tests/test_audio.py

"""Tests unitaires des validations sans télécharger les modèles Hugging Face."""

import wave  # Module standard pour écrire de petits WAV déterministes dans les tests.

import numpy as np
import pytest

from src.audio import TARGET_SAMPLE_RATE, load_and_preprocess_audio
from src.errors import AudioValidationError


def write_wave(path, samples: np.ndarray) -> None:
    """Écrit un petit WAV PCM pour isoler la couche de prétraitement."""
    # Le contexte ferme toujours le fichier, même si un test échoue.
    with wave.open(str(path), "wb") as wav:
        # La configuration reproduit un WAV mono PCM cohérent avec l'entrée du pipeline.
        wav.setnchannels(1)
        wav.setsampwidth(2)
        wav.setframerate(TARGET_SAMPLE_RATE)
        # WAV PCM 16 bits attend des entiers [-32768, 32767], pas des flottants NumPy [-1, 1].
        wav.writeframes((samples * 32767).astype(np.int16).tobytes())


def test_loads_and_normalizes_valid_wav(tmp_path):
    # tmp_path isole chaque test : aucun fichier de démonstration du dépôt n'est modifié.
    path = tmp_path / "voice.wav"
    # Une sinusoïde est suffisante pour vérifier format, rééchantillonnage et normalisation.
    samples = 0.2 * np.sin(2 * np.pi * 300 * np.arange(TARGET_SAMPLE_RATE) / TARGET_SAMPLE_RATE)
    write_wave(path, samples)
    # L'appel ne charge aucun modèle ; il teste seulement la première étape du pipeline.
    result = load_and_preprocess_audio(path)
    assert result.dtype == np.float32
    assert np.max(np.abs(result)) == pytest.approx(1.0)


@pytest.mark.parametrize("filename", ["empty.wav", "invalid.txt"])
def test_rejects_empty_or_unsupported_file(tmp_path, filename):
    # Le test couvre à la fois une extension interdite et un WAV vide.
    path = tmp_path / filename
    path.touch()
    with pytest.raises(AudioValidationError):
        load_and_preprocess_audio(path)


def test_rejects_silent_audio(tmp_path):
    # Un tableau de zéros correspond à une piste audio parfaitement silencieuse.
    path = tmp_path / "silence.wav"
    write_wave(path, np.zeros(TARGET_SAMPLE_RATE))
    with pytest.raises(AudioValidationError, match="silencieux"):
        load_and_preprocess_audio(path)