fix(voix): plus de fins de phrases coupées ni de bruits parasites

Fins de phrases coupées :
- Le fondu final ne commence plus avant la fin de la voix (il rognait la
  dernière phrase quand la vidéo finissait peu après) ; il se raccourcit au
  besoin. Même règle côté Python, aperçu et rendu Remotion
- SRT : découpe au milieu de la zone la plus calme de chaque pause, mesurée
  sur l'enveloppe sonore (tranches de 10 ms), avec un seuil relatif au
  niveau de la voix qui respecte les fins douces ; 300 ms gardées après le
  dernier son

Bruits parasites :
- Normalisation de la voix en deux passes, en mode linéaire : le mode
  dynamique relevait souffles et bruits entre les phrases (mesuré : -64 dB
  avant, -75 dB après dans les pauses)
- Réduction de bruit douce (afftdn), compresseur sans gain ajouté, fondus
  de 5 ms aux extrémités ; mix final moins « pompant » (LRA 20)
- Voix Gemini vérifiée : les bruits ajoutés avant le premier ou après le
  dernier mot sont retirés

Vérification de lecture comparée lettre à lettre : les petites erreurs de
Whisper ne déclenchent plus de régénérations inutiles.

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_018Ze4bs7tpF1KGWUk6ZZSZ4

ffmpeg-service/tests/test_quality.py

@@ -1,5 +1,7 @@
+import numpy as np
+
 from app.align import Word
-from app.quality import check_reading, cut_point, parse_silences, speech_bounds
+from app.quality import FRAME, Envelope, check_reading, envelope_from_samples, sentence_cut
 
 
 def _heard(text: str) -> list[Word]:
@@ -23,19 +25,38 @@ def test_instruction_read_aloud_is_rejected():
     assert not check_reading("Découvrez nos nouveautés en magasin", heard).acceptable
 
 
-def test_silences_are_parsed_from_ffmpeg_log():
-    log = (
-        "[silencedetect] silence_start: 0\n[silencedetect] silence_end: 0.21 | silence_duration: 0.21\n"
-        "[silencedetect] silence_start: 1.5\n"
-    )
-    assert parse_silences(log, 2.0) == [(0.0, 0.21), (1.5, 2.0)]
+def _envelope(levels):
+    """Enveloppe synthétique : liste de (durée en s, niveau en dB)."""
+    db = []
+    for seconds, level in levels:
+        db += [level] * int(round(seconds / FRAME))
+    return Envelope(np.array(db, dtype=float))
 
 
-def test_speech_bounds_drop_leading_and_trailing_silence():
-    start, end = speech_bounds([(0.0, 0.3), (1.5, 2.0)], 2.0, pad=0.1)
-    assert round(start, 3) == 0.2 and round(end, 3) == 1.6
+def test_soft_sentence_endings_are_kept():
+    # Parole à -20 dB, fin de phrase douce à -50 dB (relatif : -30 dB, audible),
+    # puis vrai silence à -90 dB
+    env = _envelope([(0.2, -90), (1.0, -20), (0.3, -50), (0.6, -90)])
+    start, end = env.speech_span(0.0, env.duration)
+    assert round(start, 2) == 0.12  # 80 ms avant la parole
+    assert round(end, 2) == 1.8  # 300 ms après la fin douce (à 1,5 s)
 
 
-def test_cut_point_prefers_the_longest_nearby_silence():
-    assert cut_point([(1.0, 1.1), (1.2, 1.8)], after=1.0, before=1.9) == 1.5
-    assert cut_point([], after=1.0, before=2.0) == 1.5
+def test_cut_falls_in_the_quietest_part_of_the_pause():
+    env = _envelope([(1.0, -20), (0.15, -60), (0.2, -85), (0.15, -60), (1.0, -20)])
+    cut = sentence_cut(env, previous_end=0.95, next_start=1.55)
+    assert 1.15 <= cut <= 1.35
+
+
+def test_envelope_from_samples_measures_level():
+    rate = 16000
+    samples = np.concatenate([np.zeros(rate // 2), 0.5 * np.ones(rate // 2)]).astype(np.float32)
+    env = envelope_from_samples(samples, rate)
+    assert env.db[0] < -100 and abs(env.db[-1] - 20 * np.log10(0.5)) < 0.1
+
+
+def test_small_recognition_errors_are_not_missing_words():
+    expected = "Découvrez nos plantes de saison à petits prix. On vous attend ce week-end."
+    heard = _heard("Découvrez nos plans de saison à petit prix. On vous attend ce week -end.")
+    check = check_reading(expected, heard)
+    assert check.acceptable, check