cat-shark
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为视频生成 VR 双眼字幕的单体实现：FastAPI 后端、调度器与全部节点 （提音/转写/翻译/ASS/抽帧/OCR/LLM 过滤）在单进程内运行。 - 节点协议（wov_sdk 数据模型）与分布式版保持一致，预留回退桥梁 - 工作流即数据：DAG 存于 workflows/*.json，模型/链路改动只改数据 - 调度器：拓扑顺序执行、断点续跑（产物重建）、任务暂停/继续 - 抽帧按帧间隔（select 按帧号精确取帧），VLM OCR 与 LLM 过滤使用 自适应线程池弹性并发，并打印数据处理速度进度日志 - 100% 行覆盖率（pytest --cov-fail-under=100）
53 lines
2.2 KiB
Python
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2.2 KiB
Python
"""真实模型集成测试。
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复用 testdata/speech_60s.wav（真实语音 WAV，一次性生成、入库，避免每次
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测试从视频提取）。使用真实 faster-whisper 模型端到端验证 whisper 节点的
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分块转写与 SRT 生成。本地缺少模型或测试资产时自动跳过；具备条件时必须
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执行，作为对假模型单元测试的校准。
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约定（见 AGENTS.md「测试与覆盖率」）：单元测试允许在模型推理这一 I/O
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边界使用返回真实结构的薄桩，但必须配套本集成测试验证真实行为。
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"""
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from pathlib import Path
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import pytest
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from nodes.whisper import invoke
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from wov_sdk.models import InvokeRequest
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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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MODEL_DIR = WORKSPACE / "model" / "faster-whisper-large-v3"
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TEST_AUDIO = WORKSPACE / "testdata" / "speech_60s.wav"
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@pytest.mark.integration
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def test_whisper_real_model_chunked_transcription(tmp_path) -> None:
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"""复用 testdata 语音 + 真实模型：分块转写产出真实 SRT，时间不越出素材范围。"""
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if not (MODEL_DIR / "model.bin").is_file():
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pytest.skip("本地无 faster-whisper-large-v3 模型，跳过真实模型集成测试")
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if not TEST_AUDIO.is_file():
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pytest.skip("缺少 testdata/speech_60s.wav 测试资产，跳过真实模型集成测试")
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response = invoke(
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InvokeRequest(
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run_id="integration_1",
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node_instance_id="",
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inputs={"audio_uri": str(TEST_AUDIO)},
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params={"language": "ja", "chunk_seconds": 60, "vad_filter": False},
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output_dir=str(tmp_path / "out"),
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)
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)
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assert response.status == "completed", response.error
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srt_path = Path(response.outputs["srt_uri"])
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assert srt_path.is_file()
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srt = srt_path.read_text(encoding="utf-8")
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time_lines = [line for line in srt.splitlines() if "-->" in line]
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# 60s 语音若含可识别内容，则应有字幕，且时间轴不越出素材时长（允许少量超窗）。
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if time_lines:
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last_end = time_lines[-1].split(" --> ")[1].replace(",", ".")
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hours, minutes, seconds = last_end.split(":")
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total = int(hours) * 3600 + int(minutes) * 60 + float(seconds)
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assert total < 90
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