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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
122 lines
4.7 KiB
Python
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4.7 KiB
Python
import numpy as np
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import pytest
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from livesub.audio import segmenter as segmenter_mod
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from livesub.audio.segmenter import Segmenter, SegmenterConfig
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from livesub.constants import SAMPLE_RATE
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#: webrtcvad 는 선택 의존성이다. 있으면 아래 게이트 테스트가 돌고 없으면 skip 된다.
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REAL_WEBRTCVAD = segmenter_mod.webrtcvad
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@pytest.fixture(autouse=True)
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def _energy_vad_only(monkeypatch):
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"""이 파일의 테스트는 에너지 VAD 경로로 고정한다.
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입력이 220Hz 순음이기 때문이다. webrtcvad 는 사람 목소리로 학습돼 있어
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순음을 발화로 보지 않고, `_is_speech` 는 에너지 판정과 webrtcvad 를 AND 로
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묶는다. 그래서 webrtcvad 가 깔린 환경에서는 이 파일의 테스트 5개가 깨졌다 —
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포터블 exe 의 requirements 에 webrtcvad-wheels 가 들어 있어 Windows CI 가
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정확히 그 환경이고, 개발용 venv 에는 없어서 여태 안 드러났다.
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고칠 대상은 판정기가 아니라 테스트의 숨은 전제다. 여기서 보려는 건 분할
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상태 기계이므로 선택 의존성을 끊어 환경과 무관하게 같은 경로를 시험한다.
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게이트 동작 자체는 test_webrtcvad_gate_filters_pure_tone 이 본다.
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"""
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monkeypatch.setattr(segmenter_mod, "webrtcvad", None)
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def tone(ms: int, amplitude: float = 0.3) -> np.ndarray:
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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 * 220 * t) * amplitude).astype(np.float32)
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def silence(ms: int) -> np.ndarray:
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return np.zeros(SAMPLE_RATE * ms // 1000, dtype=np.float32)
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def config(**kw) -> SegmenterConfig:
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base = dict(silence_ms=300, min_segment_ms=200, max_segment_ms=5000,
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partial_interval_ms=0)
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base.update(kw)
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return SegmenterConfig(**base)
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def test_speech_then_silence_emits_one_final_segment():
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seg = Segmenter(config())
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out = seg.push(silence(200))
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assert out == []
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out += seg.push(tone(800))
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out += seg.push(silence(600))
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finals = [s for s in out if s.is_final]
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assert len(finals) == 1
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assert 0.7 <= finals[0].duration_s <= 1.8
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def test_short_blip_is_discarded():
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seg = Segmenter(config(min_segment_ms=500))
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out = seg.push(tone(60)) + seg.push(silence(600))
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assert out == []
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def test_max_length_forces_a_cut():
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seg = Segmenter(config(max_segment_ms=1000))
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out = seg.push(tone(3000))
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assert len([s for s in out if s.is_final]) >= 2
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def test_partial_results_are_emitted_while_speaking():
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seg = Segmenter(config(partial_interval_ms=300))
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out = seg.push(tone(1500))
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partials = [s for s in out if not s.is_final]
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assert len(partials) >= 2
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# 중간 결과는 누적된다
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assert partials[-1].duration_s > partials[0].duration_s
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def test_flush_returns_pending_speech():
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seg = Segmenter(config())
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assert seg.push(tone(700)) == [] # 아직 침묵이 안 왔으니 확정 없음
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leftover = seg.flush()
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assert leftover is not None and leftover.is_final
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assert seg.flush() is None
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def test_continuous_silence_never_emits():
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seg = Segmenter(config())
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for _ in range(10):
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assert seg.push(silence(200)) == []
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def test_lead_in_is_prepended():
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"""발화 직전 오디오가 붙어 첫 음절이 잘리지 않아야 한다."""
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seg = Segmenter(config(lead_in_ms=200))
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seg.push(silence(400))
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out = seg.push(tone(600)) + seg.push(silence(600))
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finals = [s for s in out if s.is_final]
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assert len(finals) == 1
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# 0.6초 발화 + 최대 0.2초 리드인
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assert finals[0].duration_s > 0.6
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@pytest.mark.skipif(REAL_WEBRTCVAD is None, reason="webrtcvad 미설치 — 게이트 경로가 없다")
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def test_webrtcvad_gate_filters_pure_tone(monkeypatch):
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"""webrtcvad 가 깔리면 순음은 에너지 VAD 만일 때보다 덜 통과한다.
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포터블 exe 와 Windows CI 가 이 경로를 쓴다. 두 경로가 실제로 다르게
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동작한다는 사실을 테스트로 고정해 둔다 — 이게 깨져 있는 걸 몰라서
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같은 테스트가 플랫폼에 따라 다른 결과를 냈다.
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"""
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energy_only = Segmenter(config())
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energy_out = energy_only.push(tone(800)) + energy_only.push(silence(600))
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monkeypatch.setattr(segmenter_mod, "webrtcvad", REAL_WEBRTCVAD)
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gated = Segmenter(config())
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gated_out = gated.push(tone(800)) + gated.push(silence(600))
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energy_total = sum(s.duration_s for s in energy_out if s.is_final)
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gated_total = sum(s.duration_s for s in gated_out if s.is_final)
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assert energy_total > 0.7 # 에너지 VAD 는 순음을 발화로 본다
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assert gated_total < energy_total # webrtcvad 는 사람 목소리가 아니라고 걸러낸다
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