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Claude
7c38ec459f
Le contrôle lettre à lettre acceptait une lecture dès 85 %, alors qu'une lecture complète atteint ~97 % (petites erreurs de Whisper) : une lecture à 86 % (mots sautés) passait sans nouvelle génération. Seuil porté à 92 %. Les mots non entendus sont nommés dans les journaux et l'avertissement, pour savoir ce qui manquait. Le modèle Whisper, déjà dans l'image, est chargé sans interroger Hugging Face (HF_HUB_OFFLINE). Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com> Claude-Session: https://claude.ai/code/session_018Ze4bs7tpF1KGWUk6ZZSZ4
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2.8 KiB
Python
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Python
import numpy as np
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from app.align import Word
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from app.quality import FRAME, Envelope, check_reading, envelope_from_samples, sentence_cut
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def _heard(text: str) -> list[Word]:
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return [Word(t, i * 0.3, i * 0.3 + 0.25) for i, t in enumerate(text.split())]
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def test_complete_reading_is_accepted():
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check = check_reading(
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"Découvrez nos nouveautés en magasin", _heard("découvrez nos nouveautés en magasin")
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)
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assert check.acceptable and check.coverage == 1.0
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def test_truncated_ending_is_rejected():
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check = check_reading("Découvrez nos nouveautés en magasin", _heard("découvrez nos nouveautés"))
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assert not check.ending_ok and not check.acceptable
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def test_instruction_read_aloud_is_rejected():
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heard = _heard("lis ce texte sur un ton dynamique découvrez nos nouveautés en magasin")
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assert not check_reading("Découvrez nos nouveautés en magasin", heard).acceptable
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def _envelope(levels):
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"""Enveloppe synthétique : liste de (durée en s, niveau en dB)."""
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db = []
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for seconds, level in levels:
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db += [level] * int(round(seconds / FRAME))
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return Envelope(np.array(db, dtype=float))
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def test_soft_sentence_endings_are_kept():
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# Parole à -20 dB, fin de phrase douce à -50 dB (relatif : -30 dB, audible),
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# puis vrai silence à -90 dB
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env = _envelope([(0.2, -90), (1.0, -20), (0.3, -50), (0.6, -90)])
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start, end = env.speech_span(0.0, env.duration)
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assert round(start, 2) == 0.12 # 80 ms avant la parole
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assert round(end, 2) == 1.8 # 300 ms après la fin douce (à 1,5 s)
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def test_cut_falls_in_the_quietest_part_of_the_pause():
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env = _envelope([(1.0, -20), (0.15, -60), (0.2, -85), (0.15, -60), (1.0, -20)])
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cut = sentence_cut(env, previous_end=0.95, next_start=1.55)
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assert 1.15 <= cut <= 1.35
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def test_envelope_from_samples_measures_level():
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rate = 16000
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samples = np.concatenate([np.zeros(rate // 2), 0.5 * np.ones(rate // 2)]).astype(np.float32)
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env = envelope_from_samples(samples, rate)
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assert env.db[0] < -100 and abs(env.db[-1] - 20 * np.log10(0.5)) < 0.1
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def test_small_recognition_errors_are_not_missing_words():
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expected = "Découvrez nos plantes de saison à petits prix. On vous attend ce week-end."
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heard = _heard("Découvrez nos plans de saison à petit prix. On vous attend ce week -end.")
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check = check_reading(expected, heard)
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assert check.acceptable, check
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def test_skipped_words_are_detected_and_named():
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expected = (
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"Pour Halloween découvrez nos costumes nos bonbons et toute notre décoration effrayante en magasin."
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)
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heard = _heard("Pour Halloween découvrez nos costumes et toute notre décoration en magasin.")
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check = check_reading(expected, heard)
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assert not check.acceptable
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assert "bonbons" in check.missing and "effrayante" in check.missing
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assert "non entendus" in check.describe()
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