feat: Hearo 1차 구현 — 프로그램 소리 실시간 번역 자막

프로그램별 오디오를 캡처해 로컬 GPU에서 음성인식→번역하고 화면 위
자막으로 보여주는 데스크톱 앱. 한/영/일/중 4개 언어.

구성
- audio: WASAPI 프로그램별 캡처(C++ 보조 프로그램) + 장치 루프백 폴백,
  적응형 VAD 발화 분할
- models: 속도~품질 5단계 티어, faster-whisper + CTranslate2/LLM 2백엔드,
  용어집(플레이스홀더 보호 + 프롬프트 주입)
- core: Qt 비의존 파이프라인 엔진 (캡처/분할/추론 3스레드, 큐 연결)
- ui: 사이드바 5화면 + 무테두리 항상위 자막 오버레이, 자체 다크 테마

모델 선정 근거는 docs/MODELS.md, 추가학습 가능 여부와 방법은
docs/FINETUNING.md 참고.

검증: pytest 39개 통과 (GPU·오디오 장치 없이 실행), ruff clean

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

src/hearo/constants.py

@@ -0,0 +1,52 @@
+"""전역 상수. 제품명 변경은 이 파일만 고치면 됩니다."""
+
+from __future__ import annotations
+
+from pathlib import Path
+
+APP_NAME = "Hearo"
+APP_NAME_KO = "히어로"
+APP_SLOGAN = "듣고, 바로 이해하다"
+APP_VERSION = "0.1.0"
+ORG_NAME = "tkrmagid"
+
+# 지원 언어 (1차: 4개)
+LANGUAGES: dict[str, dict[str, str]] = {
+    "ko": {"label": "한국어", "english": "Korean", "nllb": "kor_Hang", "flag": "KO"},
+    "en": {"label": "English", "english": "English", "nllb": "eng_Latn", "flag": "EN"},
+    "ja": {"label": "日本語", "english": "Japanese", "nllb": "jpn_Jpan", "flag": "JA"},
+    "zh": {"label": "中文", "english": "Chinese", "nllb": "zho_Hans", "flag": "ZH"},
+}
+LANGUAGE_CODES = tuple(LANGUAGES.keys())
+
+# 기본 모델 품질 티어. 실제 티어 정의는 models/tiers.py 에 있지만,
+# config 가 models 패키지를 import 하면 순환 의존이 생기므로 키만 여기에 둔다.
+DEFAULT_TIER = "balance"
+
+# 오디오 파이프라인 규격
+SAMPLE_RATE = 16_000
+CHANNELS = 1
+FRAME_MS = 20
+FRAME_SAMPLES = SAMPLE_RATE * FRAME_MS // 1000
+
+
+def user_data_dir() -> Path:
+    """설정/로그/모델 캐시를 두는 사용자 디렉터리."""
+    import os
+    import sys
+
+    if sys.platform == "win32":
+        base = Path(os.environ.get("APPDATA", Path.home() / "AppData" / "Roaming"))
+    elif sys.platform == "darwin":
+        base = Path.home() / "Library" / "Application Support"
+    else:
+        base = Path(os.environ.get("XDG_CONFIG_HOME", Path.home() / ".config"))
+    path = base / APP_NAME
+    path.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    return path
+
+
+def models_dir() -> Path:
+    path = user_data_dir() / "models"
+    path.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    return path