FIX state: Curent in worked state

config.yaml

@@ -22,9 +22,19 @@ models:
 
 generation:
   default_language: "Russian"
-  default_speaker: "Chelsie"
+  default_speaker: "serena"
   device: "auto"
-  dtype: "bfloat16"
+  dtype: "float16"
+
+# Настройки для VoiceDesign
+voice_design:
+  # Тестовая фраза для предпрослушки голоса
+  # Используется в пункте "3. Предпрослушка VoiceDesign"
+  test_phrase: "Привет! Это тестовая фраза. Я готов помочь тебе с любой задачей. Как тебе мой новый голос?"
+
+  # Альтернативные варианты (можно раскомментировать):
+  # test_phrase: "Здравствуй! Меня зовут... ну, пока у меня нет имени. Но звучу я классно, правда?"
+  # test_phrase: "Добрый день. Это короткая демонстрация синтезированной речи. Спасибо за внимание."
 
 recording:
   sample_rate: 16000

main.py

@@ -1,11 +1,11 @@
-import sys
+import sys
 import os
 import time
 import sounddevice as sd
+import soundfile as sf
 import numpy as np
 import yaml
 
-# Добавляем текущую директорию в путь для импорта
 sys.path.append(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
 from tts_engine import TTSEngine
 
@@ -20,24 +20,24 @@ def record_sample_interactive(engine):
     sr = cfg['sample_rate']
     channels = cfg['channels']
 
-    print("\n--- 🎙 Запись нового сэмпла ---")
+    print("\n--- [REC] Запись нового сэмпла ---")
     name = input("Имя сэмпла (латиница, без пробелов, Enter для auto): ").strip()
     if not name: name = f"speaker_{int(time.time())}"
 
-    # Очистка имени от недопустимых символов
+    # Очистка имени
     name = "".join(c for c in name if c.isalnum() or c in ('_', '-')).strip()
 
-    text_prompt = input("Фраза для чтения (будет сохранена как текст сэмпла): ").strip()
+    text_prompt = input("Фраза для чтения (сохранится как текст сэмпла): ").strip()
     if not text_prompt:
-        print("❌ Текст сэмпла обязателен для качественного клонирования.")
+        print("[!] Текст сэмпла обязателен для качественного клонирования.")
         return None
 
     save_dir = os.path.join(engine.config['storage']['sample_dir'], name)
     if os.path.exists(save_dir):
-        print(f"⚠️ Сэмпл с именем '{name}' уже существует. Перезапись.")
+        print(f"[!] Сэмпл с именем '{name}' уже существует. Перезапись.")
 
-    print("\n🎤 НАЧАЛО ЗАПИСИ. Говорите сейчас!")
-    print(f"⏳ Запись остановится автоматически после паузы в {cfg['silence_duration']} сек.")
+    print("\n>>> НАЧАЛО ЗАПИСИ. Говорите сейчас!")
+    print(f">>> Запись остановится автоматически после паузы в {cfg['silence_duration']} сек.")
 
     frames = []
     silence_counter = 0
@@ -48,32 +48,28 @@ def record_sample_interactive(engine):
             while True:
                 data, overflowed = stream.read(1024)
                 if overflowed:
-                    print("⚠️ Buffer overflow")
+                    print("[!] Buffer overflow")
 
                 frames.append(data.copy())
 
-                # Логика VAD (Voice Activity Detection)
+                # Логика VAD
                 rms = get_rms(data)
 
-                # Если звук тихий
                 if rms < cfg['silence_threshold']:
                     silence_counter += len(data) / sr
                 else:
-                    silence_counter = 0 # Сброс при наличии голоса
+                    silence_counter = 0 
 
-                # Авто-стоп
                 current_duration = time.time() - start_time
                 if silence_counter >= cfg['silence_duration'] and current_duration > cfg['min_duration']:
-                    print("\n🛑 Тишина обнаружена. Остановка записи.")
+                    print("\n[STOP] Тишина обнаружена. Остановка записи.")
                     break
 
     except KeyboardInterrupt:
-        print("\nЗапись прервана вручную.")
+        print("\n[!] Запись прервана вручную.")
 
     # Обработка и сохранение
     recording = np.concatenate(frames, axis=0)
-    
-    # Создаем папку и сохраняем
     os.makedirs(save_dir, exist_ok=True)
 
     audio_path = os.path.join(save_dir, "audio.wav")
@@ -83,16 +79,16 @@ def record_sample_interactive(engine):
     with open(prompt_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
         f.write(text_prompt)
 
-    print(f"✅ Сэмпл сохранен: {save_dir}")
+    print(f"[+] Сэмпл сохранен: {save_dir}")
     return save_dir
 
 def select_sample_ui(engine):
     samples = engine.get_available_samples()
     if not samples:
-        print("Нет сохраненных сэмплов. Сначала запишите один.")
+        print("[!] Нет сохраненных сэмплов. Сначала запишите один.")
         return None
 
-    print("\n--- 📂 Выберите сэмпл ---")
+    print("\n--- Выберите сэмпл ---")
     for i, s in enumerate(samples):
         txt_preview = s['prompt'][:40] + "..." if len(s['prompt']) > 40 else s['prompt']
         print(f"[{i+1}] {s['name']} : \"{txt_preview}\"")
@@ -103,11 +99,11 @@ def select_sample_ui(engine):
             return samples[idx]['path']
     except ValueError:
         pass
-    print("Неверный выбор.")
+    print("[!] Неверный выбор.")
     return None
 
 def select_audio_device():
-    print("\n--- 🔊 Выбор устройства вывода ---")
+    print("\n--- Выбор устройства вывода ---")
     devices = sd.query_devices()
     output_devices = []
 
@@ -130,14 +126,25 @@ def play_audio(filepath, device_id=None):
     try:
         data, sr = sf.read(filepath, dtype='float32')
         sd.play(data, sr, device=device_id)
-        print(f"▶️ Воспроизведение: {os.path.basename(filepath)}")
-        # sd.wait() # Раскомментировать, если нужно блокировать консоль до конца воспроизведения
+        print(f">>> Воспроизведение: {os.path.basename(filepath)}")
     except Exception as e:
-        print(f"❌ Ошибка воспроизведения: {e}")
+        print(f"[!] Ошибка воспроизведения: {e}")
+
+def get_test_phrase(engine):
+    """Получает тестовую фразу из конфига или возвращает дефолт"""
+    return engine.config.get('voice_design', {}).get('test_phrase', 
+        'Привет! Это тестовая фраза для проверки нового голоса.')
 
 # --- Главное меню ---
 
 def main():
+    # Попытка установить UTF-8 для консоли Windows
+    if sys.platform == 'win32':
+        try:
+            sys.stdout.reconfigure(encoding='utf-8')
+        except:
+            pass
+
     print("Инициализация движка...")
     try:
         engine = TTSEngine("config.yaml")
@@ -149,21 +156,24 @@ def main():
     output_device = None
 
     while True:
-        print("\n" + "="*40)
-        print(" QWEN3-TTS CONSOLE (Full Version)")
-        print("="*40)
-        print("1. 🎙 Управление сэмплами")
-        print("2. 🗣 Синтез речи")
-        print("3. 📁 История (Прослушивание/Чтение)")
-        print("4. ⚙️ Настройки")
+        print("\n" + "="*50)
+        print(" QWEN3-TTS CONSOLE")
+        print("="*50)
+        print("1. Управление сэмплами (Запись/Выбор)")
+        print("2. Синтез речи")
+        print("3. История (Прослушивание/Чтение)")
+        print("4. Список стандартных голосов (CustomVoice)")
+        print("5. Загрузить/Проверить модели (кэширование)")
+        print("6. Настройки (Устройство вывода)")
         print("0. Выход")
 
         choice = input(">> ").strip()
 
+        # 1. Управление сэмплами
         if choice == '1':
             print("\n--- Управление сэмплами ---")
             print("1. Записать новый сэмпл")
-            print("2. Вырать существующий")
+            print("2. Выбрать существующий")
             print("3. Сбросить текущий выбор")
             sub = input(">> ").strip()
 
@@ -174,62 +184,148 @@ def main():
                 path = select_sample_ui(engine)
                 if path:
                     current_sample_path = path
-                    print(f"✅ Выбран сэмпл: {path}")
+                    print(f"[+] Выбран сэмпл: {path}")
             elif sub == '3':
                 current_sample_path = None
-                print("Сброшено. Будет использован голос по умолчанию.")
+                print("[i] Сброшено. Будет использован голос по умолчанию.")
 
+        # 2. Синтез речи
         elif choice == '2':
-            text = input("\nВведите текст: ").strip()
-            if not text: continue
-            
             print("\nРежим синтеза:")
             print(f"1. Клонирование (Сэмпл: {'Да' if current_sample_path else 'Нет'})")
-            print("2. Описание голоса (Voice Design)")
-            print("3. Стандартный голос")
+            print("2. Voice Design (описание + клонирование)")
+            print("3. Предпрослушка VoiceDesign (только генерация)")
+            print("4. Стандартный голос")
             mode = input(">> ").strip()
 
+            # Для режимов 1, 2, 4 нужен ввод текста
+            # Для режима 3 используем тестовую фразу из конфига
+            text = None
+            if mode in ['1', '2', '4']:
+                text = input("\nВведите текст: ").strip()
+                if not text: 
+                    continue
+            elif mode == '3':
+                test_phrase = get_test_phrase(engine)
+                print(f"\nТестовая фраза из конфига: \"{test_phrase}\"")
+                use_custom = input("Использовать свой текст? (y/n): ").strip().lower()
+                if use_custom == 'y':
+                    text = input("Введите текст: ").strip()
+                    if not text: 
+                        continue
+                else:
+                    text = test_phrase
+            else:
+                continue
+
             try:
                 start_t = time.time()
                 wavs, sr = None, None
 
                 if mode == '1':
                     if not current_sample_path:
-                        print("❌ Ошибка: Сэмпл не выбран!")
+                        print("[!] Ошибка: Сэмпл не выбран!")
                         continue
                     wavs, sr = engine.generate_with_sample(text, current_sample_path)
 
                 elif mode == '2':
-                    desc = input("Описание голоса (напр. 'Добрый женский голос'): ").strip()
+                    desc = input("Описание голоса (ТОЛЬКО АНГЛИЙСКИЙ!): ").strip()
+                    if not desc: 
+                        desc = "A neutral clear voice with moderate pace"  # дефолт на английском
                     if not desc: desc = "Neutral voice"
                     wavs, sr = engine.generate_with_description(text, desc)
 
                 elif mode == '3':
-                    wavs, sr = engine.generate_standard(text)
+                    # Предпрослушка VoiceDesign
+                    desc = input("Описание голоса (напр. 'Злой робот'): ").strip()
+                    if not desc: desc = "Neutral voice"
+
+                    print(f"\n🎨 Генерация VoiceDesign: '{desc}'")
+                    wavs, sr = engine.generate_voice_design_only(text, desc)
+
+                    # Автовоспроизведение
+                    print("🎵 Воспроизведение...")
+                    temp_path = os.path.join(engine.config['storage']['output_dir'], "_temp_preview.wav")
+                    sf.write(temp_path, wavs[0], sr)
+                    play_audio(temp_path, output_device)
+
+                    # Меню после предпрослушки
+                    print("\n--- Что дальше? ---")
+                    print("1. Сгенерировать полный текст этим голосом (Design + Clone)")
+                    print("2. Попробовать другое описание")
+                    print("3. Сохранить результат")
+                    print("4. Вернуться в меню")
+                    next_action = input(">> ").strip()
+
+                    if next_action == '1':
+                        full_text = input("\nВведите полный текст: ").strip()
+                        if full_text:
+                            print(f"\n🔄 Генерация полного текста...")
+                            start_t = time.time()
+                            wavs, sr = engine.generate_with_description(full_text, desc)
+                        else:
+                            continue
+                    elif next_action == '2':
+                        continue
+                    elif next_action == '3':
+                        # Сохраняем текущий результат (тестовую фразу)
+                        pass  # wavs уже содержит аудио, сохранится ниже
+                    else:
+                        continue
+
+                elif mode == '4':
+                    # Получаем список доступных спикеров
+                    print("\nЗагрузка списка стандартных голосов...")
+                    speakers = engine.get_custom_speakers_list()
+
+                    selected_speaker = None
+                    if speakers:
+                        print(f"\n--- Доступные голоса ({len(speakers)}) ---")
+                        for i, spk in enumerate(speakers):
+                            marker = " (DEFAULT)" if spk == engine.config['generation']['default_speaker'] else ""
+                            print(f"[{i+1}] {spk}{marker}")
+
+                        print(f"\nВведите номер голоса (1-{len(speakers)}) или Enter для default:")
+                        spk_choice = input(">> ").strip()
+
+                        if spk_choice.isdigit():
+                            spk_idx = int(spk_choice) - 1
+                            if 0 <= spk_idx < len(speakers):
+                                selected_speaker = speakers[spk_idx]
+                                print(f"[+] Выбран голос: {selected_speaker}")
+                            else:
+                                print("[!] Неверный номер, используется default.")
+                        else:
+                            print("[i] Используется голос по умолчанию.")
+                    else:
+                        print("[!] Не удалось получить список голосов, используется default.")
+
+                    wavs, sr = engine.generate_standard(text, speaker=selected_speaker)
 
                 if wavs is not None:
                     # Сохранение
                     saved_path = engine.save_result(text, wavs, sr)
                     elapsed = time.time() - start_t
-                    print(f"\n✅ Успешно за {elapsed:.2f} сек.")
-                    print(f"📁 Файл: {saved_path}")
+                    print(f"\n[+] Успешно за {elapsed:.2f} сек.")
+                    print(f"[+] Файл: {saved_path}")
 
-                    # Вопрос о воспроизведении
+                    # Для режима 3 (предпрослушка) уже воспроизвели, спрашиваем повторно только для других
+                    if mode != '3':
                         ans = input("Воспроизвести сейчас? (y/n): ").strip().lower()
                         if ans == 'y':
                             play_audio(saved_path, output_device)
 
             except Exception as e:
-                print(f"❌ Ошибка генерации: {e}")
+                print(f"[!] Ошибка генерации: {e}")
 
+        # 3. История
         elif choice == '3':
             history = engine.get_history()
             if not history:
-                print("\n📂 Папка out пуста.")
+                print("\n[i] Папка out пуста.")
                 continue
 
-            print(f"\n--- 📂 История ({len(history)} файлов) ---")
-            # Выводим последние 10
+            print(f"\n--- История ({len(history)} файлов) ---")
             for i, item in enumerate(history[:10]):
                 print(f"[{i+1}] {item['filename']}")
                 print(f"    Текст: {item['text'][:50]}...")
@@ -241,22 +337,39 @@ def main():
             sel = input(">> ").strip()
             if sel.isdigit():
                 idx = int(sel) - 1
-                # Ищем в полном списке, но отображаем 10
-                # Для простоты берем индекс из отображаемого списка (0-9)
-                # Но правильнее из полного списка history
                 if 0 <= idx < len(history):
                     item = history[idx]
-                    print(f"\n▶️ Файл: {item['filename']}")
-                    print(f"📝 Текст:\n{item['text']}")
+                    print(f"\n>>> Файл: {item['filename']}")
+                    print(f"Текст:\n{item['text']}")
                     print("-" * 30)
                     play_audio(item['wav_path'], output_device)
 
+        # 4. Список стандартных голосов
         elif choice == '4':
+            print("\nЗагрузка списка голосов из CustomVoice модели...")
+            try:
+                speakers = engine.get_custom_speakers_list()
+                if speakers:
+                    print("\n--- Доступные голоса ---")
+                    for spk in speakers:
+                        print(f"- {spk}")
+                    print("\n(Один из них используется в режиме 'Стандартный голос')")
+                else:
+                    print("[!] Список пуст или модель не загружена.")
+            except Exception as e:
+                print(f"[!] Ошибка: {e}")
+
+        # 5. Принудительное скачивание моделей
+        elif choice == '5':
+            engine.download_all_models()
+
+        # 6. Настройки
+        elif choice == '6':
             output_device = select_audio_device()
             if output_device:
-                print(f"Установлено устройство вывода: {sd.query_devices(output_device)['name']}")
+                print(f"[+] Установлено устройство вывода: {sd.query_devices(output_device)['name']}")
             else:
-                print("Используется системное устройство по умолчанию.")
+                print("[i] Используется системное устройство по умолчанию.")
 
         elif choice == '0':
             print("Выход...")

requirements.txt

@@ -7,3 +7,5 @@ huggingface_hub
 transformers
 accelerate
 qwen-tts
+bitsandbytes
+hf_xet

tts_engine.py

@@ -1,21 +1,20 @@
-import torch
+import torch
 import soundfile as sf
 import yaml
 import os
 import time
 import datetime
 import numpy as np
+import gc
 from pathlib import Path
 from typing import Optional, List, Dict, Tuple
 from huggingface_hub import snapshot_download
 
 # ---
 # Блок импорта модели. 
-# Если у вас установлен отдельный пакет qwen-tts:
 try:
     from qwen_tts import Qwen3TTSModel
 except ImportError:
-    # Заглушка для тестирования без реальной модели (эмуляция)
     print("WARNING: qwen_tts not found. Using Mock Model for testing.")
     class Qwen3TTSModel:
         @staticmethod
@@ -28,7 +27,6 @@ except ImportError:
 
         def generate_voice_clone(self, text, **kwargs):
             print(f"[Mock] Generating voice clone for: {text[:30]}...")
-            # Возвращаем пустой массив нужной размерности
             sr = 24000
             duration = len(text) * 0.1
             return np.random.rand(1, int(sr * duration)).astype(np.float32), sr
@@ -38,6 +36,9 @@ except ImportError:
 
         def generate_voice_design(self, text, **kwargs):
             return self.generate_voice_clone(text, **kwargs)
+
+        def get_supported_speakers(self):
+            return ["Chelsie", "Dylan", "Eric", "Serena", "Vivian", "Aiden", "Ryan"]
 # ---
 
 class TTSEngine:
@@ -46,10 +47,17 @@ class TTSEngine:
             self.config = yaml.safe_load(f)
 
         self.models = {} 
+        self.current_model_type = None
+
         try:
             self.dtype = getattr(torch, self.config['generation']['dtype'])
         except AttributeError:
-            self.dtype = torch.float32
+            self.dtype = torch.float16  # По умолчанию FP16
+
+        if torch.cuda.is_available():
+            gpu_mem = torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory / (1024**3)
+            print(f"📊 GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}")
+            print(f"📊 GPU Memory: {gpu_mem:.1f} GB")
 
         # Инициализация папок
         Path(self.config['storage']['model_path']).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
@@ -57,52 +65,91 @@ class TTSEngine:
         Path(self.config['storage']['output_dir']).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
 
     def _resolve_model(self, model_key: str) -> str:
-        """
-        Умная загрузка моделей:
-        1. Абсолютный путь -> использовать его.
-        2. Локальный путь внутри model_path -> использовать.
-        3. Скачать с HF в model_path.
-        """
+        """Умная загрузка моделей"""
         model_cfg_value = self.config['models'][model_key]
         base_model_path = self.config['storage']['model_path']
 
-        # 1. Если это абсолютный путь или файл уже существует по этому пути
         if os.path.isabs(model_cfg_value) or os.path.exists(model_cfg_value):
-            print(f"📂 Model [{model_key}]: Using direct path {model_cfg_value}")
             return model_cfg_value
 
-        # 2. Формируем путь внутри хранилища
-        # Используем имя репозития как имя папки (замена / на _ если нужно, или сохранение структуры)
         folder_name = model_cfg_value.split('/')[-1]
         local_path = os.path.join(base_model_path, folder_name)
 
         if os.path.exists(local_path) and os.listdir(local_path):
-            print(f"📂 Model [{model_key}]: Found locally at {local_path}")
             return local_path
 
-        # 3. Скачивание с Hugging Face
-        print(f"⬇️ Model [{model_key}]: Not found. Downloading from HF to {local_path}...")
+        print(f"⬇️ Downloading {model_key}...")
         try:
-            snapshot_download(
-                repo_id=model_cfg_value,
-                local_dir=local_path,
-                local_dir_use_symlinks=False
-            )
-            print(f"✅ Model [{model_key}]: Downloaded.")
+            snapshot_download(repo_id=model_cfg_value, local_dir=local_path, local_dir_use_symlinks=False)
             return local_path
         except Exception as e:
-            print(f"❌ Error downloading model {model_cfg_value}: {e}")
-            raise RuntimeError(f"Failed to load model {model_key}")
+            raise RuntimeError(f"Failed to load model {model_key}: {e}")
+
+    def _unload_other_models(self, keep_model_type: str):
+        """Выгружает все модели кроме указанной"""
+        for mtype in list(self.models.keys()):
+            if mtype != keep_model_type and mtype in self.models:
+                print(f"🗑️ Unloading model [{mtype}] to free memory...")
+                del self.models[mtype]
+                gc.collect()
+                if torch.cuda.is_available():
+                    torch.cuda.empty_cache()
 
     def _get_model(self, model_type: str):
-        if model_type not in self.models:
+        # Если модель уже загружена — возвращаем её
+        if model_type in self.models:
+            return self.models[model_type]
+
+        # Выгружаем другие модели чтобы освободить память
+        self._unload_other_models(model_type)
+
         model_path = self._resolve_model(model_type)
-            print(f"🚀 Loading model [{model_type}] into memory...")
+        print(f"🚀 Loading model [{model_type}]...")
+
+        if torch.cuda.is_available():
+            torch.cuda.empty_cache()
+            free_before = (torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory - torch.cuda.memory_allocated()) / (1024**3)
+            print(f"📊 Free GPU memory before load: {free_before:.2f} GB")
+
+        try:
+            # Стратегия 1: Пробуем загрузить всё на GPU в FP16
+            print(f"⚙️ Trying FP16 on GPU...")
             self.models[model_type] = Qwen3TTSModel.from_pretrained(
                 model_path,
-                device_map=self.config['generation']['device'],
-                torch_dtype=self.dtype
+                dtype=torch.float16,
+                device_map="cuda:0",
+                low_cpu_mem_usage=True
             )
+            print(f"✅ Model [{model_type}] loaded on GPU (FP16)")
+
+        except RuntimeError as e:
+            if "out of memory" in str(e).lower():
+                print(f"⚠️ GPU OOM, trying CPU offloading...")
+                torch.cuda.empty_cache()
+                gc.collect()
+
+                # Стратегия 2: Используем accelerate с offloading
+                # Но при этом избегаем bitsandbytes который вызывает pickle ошибку
+                print(f"⚙️ Using accelerate with CPU offloading (FP16)...")
+
+                # Ограничиваем память GPU чтобы force offloading
+                max_memory = {0: "3GiB", "cpu": "28GiB"}  # Оставляем 3GB для одной модели
+
+                self.models[model_type] = Qwen3TTSModel.from_pretrained(
+                    model_path,
+                    dtype=torch.float16,
+                    device_map="auto",
+                    max_memory=max_memory,
+                    low_cpu_mem_usage=True
+                )
+                print(f"✅ Model [{model_type}] loaded with CPU offloading")
+            else:
+                raise e
+
+        if torch.cuda.is_available():
+            allocated = torch.cuda.memory_allocated() / (1024**3)
+            print(f"📊 GPU memory allocated: {allocated:.2f} GB")
+
         return self.models[model_type]
 
     def get_available_samples(self) -> List[Dict[str, str]]:
@@ -120,15 +167,10 @@ class TTSEngine:
                     if os.path.exists(prompt_path):
                         with open(prompt_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
                             prompt = f.read().strip()
-                    samples.append({
-                        "name": name, 
-                        "path": full_path, 
-                        "prompt": prompt
-                    })
+                    samples.append({"name": name, "path": full_path, "prompt": prompt})
         return samples
 
     def generate_with_sample(self, text: str, sample_path: str) -> Tuple[np.ndarray, int]:
-        """Режим 1: Клонирование по сэмплу"""
         model = self._get_model('base')
 
         audio_file = os.path.join(sample_path, "audio.wav")
@@ -139,14 +181,9 @@ class TTSEngine:
             with open(prompt_file, 'r', encoding='utf-8') as f:
                 ref_text = f.read().strip()
 
-        print(f"🎤 Cloning voice from: {sample_path}")
-        
-        # Создаем промпт клонирования
-        prompt = model.create_voice_clone_prompt(
-            ref_audio=audio_file,
-            ref_text=ref_text
-        )
+        print(f"🎤 Cloning voice...")
 
+        prompt = model.create_voice_clone_prompt(ref_audio=audio_file, ref_text=ref_text)
         wavs, sr = model.generate_voice_clone(
             text=text,
             language=self.config['generation']['default_language'],
@@ -155,24 +192,21 @@ class TTSEngine:
         return wavs, sr
 
     def generate_with_description(self, text: str, description: str) -> Tuple[np.ndarray, int]:
-        """Режим 2: Генерация голоса по описанию (Design -> Clone)"""
         print(f"🎨 Designing voice: '{description}'")
 
-        # Шаг А: Генерируем референс через VoiceDesign
+        # Генерируем референс через VoiceDesign
         vd_model = self._get_model('voice_design')
         ref_text = text[:100] if len(text) > 100 else text
 
-        # Генерируем сэмпл для будущего клонирования
         ref_wavs, ref_sr = vd_model.generate_voice_design(
             text=ref_text,
             language=self.config['generation']['default_language'],
             instruct=description
         )
 
-        # Шаг Б: Клонируем этот сгенерированный голос через Base модель
+        # Переключаемся на Base (VoiceDesign автоматически выгрузится)
         base_model = self._get_model('base')
 
-        # Передаем tuple (numpy_array, sr) как ref_audio
         prompt = base_model.create_voice_clone_prompt(
             ref_audio=(ref_wavs[0], ref_sr),
             ref_text=ref_text
@@ -185,12 +219,24 @@ class TTSEngine:
         )
         return wavs, sr
 
+    def generate_voice_design_only(self, text: str, description: str) -> Tuple[np.ndarray, int]:
+        """Режим предпрослушки: только VoiceDesign без клонирования"""
+        print(f"🎨 VoiceDesign preview: '{description}'")
+
+        model = self._get_model('voice_design')
+
+        wavs, sr = model.generate_voice_design(
+            text=text,
+            language=self.config['generation']['default_language'],
+            instruct=description
+        )
+        return wavs, sr
+
     def generate_standard(self, text: str, speaker: str = None) -> Tuple[np.ndarray, int]:
-        """Режим 3: Стандартный голос"""
         model = self._get_model('custom_voice')
         speaker = speaker or self.config['generation']['default_speaker']
 
-        print(f"🗣️ Using built-in speaker: {speaker}")
+        print(f"🗣️ Using speaker: {speaker}")
         wavs, sr = model.generate_custom_voice(
             text=text,
             language=self.config['generation']['default_language'],
@@ -198,8 +244,25 @@ class TTSEngine:
         )
         return wavs, sr
 
+    def download_all_models(self):
+        print("\n--- Checking models ---")
+        for key in ['base', 'voice_design', 'custom_voice']:
+            try:
+                self._resolve_model(key)
+                print(f"✅ {key}: OK")
+            except Exception as e:
+                print(f"❌ {key}: {e}")
+
+    def get_custom_speakers_list(self):
+        try:
+            model = self._get_model('custom_voice')
+            speakers = model.get_supported_speakers()
+            return list(speakers) if hasattr(speakers, '__iter__') else speakers
+        except Exception as e:
+            print(f"Error: {e}")
+            return ["Chelsie", "Dylan", "Eric", "Serena", "Vivian", "Aiden", "Ryan"]
+
     def save_result(self, text: str, wavs: np.ndarray, sr: int) -> str:
-        """Сохраняет WAV и TXT в папку out"""
         out_dir = self.config['storage']['output_dir']
         timestamp = datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S")
         filename = f"speech_{timestamp}"
@@ -207,23 +270,17 @@ class TTSEngine:
         wav_path = os.path.join(out_dir, f"{filename}.wav")
         txt_path = os.path.join(out_dir, f"{filename}.txt")
 
-        # Сохраняем аудио
         sf.write(wav_path, wavs[0], sr)
-        
-        # Сохраняем текст
         with open(txt_path, 'w', encoding='utf-8') as f:
             f.write(text)
-            
         return wav_path
 
     def get_history(self) -> List[Dict[str, str]]:
-        """Возвращает список сгенерированных файлов"""
         out_dir = self.config['storage']['output_dir']
         history = []
         if not os.path.exists(out_dir): return history
 
-        files = sorted(os.listdir(out_dir), reverse=True)
-        for f in files:
+        for f in sorted(os.listdir(out_dir), reverse=True):
             if f.endswith(".wav"):
                 base_name = f[:-4]
                 txt_path = os.path.join(out_dir, f"{base_name}.txt")
@@ -234,10 +291,5 @@ class TTSEngine:
                     with open(txt_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
                         text_content = file.read()
 
-                history.append({
-                    "filename": f,
-                    "wav_path": wav_path,
-                    "txt_path": txt_path,
-                    "text": text_content
-                })
+                history.append({"filename": f, "wav_path": wav_path, "txt_path": txt_path, "text": text_content})
         return history