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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>
130 lines
3.6 KiB
Python
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3.6 KiB
Python
"""엔진 파이프라인을 가짜 모델로 끝까지 돌려본다 (GPU/오디오 장치 불필요)."""
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from __future__ import annotations
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import time
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import numpy as np
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import pytest
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from hearo.audio.base import CaptureBackend, to_mono_16k
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from hearo.config import AppConfig
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from hearo.constants import SAMPLE_RATE
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from hearo.core.engine import TranslationEngine
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from hearo.models.asr import Transcript
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class FakeCapture(CaptureBackend):
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"""말-침묵-말-침묵 패턴을 즉시 흘려보낸다."""
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name = "fake"
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per_process = True
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@staticmethod
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def available() -> bool:
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return True
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@staticmethod
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def list_sources():
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return []
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def _run(self) -> None:
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def tone(ms, amp=0.35):
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n = SAMPLE_RATE * ms // 1000
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t = np.arange(n, dtype=np.float32) / SAMPLE_RATE
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return (np.sin(2 * np.pi * 240 * t) * amp).astype(np.float32)
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pattern = np.concatenate(
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[np.zeros(SAMPLE_RATE // 5, np.float32), tone(900),
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np.zeros(SAMPLE_RATE, np.float32)]
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)
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while not self._stop.is_set():
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for i in range(0, pattern.size, 1600):
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if self._stop.is_set():
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return
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self._emit(pattern[i : i + 1600].copy())
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time.sleep(0.005)
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class FakeRecognizer:
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loaded = True
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def load(self):
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pass
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def unload(self):
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pass
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def transcribe(self, audio, language=None, fast=False, prompt=""):
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return Transcript(text="hello world", language="en", confidence=0.99)
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class FakeTranslator:
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loaded = True
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def load(self):
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pass
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def unload(self):
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pass
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def translate(self, text, source_lang, target_lang, glossary=None):
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return f"[{target_lang}] {text}"
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@pytest.fixture
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def engine(tmp_path, monkeypatch):
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config = AppConfig()
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config.models.preload_on_start = False
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config.glossary.path = str(tmp_path / "glossary.json")
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config.audio.partial_interval_ms = 0
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config.audio.silence_ms = 300
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config.audio.min_segment_ms = 200
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lines = []
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eng = TranslationEngine(config, on_line=lines.append)
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monkeypatch.setattr(eng.models, "recognizer", lambda: FakeRecognizer())
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monkeypatch.setattr(eng.models, "translator", lambda: FakeTranslator())
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monkeypatch.setattr("hearo.core.engine.create_capture", lambda cfg: FakeCapture())
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eng.lines = lines
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yield eng
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eng.shutdown()
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def test_engine_produces_translated_lines(engine):
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engine.start()
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deadline = time.time() + 12
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while time.time() < deadline and not engine.lines:
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time.sleep(0.05)
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engine.stop()
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assert engine.lines, "12초 안에 자막이 한 줄도 나오지 않았습니다"
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line = engine.lines[0]
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assert line.source_text == "hello world"
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assert line.translated_text == "[ko] hello world"
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assert line.source_lang == "en"
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assert line.is_final
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assert line.latency_s >= 0
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def test_stop_is_idempotent(engine):
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engine.start()
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time.sleep(0.3)
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engine.stop()
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engine.stop()
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assert not engine.running
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def test_to_mono_16k_downmixes_and_resamples():
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stereo_48k = np.tile(np.array([1.0, -1.0], dtype=np.float32), 48_000)
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out = to_mono_16k(stereo_48k, channels=2, src_rate=48_000)
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assert out.dtype == np.float32
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assert abs(out.size - 16_000) <= 2 # 1초 분량
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assert np.allclose(out, 0.0, atol=1e-6) # L+R 이 상쇄
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def test_to_mono_16k_passthrough_when_already_correct():
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mono = np.linspace(-1, 1, 16_000, dtype=np.float32)
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out = to_mono_16k(mono, channels=1, src_rate=16_000)
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assert np.array_equal(out, mono)
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