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_srt_voice.py

@@ -1,6 +1,9 @@
 from pathlib import Path
 
+import numpy as np
+
 from app.align import Word, spread_words
+from app.quality import Envelope
 from app.render import RenderPlan
 from app.srt_voice import (
     Cue,
@@ -41,15 +44,16 @@ def test_words_of_the_single_reading_are_split_between_cues():
     assert split_by_cue(words, ["Bonjour."]) is None
 
 
-def test_reading_is_cut_inside_silences_not_on_word_bounds():
-    # Whisper situe mal la fin de « Bonjour » (0,9 s) : la vraie parole finit à 1,05 s,
-    # puis silence jusqu'à 1,6 s. La coupe tombe dans ce silence, sans rogner le mot.
+def test_reading_is_cut_in_the_pause_without_clipping_sentence_endings():
+    # Whisper situe mal la fin de « Bonjour » (0,9 s) : la voix retombe
+    # doucement jusqu'à 1,05 s, puis vraie pause jusqu'à 1,6 s.
+    db = [-90.0] * 15 + [-20.0] * 75 + [-50.0] * 15 + [-90.0] * 55 + [-20.0] * 100 + [-90.0] * 40
+    env = Envelope(np.array(db))
     groups = [[Word("Bonjour.", 0.2, 0.9)], [Word("Venez", 1.7, 2.1), Word("vite.", 2.1, 2.6)]]
-    silences = [(0.0, 0.15), (1.05, 1.6), (2.7, 3.0)]
-    first, second = segments_from_reading(groups, silences, 3.0)
-    assert first.source_start < 0.15 and 1.05 < first.source_end <= 1.2
-    assert 1.45 <= second.source_start < 1.6 and second.source_end > 2.7
-    assert first.source_end < second.source_start
+    first, second = segments_from_reading(groups, env)
+    assert first.source_end >= 1.05 + 0.25  # fin douce gardée, avec sa marge
+    assert first.source_end <= second.source_start
+    assert 1.5 <= second.source_start < 1.6
 
 
 def test_each_segment_is_placed_at_its_cue_start():