설치형 로컬 TTS를 MeloTTS 한국어(MIT)로 채택하고 엔드포인트로 연결

Higgs Audio v3 는 연구/비상업 라이선스라 config.py 가 environment != dev 에서
차단하고 있었다. 그 가드를 푸는 건 법적 판단이라 코드로 결정할 수 없어서,
상업 사용이 허용된 설치형을 다시 찾아 MeloTTS Korean 으로 바꿨다. 결과적으로
가드를 건드릴 필요 자체가 사라졌다 — Higgs 가드는 그대로 두고 provider 만
melotts 로 두면 운영에서도 동작한다.

검토 결과:
- MeloTTS   MIT       한국어 지원  -> 채택. CPU 실시간, 사전학습 다화자
- Kokoro-82M Apache2.0 한국어 없음  -> 탈락. 공식 VOICES.md 언어 목록에 부재
- Piper      GPL                   -> 탈락
- XTTS-v2 / Fish Speech 비상업      -> 탈락. Higgs 와 같은 문제

사전학습 다화자 모델이라 실존 인물 reference 를 쓰지 않는다. Higgs 경로가
P1 프리셋 한정이던 이유가 없으므로 모든 페르소나 프리셋에 적용된다.

구현:
- scripts/melotts-server.py  loopback HTTP 사이드카(/health, POST /tts -> WAV)
- voice_tts_provider=melotts 경로와 VIGNETTE_MELOTTS_TTS_* 설정
- scripts/start-melotts.ps1  런처(설치 순서 안내 포함)

실측:
- CPU 정상 상태 RTF 0.27~0.28(실시간 3.6배). 첫 실행 13.25 는 모델 다운로드
- POST /tts 200, WAV 350,566 bytes, 3.61s, 헤더 provider/model/license
- 빈 텍스트 422, 미지 경로 404 로 fail-closed
- 왕복 검증: MeloTTS 합성음을 로컬 faster-whisper 가 완전 일치 전사
  "그렇게 느끼셨군요. 조금 더 이야기해 주실 수 있을까요?" (word timestamp 8개)

설치 함정 3가지를 decisions/local-voice-stack.md 에 남겼다.
librosa 0.9.1 의 pkg_resources(setuptools<81), MeloTTS 가 언어와 무관하게
임포트하는 일본어 unidic 사전, Windows 한국어 g2p 의 eunjeon.

G7 게이트의 TTS 허용목록에 melotts 를 추가했다. 선언/실제 불일치 차단과
배치 STT 배제는 그대로다.

검증: API 914 passed, 사이드카 melotts 16/16 + whisper 37/37, SSOT FAIL 0, ruff clean.

docs/TODO.md

@@ -62,8 +62,8 @@
   남은 것: NAS용 9100은 실사용 세션 7개가 있어 미접촉이라 (2)는 다음 재기동 때 반영된다.
 - [ ] **재부팅 후 watchdog smoke** — 실제 Windows 재부팅 후 엔진/API/터널 자동 복구 + public `/turn` 실측.
   DNS 개통 후 `api-vnet.18ka.net`을 `-AdditionalPublicHealthUrls`로 명시 추가.
-- [x] **노트북 로컬 음성 스택 STT 구현** — 2026-08-08 소유자 결정으로 STT는 노트북 상주
-  faster-whisper, TTS는 노트북 Higgs를 쓴다. 이전에는 코드에 로컬 STT 경로가 아예 없었고
+- [x] **노트북 로컬 음성 스택 STT 구현** — 2026-08-08 소유자 결정으로 음성 양쪽을 노트북 상주
+  로컬 모델로 쓴다(STT faster-whisper, TTS는 아래 항목대로 MeloTTS). 이전에는 코드에 로컬 STT 경로가 아예 없었고
   (`voice_stt_provider`가 `openai|deepgram` 둘뿐), interim/final 스트리밍 구현도 Deepgram 전용이었다.
   `scripts/local-whisper-stt-server.py` 사이드카(Higgs와 같은 loopback 상주 방식)와
   `voice_stt_provider=local_whisper` 경로를 추가했다. 오디오는 호스트를 벗어나지 않고 외부 STT 키가
@@ -77,11 +77,18 @@
   **발견 2:** G7 종료 체커가 `expected_stt_provider == "deepgram"`을 하드코딩하고 있었다. 이는 결정
   기록이 아니라 벤더 한 줄이었으므로, 운영하기로 한 provider 허용목록으로 바꿨다
   (`ALLOWED_STT_PROVIDERS`/`ALLOWED_TTS_PROVIDERS`). 선언/실제 불일치 차단은 그대로 유지한다.
-- [ ] **Higgs 운영 사용 라이선스 결정** — 소유자는 TTS를 노트북 Higgs로 쓰기로 결정했으나,
-  `apps/api/app/config.py`가 `environment != dev`에서 `VIGNETTE_VOICE_TTS_PROVIDER=higgs`를 차단한다
-  (Higgs Audio v3 4B 연구/비상업 라이선스). 이 가드는 법적 판단이라 임의로 제거하지 않았다.
-  산학협력 연구·교육 용도가 해당 라이선스 범위에 들어가는지 확인하고 `decisions/`에 근거를 남긴 뒤
-  가드를 조정한다. 그 전까지 Higgs는 dev 전용이고 운영 TTS는 OpenAI `gpt-4o-mini-tts`로 유지한다.
+- [x] **노트북 로컬 음성 스택 TTS 구현 (MeloTTS)** — Higgs는 연구/비상업 라이선스라 `config.py`가
+  운영에서 차단하고 있었고, 그 가드를 푸는 건 법적 판단이라 코드로 결정할 수 없었다. 그래서 상업 사용이
+  허용된 설치형을 다시 찾아 **MeloTTS Korean(MIT)** 으로 바꿨다. 가드를 건드릴 필요가 사라졌다.
+  `scripts/melotts-server.py` loopback 사이드카 + `voice_tts_provider=melotts` 경로를 추가했고,
+  사전학습 다화자 모델이라 Higgs처럼 P1 프리셋 한정이 아니라 모든 페르소나에 적용된다.
+  **실측:** CPU 정상 상태 RTF 0.27~0.28(실시간의 3.6배), `POST /tts` 200·WAV 350,566 bytes·3.61s,
+  빈 텍스트 422·미지 경로 404. **왕복 검증**으로 MeloTTS 합성음을 faster-whisper가 완전 일치 전사했다.
+  회귀 사이드카 16/16, API 전체 914 passed, ruff clean.
+  **검토 후 탈락:** Kokoro-82M은 Apache 2.0이지만 공식 `VOICES.md`에 **한국어가 없다**(검색 요약이
+  지원한다고 했으나 오답). Piper는 GPL, XTTS-v2·Fish Speech는 비상업이라 Higgs와 같은 문제다.
+  설치 함정 3가지는 `decisions/local-voice-stack.md`에 남겼다(setuptools<81, unidic download, eunjeon).
+  근거: [`decisions/local-voice-stack.md`](./decisions/local-voice-stack.md).
 - [ ] **음성 캐스케이드 live** — Deepgram streaming adapter와 interim/final·word timestamp, bounded event queue,
   운영 10MiB 사전 거부와 실제 PostgreSQL 동시 철회 직렬화는 코드/내부 회귀까지 완료했다. 종료에는 운영
   key·quota를 사용한 live interim/final, 기대 provider/model과 일치하는 authenticated public WSS ready,