feat: Drama Studio 프로젝트 초기 구조 설정

- FastAPI 백엔드 (audio-studio-api)
- Next.js 프론트엔드 (audio-studio-ui)
- Qwen3-TTS 엔진 (audio-studio-tts)
- MusicGen 서비스 (audio-studio-musicgen)
- Docker Compose 개발/운영 환경

Co-Authored-By: Claude Opus 4.5 <noreply@anthropic.com>

audio-studio-musicgen/app/services/musicgen_service.py

@@ -0,0 +1,199 @@
+"""MusicGen 서비스
+
+Meta AudioCraft MusicGen을 사용한 AI 음악 생성
+"""
+
+import os
+import io
+import logging
+from typing import Optional
+
+import torch
+import soundfile as sf
+import numpy as np
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+
+class MusicGenService:
+    """MusicGen 음악 생성 서비스"""
+
+    def __init__(self):
+        self.device = "cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
+        self.model_name = os.getenv("MODEL_NAME", "facebook/musicgen-medium")
+        self.model = None
+        self._initialized = False
+
+    async def initialize(self):
+        """모델 초기화 (서버 시작 시 호출)"""
+        if self._initialized:
+            return
+
+        logger.info(f"MusicGen 모델 로딩 중: {self.model_name}")
+
+        try:
+            from audiocraft.models import MusicGen
+
+            self.model = MusicGen.get_pretrained(self.model_name)
+            self.model.set_generation_params(
+                use_sampling=True,
+                top_k=250,
+                duration=30,  # 기본 30초
+            )
+
+            self._initialized = True
+            logger.info(f"MusicGen 모델 로드 완료 (device: {self.device})")
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"MusicGen 모델 로드 실패: {e}")
+            raise
+
+    async def generate(
+        self,
+        prompt: str,
+        duration: int = 30,
+        top_k: int = 250,
+        temperature: float = 1.0,
+    ) -> bytes:
+        """텍스트 프롬프트로 음악 생성
+
+        Args:
+            prompt: 음악 설명 (예: "upbeat electronic music for gaming")
+            duration: 생성 길이 (초, 최대 30초)
+            top_k: top-k 샘플링 파라미터
+            temperature: 생성 다양성 (높을수록 다양)
+
+        Returns:
+            WAV 바이트
+        """
+        if not self._initialized:
+            await self.initialize()
+
+        # 파라미터 제한
+        duration = min(max(duration, 5), 30)
+
+        logger.info(f"음악 생성 시작: prompt='{prompt[:50]}...', duration={duration}s")
+
+        try:
+            # 생성 파라미터 설정
+            self.model.set_generation_params(
+                use_sampling=True,
+                top_k=top_k,
+                top_p=0.0,
+                temperature=temperature,
+                duration=duration,
+            )
+
+            # 생성
+            wav = self.model.generate([prompt])
+
+            # 결과 처리 (첫 번째 결과만)
+            audio_data = wav[0].cpu().numpy()
+
+            # 스테레오인 경우 모노로 변환
+            if len(audio_data.shape) > 1:
+                audio_data = audio_data.mean(axis=0)
+
+            # WAV 바이트로 변환
+            buffer = io.BytesIO()
+            sf.write(buffer, audio_data, 32000, format='WAV')  # MusicGen은 32kHz
+            buffer.seek(0)
+
+            logger.info(f"음악 생성 완료: {duration}초")
+            return buffer.read()
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"음악 생성 실패: {e}")
+            raise
+
+    async def generate_with_melody(
+        self,
+        prompt: str,
+        melody_audio: bytes,
+        duration: int = 30,
+    ) -> bytes:
+        """멜로디 조건부 음악 생성
+
+        Args:
+            prompt: 음악 설명
+            melody_audio: 참조 멜로디 오디오 (WAV)
+            duration: 생성 길이
+
+        Returns:
+            WAV 바이트
+        """
+        if not self._initialized:
+            await self.initialize()
+
+        duration = min(max(duration, 5), 30)
+
+        logger.info(f"멜로디 기반 음악 생성: prompt='{prompt[:50]}...', duration={duration}s")
+
+        try:
+            # 멜로디 로드
+            import torchaudio
+
+            buffer = io.BytesIO(melody_audio)
+            melody, sr = torchaudio.load(buffer)
+
+            # 리샘플링 (32kHz로)
+            if sr != 32000:
+                melody = torchaudio.functional.resample(melody, sr, 32000)
+
+            # 모노로 변환
+            if melody.shape[0] > 1:
+                melody = melody.mean(dim=0, keepdim=True)
+
+            # 길이 제한 (30초)
+            max_samples = 32000 * 30
+            if melody.shape[1] > max_samples:
+                melody = melody[:, :max_samples]
+
+            # 생성 파라미터 설정
+            self.model.set_generation_params(
+                use_sampling=True,
+                top_k=250,
+                duration=duration,
+            )
+
+            # 멜로디 조건부 생성
+            wav = self.model.generate_with_chroma(
+                descriptions=[prompt],
+                melody_wavs=melody.unsqueeze(0).to(self.device),
+                melody_sample_rate=32000,
+                progress=True,
+            )
+
+            # 결과 처리
+            audio_data = wav[0].cpu().numpy()
+            if len(audio_data.shape) > 1:
+                audio_data = audio_data.mean(axis=0)
+
+            buffer = io.BytesIO()
+            sf.write(buffer, audio_data, 32000, format='WAV')
+            buffer.seek(0)
+
+            logger.info(f"멜로디 기반 음악 생성 완료")
+            return buffer.read()
+
+        except Exception as e:
+            logger.error(f"멜로디 기반 생성 실패: {e}")
+            raise
+
+    def is_initialized(self) -> bool:
+        """초기화 상태 확인"""
+        return self._initialized
+
+    def get_model_info(self) -> dict:
+        """모델 정보 반환"""
+        return {
+            "model_name": self.model_name,
+            "device": self.device,
+            "initialized": self._initialized,
+            "max_duration": 30,
+            "sample_rate": 32000,
+        }
+
+
+# 싱글톤 인스턴스
+musicgen_service = MusicGenService()