feat: 真实数据时间对齐集成测试框架
- tests/realdata_contract.py：数据契约底座（SRT 解析/清洗、时间对齐量化 指标 align_report、幻觉词/专名判定、提示词规则拼接） - tests/test_integration_alignment.py：流水线产物 vs 硬字幕参考的时间对齐 （真实数据复现"字幕过早/过晚"，红→绿闭环） - tests/test_integration_prompt_rules.py：寒暄幻觉/专名提示词规则测试 - scripts/extract_reference_srt.py：从烧录字幕视频自动提取参考时间轴 - testdata/REALDATA_README.md + alignment/*.reference.srt：真实参考字幕 （视频素材较大，gitignore 不入库）
This commit is contained in:
@@ -0,0 +1,335 @@
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"""真实数据契约与夹具工具（供集成测试共用，不 mock 模型）。
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本模块是"用真实数据复现问题"测试框架的公共底座。两类集成测试
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（时间对齐 / 幻觉词与专名提示词）都只读取**用户提供的真实数据文件**，
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绝不构造假音频/假模型/假翻译输出来凑覆盖率；数据缺失时测试整体跳过。
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数据契约（用户按下述约定提供真实文件即可，无需改动测试代码）：
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1. 时间对齐数据（目录：testdata/alignment/）
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- 音频/视频素材：``testdata/alignment/<name>.wav|.mp4|...``（真实语音）
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- 参考字幕：``testdata/alignment/<name>.reference.srt``（人工校对的时间轴，
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即"说话真实发生的时间"），SRT 标准格式
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- 说明：测试对同一素材跑 whisper 节点（vad_filter 开/关两种配置），
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把产出的 transcript.srt 与 reference.srt 做时间对齐评估，量化"过早/
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过晚"的程度。若已有 .env 的 LLM Key，也可顺带评估翻译链路。
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2. 幻觉词与专有名词提示词规则数据（目录：testdata/prompt_rules/）
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- 日文字幕样本：``testdata/prompt_rules/<name>.ja.srt``（真实视频的
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日文 ASR 输出，含"谢谢观看/晚安"等收尾寒暄、以及"芒果"等专名）
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- 期望处理：``testdata/prompt_rules/<name>.expected.txt``（每行一个
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语料关键词断言：剔除寒暄 / 保留专名原文）
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- 说明：测试用真实数据调用 llm-translate 节点（真实 LLM API，不 mock），
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断言动态拼入提示词规则后译文不再输出寒暄幻觉、专名不被直译。
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每个测试函数都以"数据文件存在才运行，缺失即 skip"为前置，因此：
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- 本地缺少数据时 `uv run pytest` 全部跳过，不影响 100% 覆盖率门禁；
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- 把真实数据放入 testdata/ 后立即变为可执行的回归测试（红→绿闭环）。
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"""
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from __future__ import annotations
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import json
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import re
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from dataclasses import dataclass, field
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from pathlib import Path
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# 单体根目录：tests/ 的上一级。
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WORKSPACE = Path(__file__).resolve().parent.parent
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# 真实数据根目录（gitignored，与 testdata/ 下已入库的测试资产分开）。
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REALDATA_DIR = WORKSPACE / "testdata"
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# 时间对齐数据子目录、幻觉词/专名数据子目录。
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ALIGNMENT_DIR = REALDATA_DIR / "alignment"
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PROMPT_RULES_DIR = REALDATA_DIR / "prompt_rules"
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# 时间对齐的量化指标：与参考时间轴的允许偏差（秒）。真实转写存在固有抖动，
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# 用较大容差区分"正常误差"与"系统性地过早/过晚"两类问题。
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TIER1_TOLERANCE_SECONDS = 0.5 # 第一档：单条字幕与参考的偏差阈值
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TIER2_EARLY_SECONDS = 0.7 # 第二档：系统性偏早阈值（超过即判定"过早"）
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TIER2_LATE_SECONDS = 0.7 # 第二档：系统性偏晚阈值（超过即判定"过晚"）
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_ASR_PARAMS_VAD_ON = {
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||||
"language": "ja",
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||||
"chunk_seconds": 60,
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||||
"vad_filter": True,
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||||
"condition_on_previous_text": False,
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}
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||||
_ASR_PARAMS_VAD_OFF = {
|
||||
"language": "ja",
|
||||
"chunk_seconds": 60,
|
||||
"vad_filter": False,
|
||||
"condition_on_previous_text": False,
|
||||
}
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# ---------------------------------------------------------------------------
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||||
# 数据探查：真实数据文件是否存在
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# ---------------------------------------------------------------------------
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def alignment_candidates() -> list[Path]:
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"""返回时间对齐测试可用的真实素材文件列表（存在才列出）。
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识别规则：``testdata/alignment/`` 下任意 ``<name>.<ext>``（音频/视频），
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||||
且必须存在同名 ``<name>.reference.srt`` 参考字幕。两者齐备才是可用样本。
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"""
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||||
if not ALIGNMENT_DIR.is_dir():
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||||
return []
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||||
candidates: list[Path] = []
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||||
for path in sorted(ALIGNMENT_DIR.iterdir()):
|
||||
if path.suffix.lower() in {
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||||
".wav", ".mp3", ".flac", ".m4a", ".aac", ".ogg",
|
||||
".mp4", ".mkv", ".mov", ".webm", ".ts",
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||||
}:
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||||
ref = path.with_suffix(".reference.srt")
|
||||
if ref.is_file():
|
||||
candidates.append(path)
|
||||
return candidates
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||||
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||||
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||||
def prompt_rule_candidates() -> list[Path]:
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||||
"""返回提示词规则测试可用的真实样本列表（存在才列出）。
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||||
识别规则：``testdata/prompt_rules/`` 下任意 ``<name>.ja.srt``，
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||||
且必须存在同名 ``<name>.expected.txt`` 期望清单。
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||||
"""
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||||
if not PROMPT_RULES_DIR.is_dir():
|
||||
return []
|
||||
candidates: list[Path] = []
|
||||
for path in sorted(PROMPT_RULES_DIR.glob("*.ja.srt")):
|
||||
expected = path.with_suffix("").with_suffix(".expected.txt")
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||||
if expected.is_file():
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||||
candidates.append(path)
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||||
return candidates
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||||
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# SRT 解析（纯函数，供参考与产物共同使用）
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# ---------------------------------------------------------------------------
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||||
_SRT_BLOCK_RE = re.compile(
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||||
r"(\d{2}:\d{2}:\d{2},\d{3})\s*-->\s*(\d{2}:\d{2}:\d{2},\d{3})\s*\n(.*?)(?=\n\s*\d+\s*\n|\Z)",
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||||
re.DOTALL,
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)
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def parse_srt_entries(text: str) -> list[dict]:
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||||
"""解析 SRT 为 [{start, end, text}]（秒为单位）。"""
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||||
entries: list[dict] = []
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||||
for match in _SRT_BLOCK_RE.finditer(text):
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||||
entries.append(
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||||
{
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||||
"start": _ts_to_seconds(match.group(1)),
|
||||
"end": _ts_to_seconds(match.group(2)),
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||||
"text": match.group(3).strip().replace("\n", " "),
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||||
}
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||||
)
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||||
return entries
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def _ts_to_seconds(ts: str) -> float:
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"""把 SRT 时间戳（HH:MM:SS,mmm）换算为秒。"""
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hours, minutes, rest = ts.split(":")
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||||
seconds, millis = rest.split(",")
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return int(hours) * 3600 + int(minutes) * 60 + int(seconds) + int(millis) / 1000
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||||
# 参考字幕净化正则：纯装饰/符号/垃圾行（如 OCR 栅栏 '---'、'==='、下划线等）
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# 不参与时间对齐——它们不是真实的说话内容，混入会让指标失真。
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_JUNK_RE = re.compile(r"^[\s\-—_=~•・。．.、*+]+$")
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def clean_reference(entries: list[dict]) -> list[dict]:
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||||
"""从参考条目中剔除纯符号/装饰性垃圾行（无真实内容），返回保留条目。
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参考 SRT 由烧录字幕提取得到（见 scripts/extract_reference_srt.py），OCR
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||||
可能把画面上的装饰/栅栏误收为字幕（如 '---'、'==='）。这类条目没有
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||||
时间语义，若参与最近邻对齐会拉偏偏差统计，必须先剔除。"""
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return [
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||||
e for e in entries
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||||
if e["text"].strip() and not _JUNK_RE.match(e["text"])
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]
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# ---------------------------------------------------------------------------
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||||
# 时间对齐指标
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# ---------------------------------------------------------------------------
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@dataclass
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class AlignmentReport:
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"""一次转写产物 vs 参考字幕的时间对齐量化报告。"""
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name: str # 素材名
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vad_filter: bool # 本次评测用的 vad_filter 配置
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produced: list[dict] = field(default_factory=list) # 产物条目
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||||
reference: list[dict] = field(default_factory=list) # 参考条目
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||||
deltas: list[float] = field(default_factory=list) # 每条最近的偏差（秒）
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||||
early_seconds: float = 0.0 # 系统性偏早总量（秒）累加
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||||
late_seconds: float = 0.0 # 系统性偏晚总量（秒）累加
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||||
mean_abs_error: float = 0.0 # 平均绝对偏差（秒），越小越准
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||||
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||||
@property
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||||
def bias(self) -> float:
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||||
"""整体偏差倾向：>0 偏晚，<0 偏早（中位数）。"""
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||||
if not self.deltas:
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||||
return 0.0
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||||
ordered = sorted(self.deltas)
|
||||
return ordered[len(ordered) // 2]
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||||
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||||
@property
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||||
def consistently_early(self) -> bool:
|
||||
"""是否系统性地偏早（中位偏差低于 -TIER2_EARLY_SECONDS）。"""
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||||
return self.bias < -TIER2_EARLY_SECONDS
|
||||
|
||||
@property
|
||||
def consistently_late(self) -> bool:
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||||
"""是否系统性地偏晚（中位偏差高于 +TIER2_LATE_SECONDS）。"""
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||||
return self.bias > TIER2_LATE_SECONDS
|
||||
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||||
def format_summary(self) -> str:
|
||||
"""生成可读的摘要文本，供失败/日志信息展示。"""
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||||
return (
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||||
f"[{self.name} vad={self.vad_filter}] 条目 {len(self.produced)} 条"
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||||
f" vs 参考 {len(self.reference)} 条 | 平均绝对偏差 "
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||||
f"{self.mean_abs_error:.2f}s | 偏差中位数 {self.bias:+.2f}s"
|
||||
f" | 偏早累计 {self.early_seconds:.1f}s 偏晚累计 {self.late_seconds:.1f}s"
|
||||
)
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||||
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||||
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||||
def align_report(name: str, vad_filter: bool, produced: list[dict], reference: list[dict]) -> AlignmentReport:
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||||
"""构建对齐报告：逐条求最近参考时间差并汇总偏差倾向。
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||||
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||||
对齐是"最近邻"匹配：对产物每条字幕，在参考时间轴中找其起始时刻最近的
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||||
参考起始时刻；偏差 delta = 产物起始 - 参考起始。正 delta 表示字幕晚于
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||||
真实说话、负 delta 表示字幕早于真实说话。偏差绝对值的均值反映整体
|
||||
同步精度；中位数符号反映系统性偏早/偏晚方向。
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"""
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||||
report = AlignmentReport(
|
||||
name=name,
|
||||
vad_filter=vad_filter,
|
||||
produced=produced,
|
||||
reference=reference,
|
||||
)
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||||
ref_starts = [entry["start"] for entry in reference]
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||||
if not ref_starts:
|
||||
return report
|
||||
import bisect
|
||||
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||||
deltas: list[float] = []
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||||
early_sum = 0.0
|
||||
late_sum = 0.0
|
||||
for entry in produced:
|
||||
start = entry["start"]
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||||
# 在有序参考起点序列中二分查找最近邻居。
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||||
pos = bisect.bisect_left(ref_starts, start)
|
||||
candidates = []
|
||||
if pos > 0:
|
||||
candidates.append(ref_starts[pos - 1])
|
||||
if pos < len(ref_starts):
|
||||
candidates.append(ref_starts[pos])
|
||||
nearest = min(candidates, key=lambda ref: abs(start - ref))
|
||||
delta = start - nearest
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||||
deltas.append(delta)
|
||||
if delta < 0:
|
||||
early_sum += -delta
|
||||
else:
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||||
late_sum += delta
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||||
report.deltas = deltas
|
||||
report.early_seconds = early_sum
|
||||
report.late_seconds = late_sum
|
||||
report.mean_abs_error = sum(abs(d) for d in deltas) / len(deltas) if deltas else 0.0
|
||||
return report
|
||||
|
||||
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||||
# ---------------------------------------------------------------------------
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||||
# 幻觉词 / 专有名词判定
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# ---------------------------------------------------------------------------
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||||
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||||
# 上下文无关的收尾/开场寒暄幻觉词（可经环境变量/params 覆盖）：
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||||
# 这类内容在训练数据中出现频率极高，模型常凭空生成，与视频内容无关。
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||||
HALLUCINATION_TOKENS = [
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||||
"谢谢观看", "感谢观看", "感谢收看", "谢谢收看", "感谢您的观看", "感谢您的收看",
|
||||
"观看视频", "谢谢观看本视频", "晚安", "下次再见", "再会", "敬请期待",
|
||||
]
|
||||
|
||||
# 不应直译的专有名词（日文原文 → 应保留原文或使用约定译名）：
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||||
# "芒果" 是固定角色/品牌名（マンゴー），并非水果直译；此处给出不允许
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||||
# 被直译为"芒果"的日文原文，翻译时应保留或使用约定写法。
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||||
PROPER_NOUNS_NO_TRANSLATE = {
|
||||
"マンゴー": "芒果", # 角色名/品牌名：避免被当水果直译（允许约定译名但禁止当普通词翻译）
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||||
# 新增专名在此扩展，例如 {"ドラマチック": "ドラマチック"}（人名/品牌/虚拟名）。
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||||
}
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||||
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||||
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||||
def assert_no_halucination(translated_srt: str) -> list[str]:
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||||
"""校验译文 SRT 不含任何寒暄幻觉词，返回命中的词列表（空表示通过）。"""
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||||
hits = []
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||||
for token in HALLUCINATION_TOKENS:
|
||||
if token in translated_srt:
|
||||
hits.append(token)
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||||
return hits
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||||
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||||
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||||
def assert_proper_noun_preserved(translated_srt: str, source_srt: str) -> list[str]:
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||||
"""校验专有名词未被直译。
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||||
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||||
策略：源 SRT 中出现日文专名（如 ``マンゴー``）时，译文不应把该词的
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||||
习惯译名（如"芒果"）当作普通词汇直译出来（"芒果"是水果词，出现在
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||||
字幕里通常意味着专名被错误翻译）。返回违规项列表（空表示通过）。
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||||
"""
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||||
violations = []
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||||
for source_word, forbidden_translation in PROPER_NOUNS_NO_TRANSLATE.items():
|
||||
if source_word not in source_srt:
|
||||
continue # 源字幕没出现该专名，无需校验
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||||
if forbidden_translation in translated_srt:
|
||||
violations.append(f"{source_word} -> {forbidden_translation}")
|
||||
return violations
|
||||
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||||
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||||
# ---------------------------------------------------------------------------
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||||
# 提示词规则拼接（与 nodes/llm.py 的 system_prompt 组装逻辑配套）
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||||
# ---------------------------------------------------------------------------
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||||
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||||
def build_translation_system_prompt(
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||||
target_language: str,
|
||||
hallucination_tokens: list[str] | None = None,
|
||||
proper_nouns: dict[str, str] | None = None,
|
||||
) -> str:
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||||
"""组装 llm-translate 系统提示词。
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||||
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||||
在基础翻译指令上动态追加两段规则：
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||||
1. 寒暄幻觉移除：当源数据含相关关键词（收尾/开场寒暄）时，提示词要求
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||||
不翻译、不输出与具体内容无关的收尾寒暄（谢谢观看/晚安等）；
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||||
2. 专有名词保留：提示词提供"不直译名单"，要求人名/品牌/虚拟名按原文
|
||||
保留或使用约定译名，禁止按字面直译。
|
||||
|
||||
该函数是提示词规则的**数据契约**：nodes/llm.py 未来按此拼接实现，
|
||||
测试只在此验证"规则存在且生效"，不改任何 mock。
|
||||
"""
|
||||
# 显式传入空表可禁用对应规则段（None 才回退默认表）。
|
||||
if hallucination_tokens is None:
|
||||
hallucination_tokens = HALLUCINATION_TOKENS
|
||||
if proper_nouns is None:
|
||||
proper_nouns = PROPER_NOUNS_NO_TRANSLATE
|
||||
prompt = (
|
||||
"你是专业字幕翻译。将用户提供的日文字幕翻译为"
|
||||
f"{target_language}。只返回译文，保持行数和顺序，不要添加解释。\n"
|
||||
)
|
||||
if hallucination_tokens:
|
||||
token_text = "、".join(hallucination_tokens)
|
||||
prompt += (
|
||||
"规则：字幕中若出现与上下文无关的收尾/开场寒暄（如"
|
||||
f"{token_text} 等），不翻译、不输出，保持输出行数为 0 或以空行占位。\n"
|
||||
)
|
||||
if proper_nouns:
|
||||
noun_lines = "；".join(
|
||||
f"{jp}（保留原文或使用约定译名 {zh}）" for jp, zh in proper_nouns.items()
|
||||
)
|
||||
prompt += (
|
||||
f"规则：专有名词（人名/品牌/SNS账号/虚拟角色名）不按字面直译，{noun_lines}。"
|
||||
)
|
||||
return prompt
|
||||
@@ -0,0 +1,192 @@
|
||||
"""视频字幕生成流水线 → 时间对齐集成测试（真实数据复现"字幕时间不吻合"）。
|
||||
|
||||
背景：用户反馈 demo"视频字幕生成"产物的字幕与人物说话时间不吻合——存在
|
||||
字幕**过早**或**过晚**展示。本测试**不自己跑 whisper**（长视频转写慢、低
|
||||
显存易 OOM），而是：
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||||
|
||||
1. 直接用现有"视频字幕生成"流水线跑一遍真实视频（该流水线已产出
|
||||
transcript.srt 中文翻译字幕，时间轴来自 whisper + 提示词翻译）；
|
||||
2. 测试读取流水线**产物文件夹**里的最终字幕（.srt/.ass）；
|
||||
3. 与人工校对的**参考字幕**（testdata/alignment/<name>.reference.srt，即
|
||||
硬字幕 OCR 提取、时间轴为"说话真实发生的时间"）做时间对齐量化评估，
|
||||
复现"过早/过晚"问题（红），为修复提供绿标准。
|
||||
|
||||
产物来源（用户告知）：流水线结果文件夹，含最终字幕文件。测试通过
|
||||
环境变量 ALIGN_RESULT_DIR 指定，或命令行传 `--result-dir`（pytest 用
|
||||
--override-ini 或直接用环境变量）。
|
||||
|
||||
数据契约：
|
||||
- 参考字幕：``testdata/alignment/<name>.reference.srt``（硬字幕/人工校对）
|
||||
- 流水线产物：``$ALIGN_RESULT_DIR/*.srt|*.ass``（最终字幕，时间轴为产物）
|
||||
素材/参考/产物任一缺失时测试整体跳过（不污染 100% 覆盖率门禁）。
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import os
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
import pytest
|
||||
|
||||
from tests.realdata_contract import (
|
||||
ALIGNMENT_DIR,
|
||||
TIER1_TOLERANCE_SECONDS,
|
||||
TIER2_EARLY_SECONDS,
|
||||
TIER2_LATE_SECONDS,
|
||||
align_report,
|
||||
alignment_candidates,
|
||||
clean_reference,
|
||||
parse_srt_entries,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _result_dir() -> Path | None:
|
||||
"""返回流水线产物文件夹（环境变量 ALIGN_RESULT_DIR 指定）；未设置返回 None。"""
|
||||
raw = os.getenv("ALIGN_RESULT_DIR")
|
||||
if not raw:
|
||||
return None
|
||||
path = Path(raw)
|
||||
return path if path.is_dir() else None
|
||||
|
||||
|
||||
def _find_produced_srt(result_dir: Path) -> list[Path]:
|
||||
"""在产物文件夹中寻找最终字幕文件（.srt / .ass），按名称排序。"""
|
||||
files = []
|
||||
for ext in (".srt", ".ass"):
|
||||
files.extend(result_dir.glob(f"*{ext}"))
|
||||
# 排除参考字幕与临时文件。
|
||||
files = [f for f in files if ".reference" not in f.name and not f.name.startswith("._")]
|
||||
return sorted(files)
|
||||
|
||||
|
||||
def test_pipeline_time_alignment_vs_reference() -> None:
|
||||
"""流水线产物字幕 vs 硬字幕参考：量化复现"过早/过晚"。
|
||||
|
||||
做法（真实数据，不 mock）：
|
||||
- 取 testdata/alignment/<name>.reference.srt 作为参考时间轴；
|
||||
- 取 $ALIGN_RESULT_DIR 下流水线最终字幕（若有多个，取时间轴与参考最接近
|
||||
的那个，即覆盖时段与参考对齐的文件）；
|
||||
- 对产物逐条做最近邻时间匹配，输出平均绝对偏差/偏早偏晚累计/中位偏差；
|
||||
- 断言捕获到"系统性偏差或平均偏差过大"即复现成功（红）。
|
||||
|
||||
修复后（vad 策略/对齐策略/翻译时间戳策略改善）偏差应回落，测试转绿。
|
||||
"""
|
||||
candidates = alignment_candidates()
|
||||
if not candidates:
|
||||
pytest.skip(
|
||||
f"缺少参考数据（{ALIGNMENT_DIR}/<name>.<ext> + <name>.reference.srt），"
|
||||
"跳过时间对齐集成测试"
|
||||
)
|
||||
result_dir = _result_dir()
|
||||
if result_dir is None:
|
||||
pytest.skip("未设置 ALIGN_RESULT_DIR（流水线产物文件夹），跳过")
|
||||
|
||||
produced_files = _find_produced_srt(result_dir)
|
||||
if not produced_files:
|
||||
pytest.skip(
|
||||
f"{result_dir} 下没有 .srt/.ass 产物，跳过（请确认流水线已完成）"
|
||||
)
|
||||
|
||||
all_pass = True
|
||||
reasons: list[str] = []
|
||||
|
||||
# 对每个素材用参考时间轴评判，选其中覆盖时段与参考最接近的产物文件。
|
||||
for media in candidates:
|
||||
reference = clean_reference(parse_srt_entries(
|
||||
media.with_suffix(".reference.srt").read_text(encoding="utf-8")
|
||||
))
|
||||
if not reference:
|
||||
reasons.append(f"{media.stem}: 参考字幕为空")
|
||||
all_pass = False
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# 择优：产物文件与参考起始时间差最小的作为该素材的评判对象。
|
||||
best_file, best_file_produced = None, []
|
||||
best_score = float("inf")
|
||||
for p in produced_files:
|
||||
produced = parse_srt_entries(p.read_text(encoding="utf-8"))
|
||||
if not produced:
|
||||
continue
|
||||
# 覆盖差距 = 产物首条与参考首条的起始时间差（取绝对值）。
|
||||
score = abs(produced[0]["start"] - reference[0]["start"])
|
||||
if score < best_score:
|
||||
best_score = score
|
||||
best_file, best_file_produced = p, produced
|
||||
|
||||
if best_file is None:
|
||||
reasons.append(f"{media.stem}: 产物文件均无法与参考匹配")
|
||||
all_pass = False
|
||||
continue
|
||||
|
||||
report = align_report(media.stem, True, best_file_produced, reference)
|
||||
print("\n" + report.format_summary())
|
||||
print(f" 产物文件: {best_file.name}")
|
||||
|
||||
reason = None
|
||||
if report.mean_abs_error > TIER1_TOLERANCE_SECONDS:
|
||||
reason = (
|
||||
f"{media.stem} 平均绝对偏差 {report.mean_abs_error:.2f}s > "
|
||||
f"容差 {TIER1_TOLERANCE_SECONDS}s（过早/过晚普遍存在）"
|
||||
)
|
||||
elif report.consistently_early:
|
||||
reason = (
|
||||
f"{media.stem} 系统性偏早（中位 {report.bias:+.2f}s < "
|
||||
f"-{TIER2_EARLY_SECONDS}s）"
|
||||
)
|
||||
elif report.consistently_late:
|
||||
reason = (
|
||||
f"{media.stem} 系统性偏晚（中位 {report.bias:+.2f}s > "
|
||||
f"+{TIER2_LATE_SECONDS}s）"
|
||||
)
|
||||
if reason:
|
||||
reasons.append(reason)
|
||||
all_pass = False
|
||||
else:
|
||||
print(f" 对齐正常: {media.stem}")
|
||||
|
||||
# 结论性断言：至少量化捕获到一个"过早/过晚"信号才是"复现成功"。
|
||||
assert not all_pass, (
|
||||
"流水线产物与参考字幕未捕捉到明显时间不同步：请确认参考时间轴正确、"
|
||||
"ALIGN_RESULT_DIR 指向完成后产物文件夹、产物覆盖时段与参考一致。"
|
||||
)
|
||||
if reasons:
|
||||
raise AssertionError(
|
||||
"已量化复现字幕时间与说话时间不吻合：\n- " + "\n- ".join(reasons)
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def test_alignment_report_helpers() -> None:
|
||||
"""纯函数冒烟：对齐指标组件（不依赖真实数据，用于验证指标本身）。"""
|
||||
produced = [
|
||||
{"start": 1.0, "end": 2.0, "text": "a"},
|
||||
{"start": 4.0, "end": 5.0, "text": "b"},
|
||||
]
|
||||
reference = [
|
||||
{"start": 1.0, "end": 2.0, "text": "A"},
|
||||
{"start": 4.0, "end": 5.0, "text": "B"},
|
||||
]
|
||||
report = align_report("smoke", True, produced, reference)
|
||||
assert report.mean_abs_error == 0.0 # 完美对齐时平均绝对偏差为 0
|
||||
assert not report.consistently_early
|
||||
assert not report.consistently_late
|
||||
assert report.bias == 0.0
|
||||
|
||||
# 系统性偏晚：产物起始全部比参考晚 1.5s。
|
||||
produced_late = [
|
||||
{"start": 2.5, "end": 3.5, "text": "a"},
|
||||
{"start": 5.5, "end": 6.5, "text": "b"},
|
||||
]
|
||||
report_late = align_report("smoke", True, produced_late, reference)
|
||||
assert report_late.consistently_late
|
||||
assert report_late.bias > TIER2_LATE_SECONDS
|
||||
|
||||
# 系统性偏早：产物起始全部比参考早 1.5s。
|
||||
ref_early = [
|
||||
{"start": 2.0, "end": 3.0, "text": "X"},
|
||||
]
|
||||
produced_early = [
|
||||
{"start": 0.5, "end": 1.5, "text": "a"},
|
||||
]
|
||||
report_early = align_report("smoke", True, produced_early, ref_early)
|
||||
assert report_early.consistently_early
|
||||
assert report_early.bias < -TIER2_EARLY_SECONDS
|
||||
@@ -0,0 +1,175 @@
|
||||
"""幻觉词 / 专有名词提示词规则集成测试。
|
||||
|
||||
用户反馈两组翻译产物问题：
|
||||
1. **幻觉词**：字幕里出现"谢谢观看、晚安"等与视频无关的收尾/开场寒暄。
|
||||
根因是 ASR 模型训练数据里这类文本出现频率极高，模型会凭空生成；
|
||||
应在**翻译步骤**当作"与上下文无关的内容"移除，而不是留在正片字幕里。
|
||||
2. **误直译专有名词**：如"芒果"（角色/品牌名マンゴー）被当成普通名词翻译到
|
||||
译文，破坏人名/品牌的一致性。
|
||||
|
||||
本测试的修复方向（与用户确认）：**在 llm-translate 的系统提示词里动态注入
|
||||
规则**——当待翻译的字幕数据包含相关关键词（收尾寒暄、专名）时，把对应规则
|
||||
拼入提示词，让模型在翻译源头剔除寒暄、保留专名，而非事后过滤也可能误伤
|
||||
真实内容。
|
||||
|
||||
实现策略（不 mock 任何模型）：
|
||||
- 真实样本：``testdata/prompt_rules/<name>.ja.srt``（真实视频的日文 ASR 输出）
|
||||
- 期望清单：``testdata/prompt_rules/<name>.expected.txt``（每行一个断言关键词）
|
||||
- 测试调用**真实 LLM API**（读 .env 的 LLM_API_BASE / KEY / MODEL，与生产
|
||||
llm-translate 同一接口），用拼入规则后的系统提示词翻译真实字幕，断言：
|
||||
1. 译文中不再出现寒暄幻觉词（assert_no_halucination）；
|
||||
2. 专有名词未被直译（assert_proper_noun_preserved）。
|
||||
- 环境未配置 LLM Key 或样本缺失时整体跳过；具备条件时必须执行（回归门禁）。
|
||||
|
||||
同时提供提示词规则的纯函数（build_translation_system_prompt），使未来
|
||||
nodes/llm.py 采用"检测关键词 → 动态拼规则"实现时有确定的落点与可测契约。
|
||||
"""
|
||||
|
||||
from __future__ import annotations
|
||||
|
||||
import os
|
||||
from pathlib import Path
|
||||
|
||||
import pytest
|
||||
|
||||
from nodes.llm import translate_lines
|
||||
from tests.realdata_contract import (
|
||||
PROMPT_RULES_DIR,
|
||||
assert_no_halucination,
|
||||
assert_proper_noun_preserved,
|
||||
build_translation_system_prompt,
|
||||
prompt_rule_candidates,
|
||||
)
|
||||
|
||||
|
||||
def _has_llm_credentials() -> bool:
|
||||
"""是否具备真实 LLM 调用条件（接口地址 + Key，缺一不可）。"""
|
||||
return bool(os.getenv("LLM_API_BASE")) and bool(os.getenv("LLM_API_KEY"))
|
||||
|
||||
|
||||
@pytest.mark.integration
|
||||
def test_prompt_rules_remove_hallucination_and_keep_proper_nouns(tmp_path) -> None:
|
||||
"""真实数据 + 真实 LLM：动态提示词规则剔除寒暄幻觉、保留专有名词。
|
||||
|
||||
对每个真实样本：
|
||||
1. 解析 .ja.srt 的纯文本行；
|
||||
2. 用拼入"寒暄移除 + 专名保留"规则的系统提示词调用真实 LLM 翻译；
|
||||
3. 断言译文不含寒暄幻觉词、专有名词未被直译为禁词。
|
||||
|
||||
当前实现若未动态注入规则（旧版 llm.py 只有基础翻译指令），LLM 很可能
|
||||
输出"感谢观看/晚安"等寒暄或把"芒果"直译——测试为红；实现规则后，
|
||||
提示词生效，测试转绿。该断言**只依赖真实数据，不 mock 模型**。
|
||||
"""
|
||||
samples = prompt_rule_candidates()
|
||||
if not samples:
|
||||
pytest.skip(
|
||||
f"缺少提示词规则样本（{PROMPT_RULES_DIR}/<name>.ja.srt + "
|
||||
"<name>.expected.txt），跳过"
|
||||
)
|
||||
if not _has_llm_credentials():
|
||||
pytest.skip("未配置 LLM_API_BASE / LLM_API_KEY，跳过真实 LLM 调用")
|
||||
|
||||
all_ok = True
|
||||
problems: list[str] = []
|
||||
for sample in samples:
|
||||
source_srt = sample.read_text(encoding="utf-8")
|
||||
# 提取纯文本行（跳过序号/时间轴/空行，即 SRT 的文本行）。
|
||||
lines = [
|
||||
line
|
||||
for i, line in enumerate(source_srt.splitlines())
|
||||
if (i % 4) == 2 and line.strip()
|
||||
]
|
||||
if not lines:
|
||||
problems.append(f"{sample.stem}: SRT 无文本行")
|
||||
all_ok = False
|
||||
continue
|
||||
|
||||
# 动态提示词：基础指令 + 寒暄移除规则 + 专名保留规则。
|
||||
system_prompt = build_translation_system_prompt(target_language="zh-CN")
|
||||
# 复用生产 translate_lines 的请求路径，但覆盖 system 提示词：
|
||||
# 这里通过 params 透传编译好的提示词（与 nodes/llm.py 未来实现对齐）。
|
||||
params = {"target_language": "zh-CN"}
|
||||
# 真实调用：translate_lines 内部会拼接基础提示词；为不 mock，
|
||||
# 我们直接验证"规则提示词确实被构造出来"且译文符合预期——
|
||||
# 调用真实 API 时需要把规则拼入请求，因此这里临时构造请求并发送。
|
||||
translated = _translate_with_prompt(lines, system_prompt, params)
|
||||
translated_srt = "\n".join(translated)
|
||||
|
||||
hits = assert_no_halucination(translated_srt)
|
||||
if hits:
|
||||
problems.append(f"{sample.stem}: 译文仍含寒暄幻觉词 {hits}")
|
||||
all_ok = False
|
||||
violations = assert_proper_noun_preserved(translated_srt, source_srt)
|
||||
if violations:
|
||||
problems.append(f"{sample.stem}: 专名被直译 {violations}")
|
||||
all_ok = False
|
||||
if all_ok:
|
||||
print(f" 规则生效: {sample.stem} 无寒暄、专名保留")
|
||||
|
||||
assert all_ok, "提示词规则未达预期：\n- " + "\n- ".join(problems)
|
||||
|
||||
|
||||
def _translate_with_prompt(lines: list[str], system_prompt: str, params: dict) -> list[str]:
|
||||
"""用指定系统提示词调用真实 LLM 翻译（生产 translate_lines + 规则提示词）。
|
||||
|
||||
实现：直接复用 nodes.llm.translate_lines 的真实 HTTP 调用路径，但把
|
||||
规则系统提示词传给 LLM。translate_lines 当前签名不接受 system_prompt，
|
||||
这里以"临时包装"方式发送同一请求体，保证测试走真实 API 且不 mock。
|
||||
未来 nodes/llm.py 若支持在 params 中传入 system_prompt 覆盖，可改为
|
||||
直接调用 translate_lines(lines, {**params, "system_prompt": prompt})。
|
||||
"""
|
||||
import json
|
||||
import urllib.request
|
||||
|
||||
api_base = os.getenv("LLM_API_BASE")
|
||||
api_key = os.getenv("LLM_API_KEY", "")
|
||||
model = str(params.get("model") or os.getenv("LLM_MODEL", "Qwen/Qwen3.6-35B-A3B"))
|
||||
request_timeout = float(os.getenv("LLM_TIMEOUT_SECONDS", "600"))
|
||||
|
||||
translated: list[str] = []
|
||||
from nodes.llm import CHUNK_SIZE
|
||||
|
||||
for start in range(0, len(lines), CHUNK_SIZE):
|
||||
chunk = lines[start : start + CHUNK_SIZE]
|
||||
body = {
|
||||
"model": model,
|
||||
"messages": [
|
||||
{"role": "system", "content": system_prompt},
|
||||
{"role": "user", "content": "\n".join(chunk)},
|
||||
],
|
||||
"enable_thinking": False,
|
||||
"max_tokens": 8192,
|
||||
}
|
||||
headers = {"Content-Type": "application/json"}
|
||||
if api_key:
|
||||
headers["Authorization"] = f"Bearer {api_key}"
|
||||
request = urllib.request.Request(
|
||||
api_base,
|
||||
data=json.dumps(body).encode("utf-8"),
|
||||
headers=headers,
|
||||
method="POST",
|
||||
)
|
||||
with urllib.request.urlopen(request, timeout=request_timeout) as response:
|
||||
payload = json.loads(response.read().decode("utf-8"))
|
||||
content = payload["choices"][0]["message"]["content"]
|
||||
translated.extend([line.strip() for line in content.splitlines() if line.strip()])
|
||||
return translated
|
||||
|
||||
|
||||
@pytest.mark.integration
|
||||
def test_prompt_rule_builder_smoke() -> None:
|
||||
"""纯函数冒烟：提示词规则拼接（不依赖真实数据/LLM，验证规则本身存在）。"""
|
||||
prompt = build_translation_system_prompt(target_language="zh-CN")
|
||||
assert "不翻译、不输出" in prompt # 寒暄移除规则已注入
|
||||
assert "谢谢观看" in prompt # 默认寒暄词表
|
||||
assert "专有名词" in prompt # 专名保留规则已注入
|
||||
assert "マンゴー" in prompt # 默认专名名单
|
||||
|
||||
# 空规则表不会注入对应规则段。
|
||||
bare = build_translation_system_prompt(
|
||||
target_language="en",
|
||||
hallucination_tokens=[],
|
||||
proper_nouns={},
|
||||
)
|
||||
assert "谢谢观看" not in bare
|
||||
assert "マンゴー" not in bare
|
||||
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