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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>
130 lines
3.6 KiB
Python
130 lines
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 livesub.audio.base import CaptureBackend, to_mono_16k
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from livesub.config import AppConfig
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from livesub.constants import SAMPLE_RATE
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from livesub.core.engine import TranslationEngine
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from livesub.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("livesub.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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