Improve: test code

tests/test_main.py

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 import pytest
 from scipy.io import wavfile
 
-from style_bert_vits2.constants import BASE_DIR
+from style_bert_vits2.constants import BASE_DIR, Languages
 from style_bert_vits2.tts_model import TTSModelHolder
 
 
 def synthesize(device: str = 'cpu'):
 
-    # モデル一覧を取得
+    # 音声合成モデルが配置されていれば、音声合成を実行
     model_holder = TTSModelHolder(BASE_DIR / 'model_assets', device)
-
-    # モデルが存在する場合、音声合成を実行
     if len(model_holder.models_info) > 0:
 
-        # jvnv-F1-jp モデルを探す
+        # jvnv-F2-jp モデルを探す
         for model_info in model_holder.models_info:
-            if model_info['name'] == 'jvnv-F1-jp':
+            if model_info['name'] == 'jvnv-F2-jp':
+                # すべてのスタイルに対して音声合成を実行
+                for style in model_info['styles']:
 
-                # 音声合成を実行
-                model = model_holder.get_model(model_info['name'], model_info['files'][0])
-                model.load()
-                sample_rate, audio_data = model.infer("あらゆる現実を、すべて自分のほうへねじ曲げたのだ。")
+                    # 音声合成を実行
+                    model = model_holder.get_model(model_info['name'], model_info['files'][0])
+                    model.load()
+                    sample_rate, audio_data = model.infer(
+                        "あらゆる現実を、すべて自分のほうへねじ曲げたのだ。",
+                        # 言語 (JP, EN, ZH / JP-Extra モデルの場合は JP のみ)
+                        language = Languages.JP,
+                        # 話者 ID (音声合成モデルに複数の話者が含まれる場合のみ必須、単一話者のみの場合は 0)
+                        speaker_id = 0,
+                        # 感情表現の強さ (0.0 〜 1.0)
+                        sdp_ratio = 0.4,
+                        # スタイル (Neutral, Happy など)
+                        style = style,
+                        # スタイルの強さ (0.0 〜 100.0)
+                        style_weight = 6.0,
+                    )
 
-                # 音声データを保存
-                with open(BASE_DIR / 'tests/test.wav', mode='wb') as f:
-                    wavfile.write(f, sample_rate, audio_data)
+                    # 音声データを保存
+                    (BASE_DIR / 'tests/wavs').mkdir(exist_ok=True, parents=True)
+                    wav_file_path = BASE_DIR / f'tests/wavs/{style}.wav'
+                    with open(wav_file_path, 'wb') as f:
+                        wavfile.write(f, sample_rate, audio_data)
+
+                    # 音声データが保存されたことを確認
+                    assert wav_file_path.exists()
+                    # wav_file_path.unlink()
     else:
         pytest.skip("音声合成モデルが見つかりませんでした。")
 
 
 def test_synthesize_cpu():
     synthesize(device='cpu')
-    assert (BASE_DIR / 'tests/test.wav').exists()
 
 
 def test_synthesize_cuda():
     synthesize(device='cuda')
-    assert (BASE_DIR / 'tests/test.wav').exists()