jhonny-editor/code/engine/scanner/retakes/agrupador_de_takes.py

"""Agrupamento de falas que representam retakes da mesma fala ou ideia.

Trabalha com uma janela temporal: compara cada fala com as ``n`` seguintes
(e só as da mesma faixa de áudio), evitando agrupar frases iguais que
aparecem em partes muito distantes do vídeo. Não decide a classificação —
apenas forma grupos candidatos e reúne as métricas.
"""

from __future__ import annotations

from typing import Iterable

from .analisador_de_intervalos import AnalisadorDeIntervalos
from .comparador_de_falas import ComparadorDeFalas
from .comparador_semantico import ComparadorSemantico
from .detector_de_reinicios import DetectorDeReinicios
from .modelos_de_retakes import (
    AgrupamentoDeFalas,
    Fala,
    ParAgrupado,
    SinalDeReinicio,
)

# Limiares de candidatura de um par a pertencer a um grupo de retake.
_SIMILARIDADE_MINIMA_CANDIDATO = 0.55
_SIMILARIDADE_FORTE = 0.75
_PROXIMIDADE_AUXILIAR = 0.60

# Janela padrão de falas a serem comparadas com cada uma.
_JANELA_PADRAO = 5

# Região de dúvida que dispara a comparação semântica.
_ZONA_DE_DUVIDA_INFERIOR = 0.60
_ZONA_DE_DUVIDA_SUPERIOR = 0.85

# Janela após o início da segunda tentativa em que um corte visual ainda é
# considerado "próximo" do possível retake (evidência fraca).
_JANELA_VISUAL_PROXIMA = 3.0


class AgrupadorDeTakes:
    """Gera grupos candidatos conectando falas semelhantes e próximas."""

    def __init__(
        self,
        comparador: ComparadorDeFalas,
        comparador_semantico: ComparadorSemantico,
        analisador_de_intervalos: AnalisadorDeIntervalos,
        detector_de_reinicios: DetectorDeReinicios,
        janela: int = _JANELA_PADRAO,
    ) -> None:
        self.comparador = comparador
        self.comparador_semantico = comparador_semantico
        self.analisador_de_intervalos = analisador_de_intervalos
        self.detector_de_reinicios = detector_de_reinicios
        self.janela = janela

    def agrupar(
        self,
        falas: Iterable[Fala],
        limites_de_cena: Iterable[float] | None = None,
    ) -> list[AgrupamentoDeFalas]:
        falas = sorted(falas, key=lambda item: (item.ordem, item.inicio))
        limites = sorted(limites_de_cena) if limites_de_cena else []
        sinais = {sinal.fala_id: sinal for sinal in self.detector_de_reinicios.detectar(falas)}
        arestas: list[tuple[int, int, ParAgrupado]] = []

        for indice, fala_a in enumerate(falas):
            limite = min(len(falas), indice + 1 + self.janela)
            for jindice in range(indice + 1, limite):
                fala_b = falas[jindice]
                if fala_a.faixa_id != fala_b.faixa_id:
                    continue
                par = self._avaliar_par(fala_a, fala_b, sinais, limites)
                if par is not None:
                    arestas.append((indice, jindice, par))

        return self._agrupar_por_arestas(falas, arestas, sinais)

    def _avaliar_par(
        self,
        fala_a: Fala,
        fala_b: Fala,
        sinais: dict[str, SinalDeReinicio],
        limites_de_cena: list[float] | None = None,
    ) -> ParAgrupado | None:
        comparacao = self.comparador.comparar(fala_a, fala_b)
        intervalo = self.analisador_de_intervalos.analisar(fala_a, fala_b)

        tem_reinicio = sinais.get(fala_b.id) is not None
        semantica = 0.0

        # Comparação semântica só na zona de dúvida, para evitar custo.
        texto = comparacao.similaridade_final
        if _ZONA_DE_DUVIDA_INFERIOR <= texto <= _ZONA_DE_DUVIDA_SUPERIOR:
            semantica = self.comparador_semantico.comparar(fala_a, fala_b)

        melhor = max(comparacao.similaridade_final, semantica)
        candidato = (
            melhor >= _SIMILARIDADE_FORTE
            or (melhor >= _SIMILARIDADE_MINIMA_CANDIDATO
                and intervalo.proximidade_temporal >= _PROXIMIDADE_AUXILIAR
                and (tem_reinicio or intervalo.indicio_de_nova_tentativa))
        )
        if candidato:
            mudanca_visual = self._tem_mudanca_visual_proxima(
                fala_a, fala_b, limites_de_cena or [])
            return ParAgrupado(fala_a, fala_b, comparacao, intervalo,
                               round(semantica, 4), mudanca_visual)
        return None

    @staticmethod
    def _tem_mudanca_visual_proxima(
        fala_a: Fala,
        fala_b: Fala,
        limites: list[float],
    ) -> bool:
        """Verdadeiro quando há um corte visual na transição entre as tentativas."""
        janela = _JANELA_VISUAL_PROXIMA
        for limite in limites:
            if fala_a.fim <= limite <= fala_b.inicio + janela:
                return True
        return False

    @staticmethod
    def _agrupar_por_arestas(
        falas: list[Fala],
        arestas: list[tuple[int, int, ParAgrupado]],
        sinais: dict[str, SinalDeReinicio],
    ) -> list[AgrupamentoDeFalas]:
        pai = list(range(len(falas)))

        def encontrar(x: int) -> int:
            while pai[x] != x:
                pai[x] = pai[pai[x]]
                x = pai[x]
            return x

        arestas.sort(key=lambda item: (item[0], item[1]))
        for a, b, _ in arestas:
            raiz_a, raiz_b = encontrar(a), encontrar(b)
            if raiz_a != raiz_b:
                pai[raiz_b] = raiz_a

        componentes: dict[int, list[int]] = {}
        for indice in range(len(falas)):
            componentes.setdefault(encontrar(indice), []).append(indice)

        grupos: list[AgrupamentoDeFalas] = []
        for inds in componentes.values():
            if len(inds) < 2:
                continue
            inds.sort()
            fala_ids = tuple(falas[indice].id for indice in inds)
            pares_por_chave: dict[tuple[str, str], ParAgrupado] = {
                (par.fala_a.id, par.fala_b.id): par
                for _, _, par in arestas
                if par.fala_a.id in fala_ids and par.fala_b.id in fala_ids
            }
            pares: list[ParAgrupado] = []
            for a, b in zip(inds, inds[1:]):
                chave = (falas[a].id, falas[b].id)
                par = pares_por_chave.get(chave)
                if par is None:
                    par = pares_por_chave.get((falas[b].id, falas[a].id))
                if par is not None:
                    pares.append(par)
            sinais_do_grupo = tuple(
                sinais[fala_id] for fala_id in fala_ids if fala_id in sinais)
            if pares:
                grupos.append(AgrupamentoDeFalas(fala_ids, tuple(pares), sinais_do_grupo))
        return grupos