Windows CI 에서 test_segmenter.py 5개가 실패하고 로컬에서는 통과했다.
플랫폼 차이가 아니라 선택 의존성 차이였다.
테스트 입력은 220Hz 순음이다. `_is_speech` 는 에너지 판정과 webrtcvad 를
AND 로 묶는데, webrtcvad 는 사람 목소리로 학습돼 있어 순음을 발화로 보지
않는다. 포터블 exe 의 requirements 에 webrtcvad-wheels 가 들어 있으니
Windows CI 는 게이트가 켜진 환경이고, 개발 venv 에는 없어서 안 드러났다.
(개발 venv 에 webrtcvad-wheels 를 넣으면 리눅스에서도 5개가 똑같이,
같은 수치로 깨지는 것을 확인했다.)
- 이 파일이 검증하려는 건 분할 상태 기계이므로 autouse fixture 로
선택 의존성을 끊어 환경과 무관하게 같은 경로를 시험한다
- 게이트 동작 자체는 test_webrtcvad_gate_filters_pure_tone 이 따로 본다
(webrtcvad 없으면 skip)
- dev extras 에 webrtcvad-wheels 를 넣어 같은 환경 드리프트가 재발하지
않게 한다
이름을 Hearo → LiveSub 로 변경. 말장난보다 하는 일이 바로 보이는 쪽이 낫다.
자막 on/off
- 전역 단축키 Ctrl+Alt+S (자막) / Ctrl+Alt+D (번역) — Windows RegisterHotKey +
네이티브 이벤트 필터라 게임 창이 떠 있어도 동작. 다른 OS 에서는 no-op
- 단축키·체크박스·우클릭 메뉴가 모두 같은 경로를 타도록 통합
모니터 선택 + 디스코드식 배치
- placement.py: Qt 비의존 배치 계산 (모니터 목록 → 9분할 좌표)
- AnchorGrid 위젯으로 3x3 위치 선택, 드래그하면 자유 배치로 전환
- 모니터 구성이 바뀌어도 자막이 화면 밖으로 사라지지 않도록 클램프
GPU 저부하 모드 (기본 켜짐)
- 연산 정밀도 int8 강등, VRAM 상한 35%, 추론 후 60ms 양보,
300초 무음 시 모델 언로드, 중간 결과 비활성
- 기본 티어를 균형(6GB) → 신속(4GB) 으로 하향
- 8GB GPU 기준 자막 2.8GB / 게임 5.2GB
게임 용어집 번들 (304개)
- 롤 74 · 발로란트 59 · 오버워치2 49 · FPS공통 46 · 마크 38 · 방송 38
- 체크박스로 켜고 끄며, 사용자가 직접 등록한 항목이 항상 우선
검증: pytest 91개 통과 (배치 14 + 팩 12 + UI 6 신규), ruff clean
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
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>
