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jhonny-editor/code/engine/persistencia/repositorio_de_analises_sqlite.py
T
João Henrique f6dd03f7b4 feat: removido o tamanho do modelo do seletor da tela Editar vídeo
- removido o tamanho do modelo do seletor da tela Editar vídeo
- acelerada a transcrição do Scanner com inferência Whisper em lote e cache de hashes
- garantido um resultado separado para cada clipe de áudio selecionado no Scanner
- adicionado cancelamento do processamento do Scanner pela barra de progresso
- exibido estado visual próprio para Scanner cancelado na barra de progresso
- criado modo explícito de análise do Scanner para separar som, imagem ou ambos
- adicionadas métricas opcionais de fala ao Scanner com análise acústica na engine
- corrigido o progresso da transcrição do Scanner durante o processamento do Whisper
- refatorado o runner Swift do Apple Vision para executar requests em lote com retry CPU-only, corrigindo falhas de CVPixelBuffer/ANE/OCR
- documentado o fluxo de edição de vídeo por voz integrado ao Scanner, banco e engine
- formalizado o protocolo de edição por chat com perfil editorial e consultas progressivas
- gerado plano JSON de corte para depoimento vertical da Erika no Instagram
- esquematizado o fluxo de colar e executar planos da IA pela engine após o Scanner
- ajustado o plano para manter somente as três etapas existentes da tela de edição
- adicionado processamento incremental de locutores e métricas no Scanner com confirmação de reprocessamento
- implementado o plano JSON colado na tela e a persistência idempotente das análises do Scanner

Resumo:
- 8 arquivos alterados
- 1 novos
- 7 modificados
- 0 removidos

 7 files changed, 437 insertions(+), 55 deletions(-)

Arquivos:
  - code/cep-plugin/index.html
  - code/cep-plugin/main.js
  - code/cep-plugin/styles.css
  - code/engine/executar_scanner.py
  - code/engine/persistencia/repositorio_de_analises_sqlite.py
  - code/engine/testes/test_persistencia_sqlite.py
  - docs/PLANO-EDICAO-DE-VIDEO-POR-VOZ.md
  - code/relatorios/plano-edicao-depoimento-erika-instagram.json
2026-09-09 19:10:20 -04:00

196 lines
9.2 KiB
Python

"""Persistência SQLite de metadados de arquivo, transcrição e evidências visuais.
Complementa ``RepositorioDeRetakesSQLite`` gravando o restante do que o
``ContextoDeAnalise`` do pipeline produz e que hoje só vive em memória
(metadados técnicos) ou em cache JSON por arquivo (transcrição).
"""
from __future__ import annotations
import json
import sqlite3
from pathlib import Path
from typing import Iterable
from ..integracoes.midia.extracao_de_metadados import MetadadosDoArquivo
from ..scanner.modelos import Cena, EvidenciaVisual, PalavraDeTranscricao, SegmentoDeTranscricao
from ..scanner.transcricao_da_timeline import TranscricaoDoClipe
from .conexao import abrir_banco
class RepositorioDeAnalisesSQLite:
"""Grava metadados de arquivo, transcrição e evidências/cenas visuais."""
def __init__(self, banco: str | Path | sqlite3.Connection = ".jhonny/analises.db") -> None:
self.conexao = banco if isinstance(banco, sqlite3.Connection) else abrir_banco(banco)
def _garantir_video(self, video_id: str) -> None:
self.conexao.execute("INSERT OR IGNORE INTO videos (id) VALUES (?)", (video_id,))
def registrar_metadados_de_arquivo(
self, video_id: str, metadados: MetadadosDoArquivo, hash_do_conteudo: str | None = None,
) -> None:
with self.conexao:
self._garantir_video(video_id)
self.conexao.execute(
"""INSERT INTO arquivos
(video_id, caminho, formato, duracao, codec_de_video, codec_de_audio,
largura, altura, taxa_de_quadros, canais_de_audio, taxa_de_amostragem,
tamanho_em_bytes, orientacao, timecode, hash_do_conteudo)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)
ON CONFLICT (video_id, caminho) DO UPDATE SET
formato = excluded.formato, duracao = excluded.duracao,
codec_de_video = excluded.codec_de_video,
codec_de_audio = excluded.codec_de_audio,
largura = excluded.largura, altura = excluded.altura,
taxa_de_quadros = excluded.taxa_de_quadros,
canais_de_audio = excluded.canais_de_audio,
taxa_de_amostragem = excluded.taxa_de_amostragem,
tamanho_em_bytes = excluded.tamanho_em_bytes,
orientacao = excluded.orientacao, timecode = excluded.timecode,
hash_do_conteudo = excluded.hash_do_conteudo""",
(video_id, str(metadados.caminho), metadados.formato, metadados.duracao,
metadados.codec_de_video, metadados.codec_de_audio, metadados.largura,
metadados.altura, metadados.taxa_de_quadros, metadados.canais_de_audio,
metadados.taxa_de_amostragem, metadados.tamanho_em_bytes,
metadados.orientacao, metadados.timecode, hash_do_conteudo),
)
def registrar_transcricoes(
self, video_id: str, transcricoes: Iterable[TranscricaoDoClipe],
) -> None:
with self.conexao:
self._garantir_video(video_id)
for transcricao in transcricoes:
for segmento in transcricao.segmentos:
self._inserir_segmento(video_id, transcricao.identificador_do_clipe, segmento)
def substituir_transcricoes(
self, video_id: str, transcricoes: Iterable[TranscricaoDoClipe],
) -> None:
"""Substitui a transcrição somente dos clipes recebidos.
O método torna o reprocessamento idempotente sem apagar análises de
outros clipes ou faixas que não participaram da execução atual.
"""
with self.conexao:
self._garantir_video(video_id)
transcricoes_materializadas = tuple(transcricoes)
for transcricao in transcricoes_materializadas:
self.conexao.execute(
"""DELETE FROM segmentos_de_transcricao
WHERE video_id = ? AND clipe_id = ?""",
(video_id, transcricao.identificador_do_clipe),
)
for segmento in transcricao.segmentos:
self._inserir_segmento(video_id, transcricao.identificador_do_clipe, segmento)
def atualizar_enriquecimento_de_transcricao(
self,
video_id: str,
clipe_id: str,
inicio: float,
fim: float,
*,
falante: str | None = None,
caracteristicas_acusticas: dict[str, object] | None = None,
) -> None:
"""Atualiza diarização e métricas de um segmento já persistido."""
campos = []
parametros: list[object] = []
if falante is not None:
campos.append("falante = ?")
parametros.append(falante)
if caracteristicas_acusticas is not None:
campos.append("caracteristicas_acusticas = ?")
parametros.append(json.dumps(caracteristicas_acusticas, ensure_ascii=False))
if not campos:
return
parametros.extend((video_id, clipe_id, inicio, fim))
with self.conexao:
self.conexao.execute(
f"""UPDATE segmentos_de_transcricao
SET {', '.join(campos)}
WHERE video_id = ? AND clipe_id = ? AND inicio = ? AND fim = ?""",
parametros,
)
def _inserir_segmento(
self, video_id: str, clipe_id: str, segmento: SegmentoDeTranscricao,
) -> int:
cursor = self.conexao.execute(
"""INSERT INTO segmentos_de_transcricao
(video_id, clipe_id, inicio, fim, texto, confianca, falante, voz_aparente,
confianca_voz, emocao, confianca_emocao, caracteristicas_acusticas)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)""",
(video_id, clipe_id, segmento.inicio, segmento.fim, segmento.texto,
segmento.confianca, segmento.falante, segmento.voz_aparente,
segmento.confianca_voz, segmento.emocao, segmento.confianca_emocao,
json.dumps(segmento.caracteristicas_acusticas, ensure_ascii=False)),
)
segmento_id = cursor.lastrowid
for ordem, palavra in enumerate(segmento.palavras):
self.conexao.execute(
"""INSERT INTO palavras_de_transcricao
(segmento_id, ordem, texto, inicio, fim, confianca, falante)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)""",
(segmento_id, ordem, palavra.texto, palavra.inicio, palavra.fim,
palavra.confianca, palavra.falante),
)
return segmento_id
def carregar_transcricoes(self, video_id: str, clipe_id: str) -> list[SegmentoDeTranscricao]:
segmentos: list[SegmentoDeTranscricao] = []
for linha in self.conexao.execute(
"""SELECT * FROM segmentos_de_transcricao
WHERE video_id = ? AND clipe_id = ? ORDER BY inicio""",
(video_id, clipe_id),
).fetchall():
palavras = tuple(
PalavraDeTranscricao(
texto=item["texto"], inicio=item["inicio"], fim=item["fim"],
confianca=item["confianca"], falante=item["falante"],
)
for item in self.conexao.execute(
"SELECT * FROM palavras_de_transcricao WHERE segmento_id = ? ORDER BY ordem",
(linha["id"],),
).fetchall()
)
segmentos.append(SegmentoDeTranscricao(
inicio=linha["inicio"], fim=linha["fim"], texto=linha["texto"],
confianca=linha["confianca"], palavras=palavras,
emocao=linha["emocao"], confianca_emocao=linha["confianca_emocao"],
caracteristicas_acusticas=json.loads(linha["caracteristicas_acusticas"] or "{}"),
falante=linha["falante"], voz_aparente=linha["voz_aparente"],
confianca_voz=linha["confianca_voz"],
))
return segmentos
def registrar_evidencias_visuais(
self, video_id: str, clipe_id: str, evidencias: Iterable[EvidenciaVisual],
) -> None:
with self.conexao:
self._garantir_video(video_id)
for evidencia in evidencias:
self.conexao.execute(
"""INSERT INTO evidencias_visuais
(video_id, clipe_id, tipo, inicio, fim, valor, confianca, provider, modelo)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?, ?)""",
(video_id, clipe_id, evidencia.tipo, evidencia.inicio, evidencia.fim,
json.dumps(evidencia.valor, ensure_ascii=False), evidencia.confianca,
evidencia.provider, evidencia.modelo),
)
def registrar_cenas(
self, video_id: str, cenas: Iterable[Cena], clipe_id: str | None = None,
) -> None:
with self.conexao:
self._garantir_video(video_id)
for cena in cenas:
self.conexao.execute(
"""INSERT INTO cenas (video_id, clipe_id, inicio, fim, confianca, referencias)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?)""",
(video_id, clipe_id, cena.inicio, cena.fim, cena.confianca,
json.dumps(list(cena.referencias))),
)