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P-05wip2026.02

Language Diary

AI 와 음성 대화로 일기를 만들고 영어 학습 포인트를 제공하는 모바일 앱

FastAPIReact NativeExpoPostgresRedisWebSocketOpenAIElevenLabsDocker
repo ↗

개요

AI 와 음성 대화로 오늘 있었던 일을 자연스럽게 이야기하면, AI 가 질문하며 맥락을 이어가 대화를 종합해 영어 일기를 자동 생성하는 언어 학습 모바일 앱. 생성된 일기에서 핵심 단어/구문을 학습 포인트로 제공하고, TTS 로 모범 발음을 들으며 학습한다. Phase 2 에서 따라 말하기 (발음 평가) 추가 예정.

기술스택

모바일 (frontend/)

  • React Native + Expo (SDK 54) — iOS/Android
  • expo-router — 파일 기반 라우팅 + tabs
  • expo-audio + @siteed/expo-audio-studio — 음성 녹음/재생 (대화의 핵심)
  • expo-auth-session — 소셜 로그인 (Google / Apple / Kakao)

백엔드 (backend/)

  • FastAPI + WebSocket — 대화 세션의 실시간 양방향 통신
  • SQLAlchemy (async) + asyncpg + Alembic
  • Redis — 캐싱 + 세션 상태

AI / 음성

  • OpenAI API — 대화 엔진 + 일기 생성 + 번역 + 학습 포인트 추출
  • ElevenLabs STT — WebSocket 경유 실시간 스트리밍 STT (한국어/영어)
  • ElevenLabs TTS (서버사이드 + 캐싱), fallback OpenAI TTS
  • Azure Speech SDK — 발음 평가 (Phase 2)

인프라

  • PostgreSQL + Redis + Docker Compose (개인 서버 배포)
  • 파일 저장 — 로컬 디스크 (MVP) → MinIO/S3 (Phase 2)
  • 인증 — 하드코딩 (MVP) → JWT (Phase 2)

주요기능

Tabs ((tabs)/):

  • 홈 (index) — 오늘 대화 시작 진입점
  • 일기 작성 (write) — AI 와 음성 대화 → 영어 일기 자동 생성
  • 히스토리 (history) — 과거 일기 + 학습 포인트 복습
  • 마이페이지 (mypage)

온보딩 (onboarding/step1~5):

  1. 학습 언어 선택
  2. AI 아바타 선택
  3. AI 음성 톤 선택
  4. AI 성격 선택
  5. 본인 영어 레벨 선택

대화 흐름:

  1. AI 가 한국어로 질문 ("오늘 하루 어땠어?")
  2. 유저가 음성 답변 (한국어/영어 혼용)
  3. ElevenLabs STT 가 WebSocket 으로 실시간 스트리밍 인식
  4. AI 가 맥락 이어가며 추가 질문
  5. 대화 종합 → OpenAI 가 영어 일기 텍스트 생성
  6. 핵심 단어/구문 학습 포인트 표시 + TTS 발음 듣기

아키텍처

language_diary/
├─ frontend/            ← React Native (Expo)
│  └─ app/
│     ├─ (tabs)/        ← 4탭
│     ├─ onboarding/    ← 5단계
│     ├─ login.tsx
│     └─ _layout.tsx
├─ backend/             ← FastAPI
│  └─ app/api/v1/
│     ├─ auth.py
│     ├─ user.py
│     ├─ convai.py      ← 대화 + WebSocket
│     └─ tasks.py
├─ docs/                ← 16+ 설계 문서 (PRD, API, DB, ELEVENLABS_*, AEC_DIAGNOSIS)
├─ scripts/
└─ docker-compose.yml   ← backend + db + redis

데이터 흐름:

  1. 모바일 → WebSocket 연결 (/api/v1/convai/...)
  2. 모바일 → 음성 chunk 스트림 → backend → ElevenLabs STT (forward) → 텍스트 chunk 수신
  3. backend → OpenAI 호출 (대화 응답 생성)
  4. backend → ElevenLabs TTS → 응답 음성 chunk 스트림 → 모바일 재생
  5. 세션 종료 시 → backend → OpenAI (대화 종합 + 일기 + 학습 포인트) → DB 저장

외부 의존:

  • OpenAI API (GPT, 일기 생성, 번역, 학습 포인트)
  • ElevenLabs (STT WebSocket + TTS)
  • Azure Speech SDK (Phase 2 — 발음 평가)

핵심 구현

WebSocket 음성 파이프라인 (backend/app/api/v1/convai.py)

  • 모바일 ↔ backend ↔ ElevenLabs 3노드 WebSocket relay
  • backend 가 STT/TTS 라이센스 키 보호 (서버사이드만)
  • chunk 단위 forwarding 으로 latency 최소화

음성 입력 (frontend/)

  • expo-audio + expo-audio-studio — 모바일 측 raw audio 캡처
  • base64 인코딩 후 WebSocket 으로 전송
  • AEC (Acoustic Echo Cancellation) 처리 — docs/AEC_DIAGNOSIS.md 참고

대화 종합 → 영어 일기

  • tasks.py 가 비동기 작업 (대화 종료 → OpenAI 호출 → 일기 + 학습 포인트 생성)
  • DB 저장 후 모바일에 push

문서 풍부: docs/ 16+ 설계 문서 (PRD 38KB, SPRINT_PLAN, API_DESIGN_BACKEND/FRONTEND, ELEVENLABS_* 5개, DB_MODEL, AEC_DIAGNOSIS, flow.md 등) — 의사결정 추적성 높음.

마주친 문제

자동 추론 결과 — 사용자 검토 필수.

  • (자동 추론) AEC (Acoustic Echo Cancellation) — docs/AEC_DIAGNOSIS.md 별도 문서. AI 음성과 사용자 마이크 입력의 echo 제거가 모바일 음성 대화의 핵심 challenge.
  • (자동 추론) STT 클라이언트 vs 서버사이드 결정 — DISCUSSION_STT_BACKEND.md / DISCUSSION_STT_FRONTEND.md / ELEVENLABS_CLIENT_SIDE.md / ELEVENLABS_SEVER_SIDE.md 4개 문서로 길게 토론한 흔적. 결국 서버사이드 + WebSocket relay 채택.
  • (자동 추론) 오디오 fix 작업 — PLAN_AUDIO_FIX.md 별도 문서. 모바일 오디오 처리 안정화.
  • (자동 추론) 180 커밋, 1 개월 — 빠른 반복 사이클. README 부재 + PRD/SPRINT_PLAN 중심 작업.

회고

자동 추론 결과 — 사용자 검토·교체 필수.

  • (자동 추론) PRD 38KB / SPRINT_PLAN 16KB 라는 양은 사전 설계에 시간을 많이 쓴 패턴. 음성 + 실시간 + 외부 SDK 다중 (ElevenLabs/OpenAI/Azure) 조합이라 사전 결정이 quality 에 큰 영향.
  • (자동 추론) Phase 2 로 미룬 항목 — JWT 인증 / 발음 평가 / S3 저장 / Phase 1 의 MVP 가시화 우선.
  • (자동 추론) 다음에 시도한다면 — 음성 latency 최적화 (WebSocket relay 의 hop 1개 줄이기), Whisper / Gemini 같은 다른 STT 모델 비교.