시도" 안내 |
| 잘못된 오디오 포맷 | 전사 결과 비어있음 | PCM16 16kHz mono 검증 로직 추가 |

### 5.2 LLM (Ollama)

| 에러 | 감지 | 복구 |
|------|------|------|
| Ollama 미실행 | ECONNREFUSED | LLM 후처리 스킵, 원본 텍스트 사용 |
| 모델 미다운로드 | 404 또는 tags에 없음 | 모델 다운로드 UI 표시 |
| 생성 무한루프 | eval_count > maxTokens | AbortController 취소 |
| 느린 응답 | 토큰 간격 > 10초 | 타임아웃 후 부분 결과 사용 |

### 5.3 TTS

| 에러 | 감지 | 복구 |
|------|------|------|
| Kokoro 모델 없음 | `/tts/load` 실패 | edge-tts 폴백 |
| edge-tts 네트워크 실패 | fetch 에러 | TTS 비활성, 텍스트만 표시 |
| 오디오 재생 실패 | AudioContext 에러 | 사용자에게 오디오 장치 확인 안내 |

---

## 6. 모델 추천 & 한국어 성능

### 6.1 STT 모델 추천

| 시나리오 | 모델 | 크기 | CPU 성능 | 비고 |
|---------|------|------|---------|------|
| 빠른 응답 우선 | `base` | 145MB | RTF ~4x | 짧은 문장 위주, 약간의 오류 허용 |
| **균형 (기본 추천)** | **`small`** | 484MB | **RTF ~2x** | **한국어 인식률 양호, 합리적 속도** |
| 정확도 우선 | `medium` | 1.5GB | RTF ~1x | 한국어 전문 용어 포함 시 |
| GPU 사용자 | `large-v3` | 3.0GB | GPU에서 빠름 | 최고 정확도, VRAM 10GB+ 필요 |
| GPU + 속도 | `turbo` | 1.6GB | GPU 최적화 | large-v3에 근접한 정확도, 더 빠름 |

**한국어 팁:** `language: "ko"` 명시 지정이 `"auto"`보다 정확도 높음. `initial_prompt`에 "한국어 음성입니다."를 넣으면 추가 개선.

### 6.2 LLM 모델 추천

| 모델 | 크기 | 한국어 | RAM | 추천 용도 |
|------|------|--------|-----|----------|
| **`gemma4:e4b`** | 3.3GB | ◎◎ 우수 | 4GB+ | **기본 추천. non-reasoning, 140개 언어, Ollama think:false 지원** |
| `gemma4:e2b` | 1.8GB | ◎ 양호 | 2GB+ | 더 빠른 응답. 정제 품질은 한 끗 낮음 |
| `llama3.2:3b` | 2.0GB | ◎ 양호 | 3GB+ | 가장 빠름, Meta 소형 플래그십 |
| `phi4-mini:3.8b` | 2.5GB | △ 보통 | 3GB+ | 추론/수학 강점, 한국어 제한적 |
| `qwen3:4b` | 2.7GB | ◎◎ 우수 | 4GB+ | ⚠ reasoning 모델. strip empty 버그 유의 (think:false 필수) |

**판정:** Gemma 4는 Google의 최신 non-reasoning 플래그십 소형 모델(2026-04). 한국어 포함 140개 언어 강력하고, reasoning 토큰을 기본으로 생성하지 않아 정제 파이프라인이 단순하다. Qwen3 계열은 한국어 품질은 좋지만 reasoning 모델이라 thinking block strip 후 빈 응답 fallback 이슈가 있음 — 수동 선택 시 Ollama v0.20+의 `think: false` 파라미터 필수.

**텍스트 후처리에 권장 설정:**
```json
{
  "model": "gemma4:e4b",
  "think": false,
  "temperature": 0.3,
  "num_predict": 512,
  "top_p": 0.9,
  "stop": ["\n\n"]
}
```
낮은 temperature(0.3)로 원문 의미 보존, 짧은 출력으로 빠른 응답. `think: false`는 gemma4/llama3.2는 무시하고, 사용자가 qwen3/deepseek-r1 등으로 교체했을 때 reasoning 토큰 차단.

### 6.3 TTS 음성 추천

| 엔진 | 음성 | 품질 | 지연시간 | 비고 |
|------|------|------|---------|------|
| **Kokoro** | `kf_default` (한국어 여성) | ◎ | ~1초 (CPU) | 오프라인, 82M 경량 |
| edge-tts | `ko-KR-SunHiNeural` | ◎◎ | ~0.5초 + 네트워크 | Microsoft 품질, 인터넷 필요 |
| edge-tts | `ko-KR-InJoonNeural` | ◎◎ | ~0.5초 + 네트워크 | 남성 음성 |

---

## 부록 A: Sidecar 프로세스 통합 설계

STT(Whisper)와 TTS(Kokoro)를 단일 Python sidecar로 통합 운영한다.

```
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│            unified_sidecar.py                     │
│            (FastAPI on random port)               │
│                                                   │
│  GET  /health          → 전체 상태                │
│                                                   │
│  ─── STT (faster-whisper) ───                    │
│  POST /stt/load        → 모델 로드               │
│  POST /stt/transcribe  → 전사                    │
│  POST /stt/download    → 모델 다운로드 (SSE)     │
│                                                   │
│  ─── TTS (kokoro-onnx) ───                       │
│  POST /tts/load        → 음성 모델 로드           │
│  POST /tts/synthesize  → 합성 (WAV 반환)         │
│  GET  /tts/voices      → 음성 목록               │
│                                                   │
│  POST /shutdown        → 종료                     │
└─────────────────────────────────────────────────┘
```

**장점:**
- 프로세스 1개만 관리 (spawn, health check, crash recovery 단일화)
- Python 환경/의존성 1세트
- 포트 1개만 사용

**requirements.txt:**
```
fastapi>=0.115
uvicorn>=0.34
faster-whisper>=1.1
kokoro-onnx>=0.5
numpy>=1.24
soundfile>=0.12
```

## 부록 B: Python 환경 관리 전략

| 전략 | 복잡도 | 사용자 경험 | 판정 |
|------|--------|------------|------|
| 시스템 Python 요구 | 낮음 | Python 설치 필요 | MVP용 |
| embedded Python 번들 | 중간 | 무설치 | **추후 채택** |
| conda/venv 자동 생성 | 중간 | 첫 실행 시 느림 | △ |
| Docker 컨테이너 | 높음 | Docker Desktop 필요 | ✗ |

**MVP 전략:**
1. 앱 첫 실행 시 `python --version` 확인
2. 없으면 Python 설치 안내
3. venv 자동 생성 + pip install 실행
4. 이후 실행에서는 venv 재사용

```typescript
// Python 환경 자동 설정
async function ensurePythonEnv(appDir: string): Promise<string> {
  const venvPath = path.join(appDir, '.venv');
  const pythonPath = process.platform === 'win32'
    ? path.join(venvPath, 'Scripts', 'python.exe')
    : path.join(venvPath, 'bin', 'python');

  if (!fs.existsSync(pythonPath)) {
    // venv 생성
    await execAsync(`python -m venv "${venvPath}"`);
    // 의존성 설치
    await execAsync(`"${pythonPath}" -m pip install -r "${path.join(appDir, 'sidecar', 'requirements.txt')}"`);
  }

  return pythonPath;
}
```