amophi · Nov 11, 2026 · Nov 11, 2026 · Nov 11, 2026
@@ -18,8 +18,8 @@
         // 37(Android 17)에서 이 앱에 걸리는 변경은 백그라운드 액티비티 시작(BAL) 조이기뿐이었다. 타일·알림 본문·
         // "다시 켜기" 로 여는 경로가 모두 BAL_ALLOW_NON_APP_VISIBLE_WINDOW 로 허용되는 것을 Android 17 에서 봤다(#155).
         targetSdk = 37
-        versionCode = 16
-        versionName = "1.8.2"
+        versionCode = 17
+        versionName = "1.8.3"
         buildConfigField("boolean", "AI_SILERO_PREVIEW_ENABLED",
             providers.gradleProperty("aiSileroPreview").map {
                 require(it == "true" || it == "false") { "aiSileroPreview must be true or false" }
@@ -186,7 +186,7 @@
 }

 dependencies {
    implementation("androidx.core:core-ktx:1.19.0")
    implementation("androidx.lifecycle:lifecycle-runtime-ktx:2.11.0")
    implementation("androidx.activity:activity-compose:1.13.0")
    implementation(platform("androidx.compose:compose-bom:2026.09.00"))

@@ -42,6 +42,27 @@ class SileroPreviewInstrumentedTest {
         }
     }
 
+    @Test fun brokenScoreResetsEvidenceAndKeepsTheOptionalOwnerRunning() {
+        // 깨진 확률(NaN)이 한 번 나와도 스레드가 끝나지 않고, 상태를 비운 뒤 다음 덩어리를 계속 본다(#456).
+        // 전에는 예외로 스레드가 끝나 캡처를 다시 시작할 때까지 조기 표시가 조용히 꺼졌다.
+        val app = InstrumentationRegistry.getInstrumentation().targetContext
+        RealtimeAiPipeline.create(app, 16000, 1, speechPreviewEnabled = true).use { pipeline ->
+            val scored = java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger()
+            pipeline.verifierScoreForTest { probability -> if (scored.incrementAndGet() == 2) Float.NaN else probability }
+            val chunk = FloatArray(512) { kotlin.math.sin(it * .07).toFloat() * .4f }
+            val deadline = android.os.SystemClock.elapsedRealtime() + 10_000
+            // 덩어리를 하나씩 넣어 밀림 버리기(160ms)가 끼지 않게 한다. 넣을 때마다 스레드를 깨운다.
+            while (pipeline.speechVerifierCallsForTest() < 6 && android.os.SystemClock.elapsedRealtime() < deadline) {
+                pipeline.ingestInterleavedForTest(chunk, chunk.size)
+                Thread.sleep(20)
+            }
+            assertTrue("깨진 값 뒤에도 덩어리를 계속 봐야 한다: ${pipeline.speechVerifierCallsForTest()}", pipeline.speechVerifierCallsForTest() >= 6)
+            assertFalse("깨진 값 하나로 조기 표시가 꺼지면 안 된다", pipeline.speechVerifierFailedForTest())
+            // 처음 붙을 때 한 번, 깨진 값에서 한 번.
+            assertTrue("상태를 비워야 한다: ${pipeline.speechVerifierResetsForTest()}", pipeline.speechVerifierResetsForTest() >= 2)
+        }
+    }
+
     @Test fun stalledOptionalOwnerCannotBlockRegularDangerOrClose() {
         val app = InstrumentationRegistry.getInstrumentation().targetContext
         val entered = java.util.concurrent.CountDownLatch(1)

@@ -41,6 +41,8 @@ object AiDebugCsv {
         add("total_ms")
         add("mapping_override_count")
         add("mapping_signature")
+        // 화면에만 앞당겨 보인 사람 소리(조기 표시, #422)인지. 정규 결과와 섞어 세지 않게 한다. 새 열은 늘 끝에 더한다(#456).
+        add("speech_preview")
     }
 
     /** 머리글 한 줄. 파일을 새로 열 때 한 번만 쓴다. */
@@ -88,6 +90,7 @@ object AiDebugCsv {
         cells += millis(result.totalMs)
         cells += result.mappingOverrideCount.toString()
         cells += result.mappingSignature
+        cells += result.speechPreview.toString()
         return cells.joinToString(",") { quote(it) }
     }
 

@@ -74,6 +74,19 @@ class RealtimeAiPipeline private constructor(
 
     companion object {
         const val AI_PREDICT_INTERVAL_MS = 250L
+
+        /** 조기 표시(#422)를 받아들이는 마감. 정규 추론이 소리를 가져간 때부터 잰다. 다음 정규 추론이 시작할 무렵이다. */
+        internal const val SPEECH_PREVIEW_ACCEPT_NS = AI_PREDICT_INTERVAL_MS * 1_000_000L
+
+        /**
+         * 조기 표시가 사라지는 때. 정규 추론이 소리를 가져간 때부터 잰다. 다음 정규 결과가 오면 그 전에라도 사라진다.
+         *
+         * 다음 정규 결과는 250ms 뒤에 추론을 시작해 전처리와 추론이 끝나야 나온다. 처음 값 275ms 는 그 시간이 25ms 라는
+         * 가정이었고, 더 걸리는 폰에서는 조기 표시가 먼저 사라져 사람 소리 → 환경음 → 사람 소리로 깜빡인다(#456, Windows 판에서는
+         * 틱의 7~9% 로 측정). 그래서 추론이 100ms 걸려도 이어지게 350ms 로 둔다. 다음 정규 결과·위협음·사용자 지정은 지금처럼
+         * 바로 이기므로, 달라지는 것은 다음 틱이 무음으로 건너뛰어질 때 조기 표시가 75ms 더 남는 것뿐이다.
+         */
+        internal const val SPEECH_PREVIEW_EXPIRY_NS = 350_000_000L
         internal const val MIN_TICK_REST_MS = 100L
         private const val TAG = "RealtimeAiPipeline"
         private const val LOG_THROTTLE_MS = 2000L
@@ -182,6 +195,10 @@ class RealtimeAiPipeline private constructor(
 
     fun speechVerifierCallsForTest(): Long = speechWorker?.calls?.get() ?: 0
     internal fun beforeVerifierScoreForTest(hook: () -> Unit) { speechWorker?.beforeScoreForTest = hook }
+    /** 시험이 Silero 가 낸 확률을 바꿔 깨진 값(NaN 등)을 흉내 낸다. */
+    internal fun verifierScoreForTest(hook: (Float) -> Float) { speechWorker?.scoreForTest = hook }
+    fun speechVerifierResetsForTest(): Long = speechWorker?.resets?.get() ?: 0
+    fun speechVerifierFailedForTest(): Boolean = speechWorker?.failed?.get() ?: false
 
     private fun publishResult(result: AiClassificationResult?) {
         speechGate.regular(null)
@@ -433,7 +450,7 @@ class RealtimeAiPipeline private constructor(
             val cursor = audioBuffer.cursor()
             speechGate.regular(SileroPreviewGate.Candidate(
                 SpeechParent(result, decision.postDisplay, decision.postConfidence), cursor.frames,
-                snapshotBootNs + 250_000_000L, snapshotBootNs + 275_000_000L, cursor.generation))
+                snapshotBootNs + SPEECH_PREVIEW_ACCEPT_NS, snapshotBootNs + SPEECH_PREVIEW_EXPIRY_NS, cursor.generation))
         }
 
         if (log && debuggable) {

@@ -43,7 +43,7 @@ internal class SileroInference(context: Context) : AutoCloseable {
                         @Suppress("UNCHECKED_CAST") val next = out[1].value as Array<Array<FloatArray>>
                         for (layer in 0..1) for (i in 0 until 128) state.put(layer * 128 + i, next[layer][0][i])
                         block.copyInto(contextTail, 0, 448, 512)
-                        require(probability.isFinite() && probability in 0f..1f)
+                        // 유한하지 않거나 0~1 밖의 값도 그대로 돌려준다. 부르는 쪽(SileroStreamWorker)이 상태를 비우고 이어 간다(#456).
                         return probability
                     }
                 }

@@ -20,6 +20,7 @@ internal class SileroStreamWorker(context: Context, private val buffer: AiAudioB
     val failed = AtomicBoolean(false)
     val computeNs = AtomicLong()
     @Volatile var beforeScoreForTest: (() -> Unit)? = null
+    @Volatile var scoreForTest: ((Float) -> Float)? = null
     private val owner = Thread({
         Process.setThreadPriority(Process.THREAD_PRIORITY_BACKGROUND)
         try {
@@ -48,9 +49,17 @@ internal class SileroStreamWorker(context: Context, private val buffer: AiAudioB
                         val began = SystemClock.elapsedRealtimeNanos()
                         CaptureAudioMath.resampleStreamBlock(pcm, first, next, rate, output)
                         beforeScoreForTest?.invoke()
-                        val probability = model.score(output)
+                        val raw = model.score(output)
+                        val probability = scoreForTest?.invoke(raw) ?: raw
                         computeNs.addAndGet(SystemClock.elapsedRealtimeNanos() - began)
                         calls.incrementAndGet()
+                        if (!probability.isFinite() || probability !in 0f..1f) {
+                            // 깨진 값이 한 번 나오면 이어받는 상태도 믿을 수 없다. 스레드를 끝내면 캡처를 다시 시작할 때까지 조기 표시가
+                            // 조용히 꺼지므로(#456), 상태를 비우고 근거를 처음부터 다시 모은다. 이 덩어리는 건너뛴다.
+                            model.reset(); resets.incrementAndGet(); discontinuity()
+                            next += 512
+                            continue
+                        }
                         cursor = buffer.cursor()
                         if (cursor.generation == epoch && !closed.get())
                             block(epoch, next * rate / 16_000, (next + 512) * rate / 16_000,

@@ -76,6 +76,20 @@ class AiDebugCsvTest {
         assertEquals(AiDebugCsv.COLUMNS, header)
     }
 
+    @Test
+    fun `조기 표시인지는 맨 끝 칸에 적어 정규 결과와 가른다`() {
+        // 조기 표시(#422)는 화면에만 앞당겨 보인 사람 소리다. 정규 결과와 같은 줄 꼴로 적히면 채점할 때 섞여 세어진다(#456).
+        // 새 열은 늘 끝에 더한다. 앞 칸의 차례가 바뀌면 이미 모아 둔 기록과 맞지 않는다.
+        assertEquals("speech_preview", AiDebugCsv.COLUMNS.last())
+        assertEquals("mapping_signature", AiDebugCsv.COLUMNS[AiDebugCsv.COLUMNS.size - 2])
+
+        fun last(result: AiClassificationResult) = cells(
+            AiDebugCsv.row(result, nowMs = 1_500L, captureSource = CaptureSource.InternalPlayback, level = 0.4f, shown = true)
+        ).last()
+        assertEquals("false", last(result()))
+        assertEquals("true", last(result().copy(coarse = AiClassification.SPEECH, speechPreview = true)))
+    }
+
     @Test
     fun `쉼표가 든 이름이 칸을 밀지 않는다`() {
         val row = AiDebugCsv.row(

@@ -33,6 +33,23 @@ class AiDebugTextTest {
     private fun format(result: AiClassificationResult?, nowMs: Long = 1_200L) =
         AiDebugText.format(result, nowMs, level = 0.14f, shown = true, aiAvailable = true)
 
+    @Test fun `조기 표시의 첫 줄은 기본 사람 소리 이름 어느 것이 와도 한 줄에 든다`() {
+        // 첫 줄은 오버레이가 "종류 ● 이름 확신도" 로 붙인다(점과 양옆 여백을 세 칸으로 센다). 조기 표시는 종류가 "SPEECH ~PREVIEW" 로
+        // 길어지지만, 사용자 지정이 하나라도 있으면 쓰지 않으므로 이름은 늘 기본 종류가 사람 소리인 것이다. 그 가운데 가장 긴 이름
+        // (Hubbub, speech noise, speech babble)이 정확히 한 줄을 채운다. 사람 소리에 더 긴 이름을 넣으면 여기서 걸린다(#456).
+        val names = checkNotNull(javaClass.classLoader).getResourceAsStream("ai/yamnet_class_map.csv").use {
+            com.example.soundvisualizer.ai.YamnetCoarseClassifier.loadClassNames(checkNotNull(it))
+        }
+        val speech = names.filter { com.example.soundvisualizer.ai.YamnetThreeClassMapper.mapDisplayNameToCoarse(it) == AiClassification.SPEECH }
+        assertTrue("사람 소리 이름을 찾지 못했다", speech.size >= 30)
+        for (name in speech) {
+            val lines = format(result(coarse = AiClassification.SPEECH, display = name, confidence = 0.99f).copy(speechPreview = true))
+            assertEquals("SPEECH ~PREVIEW", lines.coarse)
+            val header = lines.coarse.length + 3 + lines.label.length + 1 + lines.confidence.length
+            assertTrue("$header: ${lines.coarse} ● ${lines.label} ${lines.confidence}", header <= AiDebugText.HUD_MAX_COLUMNS)
+        }
+    }
+
     @Test fun `종류와 원래 이름과 확신도를 보여준다`() {
         val lines = format(result())
         assertEquals("DANGER", lines.coarse)

@@ -0,0 +1,34 @@
+package com.example.soundvisualizer.ai
+
+import org.junit.Assert.assertEquals
+import org.junit.Assert.assertTrue
+import org.junit.Test
+
+/**
+ * 조기 표시(#422)의 두 시각. 둘 다 정규 추론이 소리를 가져간 때부터 잰다.
+ *
+ * 다음 정규 결과는 [RealtimeAiPipeline.AI_PREDICT_INTERVAL_MS] 뒤에 추론을 시작해, 전처리와 추론이 끝나야 나온다. 조기 표시가 그보다
+ * 먼저 사라지면 사람 소리 → 환경음 → 사람 소리로 깜빡인다. 처음 값 275ms 는 추론이 25ms 라는 가정이었다(#456).
+ */
+class SpeechPreviewTimingTest {
+
+    @Test
+    fun `조기 표시는 다음 정규 추론이 시작할 때까지만 새로 받아들인다`() {
+        assertEquals(RealtimeAiPipeline.AI_PREDICT_INTERVAL_MS * 1_000_000L, RealtimeAiPipeline.SPEECH_PREVIEW_ACCEPT_NS)
+    }
+
+    @Test
+    fun `조기 표시는 추론이 100ms 걸리는 폰에서도 다음 정규 결과까지 이어진다`() {
+        val nextResultAtNs = (RealtimeAiPipeline.AI_PREDICT_INTERVAL_MS + 100) * 1_000_000L
+        assertTrue(
+            "만료 ${RealtimeAiPipeline.SPEECH_PREVIEW_EXPIRY_NS}ns 가 다음 결과 ${nextResultAtNs}ns 보다 이르다",
+            RealtimeAiPipeline.SPEECH_PREVIEW_EXPIRY_NS >= nextResultAtNs
+        )
+    }
+
+    @Test
+    fun `조기 표시는 다음 다음 정규 추론까지 남지는 않는다`() {
+        // 다음 틱이 무음으로 건너뛰어지면 만료만이 조기 표시를 지운다. 두 주기를 넘기면 말이 끝난 뒤에도 사람 소리 색이 남는다.
+        assertTrue(RealtimeAiPipeline.SPEECH_PREVIEW_EXPIRY_NS < 2 * RealtimeAiPipeline.AI_PREDICT_INTERVAL_MS * 1_000_000L)
+    }
+}
@@ -218,7 +218,7 @@ C++은 **버퍼마다 좌우 채널의 최대 진폭(max|sample|)만** 계산합
    - 올리는 조건(#353, #358): 단서가 top-5 안에서 확률 0.05 이상이어야 합니다. 단서는 이름에 siren·alarm(alarm clock 제외)·explosion·fireworks·firecracker 가 든 소리와 경적·깨짐 같은 승인 목록(`APPROVED_ATTENTION_CUE_LABELS`)이고, 분류 탭에서 위협음에서 뺀 소리는 빠집니다(`docs/ai/user-mapping.md`). 기본 매핑으로 낸 top-3 투표(`defaultCoarse`)가 사람 소리이거나, 1순위가 말소리·무음 계열이거나, 1순위 확신도가 0.12 미만이면 올리지 않습니다. 총기 후보가 함께 있어도 막지 않지만, 총기 이름 자체는 이 길로 올리지 않습니다.
 7. **후처리**: 확신도 기준과 히스테리시스를 적용해 라벨이 매번 흔들리지 않게 합니다. 위협음은 다른 종류보다 빨리 전환됩니다. 확신도가 기준에 못 미치면 **이전 라벨을 유지**합니다. (`AiPostProcessor`)
 8. 결과를 `AtomicReference`에 저장합니다. 읽는 쪽은 락 없이 가져갑니다.
-9. **사람 소리 조기 표시**(#422): 정규 추론이 첫 사람 소리 후보(확정까지 한 틱 남음)를 내면, 그 뒤에 새로 들어온 소리를 Silero VAD 가 확인해 화면에만 사람 소리를 한 박자 먼저 보입니다. 32ms 덩어리 3개가 연달아 0.9 이상이고 정규 추론이 소리를 가져간 때부터 250ms 안이어야 하며, 다음 정규 결과가 오거나 275ms 가 지나면 사라집니다. 정규 결과·위협음 판단·진동은 바꾸지 않고, 분류 탭에서 바꾼 소리가 하나라도 있으면 쓰지 않습니다. (`SileroStreamWorker`, `SileroPreviewGate`, 측정은 `docs/ai/silero-galaxy-422.md`)
+9. **사람 소리 조기 표시**(#422): 정규 추론이 첫 사람 소리 후보(확정까지 한 틱 남음)를 내면, 그 뒤에 새로 들어온 소리를 Silero VAD 가 확인해 화면에만 사람 소리를 한 박자 먼저 보입니다. 32ms 덩어리 3개가 연달아 0.9 이상이고 정규 추론이 소리를 가져간 때부터 250ms 안이어야 하며, 다음 정규 결과가 오거나 350ms 가 지나면 사라집니다(추론이 오래 걸리는 폰에서도 다음 결과까지 이어지게, #456). 정규 결과·위협음 판단·진동은 바꾸지 않고, 분류 탭에서 바꾼 소리가 하나라도 있으면 쓰지 않습니다. (`SileroStreamWorker`, `SileroPreviewGate`, 측정은 `docs/ai/silero-galaxy-422.md`)
 
 Qualcomm source frontend가 유일한 production 경로입니다. 개발자 모드는 관찰용 top-5·입력 통계·CSV 기록만 제공하며 frontend 또는 보조 모델을 바꾸는 A/B 선택은 없습니다. Gunshot Booster ONNX 모델과 점수 기반 승격은 production 경로에서 제거되었습니다.
 

@@ -52,7 +52,7 @@ Confusion matrix (행 정답/열 예측: Ambient, Speech, Danger):
 3. **총기 직접 승격의 추가 오경보:** airplane `2-106849-A-47.wav` 0→6프레임, can_opening `2-144031-A-34.wav` 0→1, footsteps `3-103598-A-25.wav` 0→1. veto만 제거 대비 주 평가 다수결/any-Danger 이득은 없다. 따라서 재도입 권장 근거가 부족하다.
 4. **Speech guard:** 둘을 함께 제거하면 미확정 ESC crying_baby `1-187207-A-20.wav`의 Speech .223 + Burst .064가 새 Danger가 된다. 다른 crying_baby 및 SESA casual도 변화한다. 이 파일들은 고정 3-class 정답이 없어 개선/회귀를 확정하지 않지만, scored Speech 15개의 무변화만으로 guard 제거가 안전하다고 할 수 없다.
 5. **무음/낮은 confidence:** 무음 이름 차단 제거로 fireworks 1개 다수결 회복에 그친다. 낮은 confidence 차단만 제거하면 승격 판정은 104프레임 달라지나 후단 .12 threshold 때문에 UI 변화가 없다. UI 같음은 내부 동작 같음이 아니다.
-6. **대화+사이렌 재현(2026-10-08):** [#351에 공유된 원본·해시·혼합법](https://github.com/bibibic76/SoundVisualizer/issues/351#issuecomment-6049314574)에 따라 Wikimedia 원본 4개의 SHA-256을 모두 확인하고, active-RMS 혼합법과 250ms 창으로 독립 실행했다. Finnish 200창은 −24/−18/−12/−6/0dB에서 기본/말소리 차단 제거가 `2/2, 16/16, 19/21, 30/37, 52/65`, VOA 48창은 `1/1, 3/3, 5/9, 7/10, 11/15`, crowd 218창은 `0/0, 0/0, 0/0, 4/4, 18/18`로 공유 결과와 정확히 일치했다. 깨끗한 Finnish/VOA/crowd 466창은 두 정책이 같았고 Finnish 끝의 기차 경적 3창만 Danger였다. 따라서 말소리 차단이 혼합 사이렌 일부를 줄인다는 현상은 재현됐지만, 실제 마이크·반향이 없는 공개 음원 3개뿐이므로 차단 제거의 안전성을 확정하지 않는다. 이 #351 적용에서는 말소리 차단을 유지한다.
+6. **대화+사이렌 재현(2026-10-08):** [#351에 공유된 원본·해시·혼합법](https://github.com/SOVIS-Team/SoundVisualizer-Android/issues/351#issuecomment-6049314574)에 따라 Wikimedia 원본 4개의 SHA-256을 모두 확인하고, active-RMS 혼합법과 250ms 창으로 독립 실행했다. Finnish 200창은 −24/−18/−12/−6/0dB에서 기본/말소리 차단 제거가 `2/2, 16/16, 19/21, 30/37, 52/65`, VOA 48창은 `1/1, 3/3, 5/9, 7/10, 11/15`, crowd 218창은 `0/0, 0/0, 0/0, 4/4, 18/18`로 공유 결과와 정확히 일치했다. 깨끗한 Finnish/VOA/crowd 466창은 두 정책이 같았고 Finnish 끝의 기차 경적 3창만 Danger였다. 따라서 말소리 차단이 혼합 사이렌 일부를 줄인다는 현상은 재현됐지만, 실제 마이크·반향이 없는 공개 음원 3개뿐이므로 차단 제거의 안전성을 확정하지 않는다. 이 #351 적용에서는 말소리 차단을 유지한다.
 
 ## 재실행