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live-app-translator/tests/test_speech_level.py
EJClaw 71436843d8 feat: 존댓말/반말 모드, 포터블 exe 빌드, AI 로고/배너
말투 (존댓말 기본, 반말 선택)
- 원문이 실제로 존댓말이면 반말 모드여도 존댓말을 지킨다. 상대가 정중하게
  말했는데 자막이 반말이면 뉘앙스가 뒤집히기 때문.
- 영어·중국어는 문법적 높임이 없으므로 항상 고른 모드를 따른다.
  "please" 를 존댓말 근거로 삼으면 오탐이 많아 쓰지 않았다.
- 낮춤 변환은 한글 자모를 분해해 실제 활용 규칙(모음조화 + 축약)을 구현했다.
  오+아->와, 지+어->져, 하+어->해, 았/었 뒤는 항상 어, 치겠습니다->칠게.
  어미를 나열하는 방식보다 훨씬 넓게 맞는다.
- 변환 방향은 존댓말->반말 한쪽만 한다. 번역 모델의 한국어 출력이 이미
  격식체라 존댓말 모드는 손댈 필요가 없고, 반대 방향은 훨씬 자주 틀린다.
- 지시문을 이해하는 Qwen3 에는 프롬프트로도 전달한다. Seed-X 는 지시문을
  못 알아듣는 모델이라 후처리로만 맞춘다.

포터블 exe
- PyInstaller 명세 + 빌드 스크립트. torch 를 의도적으로 제외했다.
  torch+CUDA 만 2.5GB 라 onefile 로 묶으면 실행할 때마다 그걸 임시폴더에
  푸느라 1분 넘게 걸려 쓸 수 없다.
- 음성인식(faster-whisper)도 번역(NLLB)도 CTranslate2 위에서 돌아 torch 가
  필요 없다. 덕분에 1~3티어는 그대로 다 되고 exe 는 3GB -> 500MB 가 된다.
- 4~5티어는 못 쓰므로 tier_availability() 로 판정해 모델 화면에 '사용 불가'와
  이유를 표시한다. torch 없는 환경에서 앱 전체가 뜨는 것을 확인했다.

AI 이미지
- SDXL-turbo 로 아이콘/배경 생성 (로컬 GPU, 피크 VRAM 1.9GB).
- 글자는 AI 가 제대로 못 쓰므로 아트만 AI 로 만들고 타이포그래피는
  정확히 렌더링해 합성했다. icon.ico 는 16~256px 멀티해상도.

검증: pytest 163개 통과 (말투 53개 신규), ruff clean

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
2026-09-23 01:06:23 +09:00

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