실시간 음성 대화 AI 시스템 구축: 클라이언트-서버 아키텍처 및 Docker 기반 배포 가이드

핵심 기술: 이 프로젝트는 사용자와 AI 간의 자연스러운 실시간 음성 대화를 가능하게 하는 클라이언트-서버 시스템 아키텍처를 제시합니다. 저지연 상호작용을 위한 오디오 스트리밍, 다양한 AI 백엔드 및 TTS 엔진과의 유연한 연동, 그리고 Docker를 통한 간편한 배포가 핵심입니다.

기술적 세부사항:
* 캡처 & 스트림: 브라우저에서 음성을 캡처하고 오디오 청크를 WebSockets를 통해 Python 백엔드로 스트리밍합니다.
* 전사: RealtimeSTT 라이브러리를 사용하여 음성을 실시간으로 텍스트로 변환합니다.
* 사고 (Thinking): 변환된 텍스트는 Ollama 또는 OpenAI와 같은 LLM으로 전송되어 처리됩니다.
* 합성: AI의 텍스트 응답은 RealtimeTTS 라이브러리로 음성으로 변환됩니다.
* 반환: 생성된 오디오는 클라이언트 브라우저로 스트리밍되어 재생됩니다.
* 중단 및 턴테이킹: 사용자의 중단을 처리하고, turndetect.py를 활용하여 동적 침묵 감지를 통해 스마트한 턴테이킹을 지원합니다.
* 유연성: 플러그 가능한 LLM 백엔드(Ollama 기본, OpenAI 지원)와 다양한 TTS 엔진(Kokoro, Coqui, Orpheus)을 지원합니다.
* 프론트엔드: Vanilla JS와 Web Audio API를 사용하여 사용자 인터페이스를 구축합니다.
* 백엔드: Python 3.x 및 FastAPI를 기반으로 합니다.
* 통신: WebSockets를 사용한 실시간 양방향 통신입니다.
* 컨테이너화: Docker 및 Docker Compose를 사용하여 배포 및 의존성 관리를 간소화합니다.

개발 임팩트: 실제 대화와 같은 자연스러운 음성 상호작용 경험을 제공하며, 실시간 피드백 및 저지연 최적화를 통해 사용자 만족도를 높일 수 있습니다. 유연한 아키텍처는 향후 기능 확장 및 다양한 AI 서비스 통합에 용이합니다.

커뮤니티 반응: (언급 없음)

톤앤매너: 본 프로젝트는 음성 AI 시스템 구축을 위한 실질적인 기술 스택과 아키텍처 패턴을 명확하게 설명하며, 개발자가 직접 구축하고 활용할 수 있도록 구체적인 정보를 제공하는 전문적인 톤을 유지합니다.