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# 01 — Leitura do JSON
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O arquivo `<mídia>_voice_timeline.json` é a entrada de todo o trabalho.
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Leia em camadas, de cima para baixo, e só desça quando precisar.
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## Camadas
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| Camada | O que traz | Para quê |
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| `layers` | o que de fato rodou na análise | **leia primeiro** — ver `07-analise-incompleta.md` |
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| `summary` | forma da peça, `peak_moments`, contagens | visão geral em poucos números |
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| `speakers` | quem fala, % do tempo, frases de exemplo | identificar papéis |
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| `segments` | cada fala com seus agregados | **onde você mais trabalha** |
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| `segments[].words` | detalhe por palavra | achar o instante exato de um destaque |
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| `scales` | o que cada número significa | documentação dentro do próprio arquivo |
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## Campos que decidem quase tudo
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**`gap_before`** — silêncio antes da fala, em segundos. É o mapa estrutural
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da gravação: acima de ~3s (`take_boundary: true`) a câmera parou ou a
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tomada recomeçou. Num material real de 3min17s isso identificou 6
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fronteiras, todas exatamente onde a pessoa recomeçava o roteiro.
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**`take_boundary`** — booleano derivado do `gap_before`. Use para agrupar
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tomadas.
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**`emphasis`** (0–1) — índice combinado de energia, variação de tom,
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variação de ritmo, pausa anterior e duração. **É relativo ao material
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analisado**, nunca uma medida absoluta. Ver `02-enfase-e-reanalise.md`.
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**`energy`** (0–1) — intensidade relativa ao trecho mais alto da gravação.
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**`pitch_delta`** (0–1) — quanto o tom se afasta da média do falante.
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**`peak_emphasis`** e **`avg_energy`** (por segmento) — permitem julgar uma
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frase inteira sem ler palavra por palavra. É por aqui que você avalia o
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arco narrativo.
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**`energy_raw`** e **`pitch_hz`** — valores brutos, sem normalização. Não
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use para decidir; existem para permitir a reanálise da Fase 2.
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## O que NÃO fazer
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- **Não recalcule** energia, tom ou ênfase. O sistema mede melhor e de
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forma reprodutível.
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- **Não reestime tempos "no olho".** Use os timestamps do JSON.
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- **Não trate `emphasis` como valor absoluto.** Um 0,35 pode ser o pico de
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uma gravação e ruído em outra.
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## O timestamp por palavra tem um viés conhecido
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O início de cada palavra vem sistematicamente **adiantado em ~0,3-0,5s** em
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relação ao ataque real da fala — medido em material real com ffmpeg
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(`astats`), consistente em 6 pontos do mesmo vídeo. O fim da palavra não
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tem esse problema (erro de poucos centésimos). Causa: `word_timestamps` do
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faster-whisper deriva por atenção cruzada, sem alinhamento forçado — ver
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`05_EXPERIENCIAS.md`, entrada de 2026-08-19.
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Isso não é "reestimar no olho" — é um bug de medição na fonte, não um
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julgamento seu. Na prática:
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- Ao posicionar um `zoom` cujo `start` precisa cair exatamente na palavra
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(não uma frase inteira), some **+0,3 a +0,4s** ao timestamp do JSON antes
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de decidir, ou confira com `ffmpeg -af astats` se a precisão importar
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para o frame.
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- **Não aplique essa correção a `gap_before` para decidir corte** — a régua
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de silêncio (`06-texto-corte-marcador.md`) já é conservadora o bastante
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para absorver esse erro; corrigir os dois ao mesmo tempo é redundante.
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- Se um dia o pipeline ganhar alinhamento forçado (WhisperX), este aviso
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perde a razão de existir — confira se `layers` ou a versão do documento
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já indicam isso antes de aplicar o offset manualmente.
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