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 import gradio as gr
-from transformers import pipeline
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
+from TTS.api import TTS  # Coqui TTS 라이브러리
 
-# Load model directly
-from transformers import AutoModel
-model = AutoModel.from_pretrained("mradermacher/SambaLingo-Bulgarian-Base-i1-GGUF")
+# 불가리아어 텍스트 생성 모델 로드
+model_name = "mradermacher/SambaLingo-Bulgarian-Base-i1-GGUF"
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name)
 
-def generate_audio(text):
-    audio = tts(text)
-    return audio["audio"]
+# 불가리아어 TTS 모델 로드 (Coqui TTS)
+tts = TTS(model_name="tts_models/bg/cv/vits", progress_bar=False)
+
+# 텍스트 생성 및 TTS 변환 함수
+def generate_audio(input_text):
+    # 텍스트 생성
+    inputs = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
+    outputs = model.generate(inputs, max_length=100, num_return_sequences=1)
+    generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
+    
+    # TTS 변환
+    audio_path = "output.wav"
+    tts.tts_to_file(text=generated_text, file_path=audio_path)
+    return audio_path
 
 # Gradio 인터페이스 생성
 interface = gr.Interface(
     fn=generate_audio,
     inputs=gr.Textbox(lines=5, label="불가리아어 텍스트 입력"),
     outputs=gr.Audio(label="생성된 음성"),
-    title="불가리아어 TTS",
-    description="불가리아어 텍스트를 입력하면 음성으로 변환합니다."
+    title="불가리아어 텍스트 생성 및 음성 변환",
+    description="불가리아어 텍스트를 입력하면 모델이 텍스트를 생성하고 이를 음성으로 변환합니다."
 )
 
 # 웹 앱 실행