João Henrique
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3.6 KiB
Python
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import json
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from pathlib import Path
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from engine.integracoes.midia import ExtracaoDeAudio
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from engine.integracoes.whisper import ProviderDeTranscricaoLocal
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from engine.integracoes.huggingface import (ProviderDeDiarizacaoHuggingFace,
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ProviderDeEmocaoHuggingFace)
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from engine.integracoes.premiere.cliente_mcp import ClienteMCPPorStdio
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from engine.integracoes.premiere.conversores import ConversorDeTimeline
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from engine.scanner.transcricao_da_timeline import TranscricaoDaTimeline
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ARQUIVO = Path('/Volumes/Merongo/PROJETOS/03 - Mastopexia/0E6A8290.MP4')
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CHAVE = json.loads((Path.home()/'.premiere-mcp/config.json').read_text()).get('groqApiKey','')
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SAIDA = Path('/Volumes/Merongo/SISTEMAS/GENIAL SISTEMAS/Jhonny/code/relatorios')
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cliente = ClienteMCPPorStdio(['node', str(Path(__file__).resolve().parents[1] / 'dist/index.js')])
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cliente.conectar()
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bruta = cliente.chamar('get_active_sequence', {})['structuredContent']['data']
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timeline = ConversorDeTimeline().converter(bruta)
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for faixa in timeline.faixas:
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for clipe in faixa.clipes:
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if clipe.nome == '0E6A8290.MP4': clipe.arquivo = str(ARQUIVO)
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MODELO = Path('/Volumes/Merongo/SISTEMAS/MODELOSIA/hf-cache/hub/models--mobiuslabsgmbh--faster-whisper-large-v3-turbo/snapshots/0a363e9161cbc7ed1431c9597a8ceaf0c4f78fcf')
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provider = ProviderDeTranscricaoLocal(str(MODELO), idioma='pt')
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MODELO_EMOCAO = Path('/Volumes/Merongo/SISTEMAS/MODELOSIA/models/wav2vec2-xls-r-300m-pt-br-spontaneous-speech-emotion-recognition')
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analisador_de_emocao = ProviderDeEmocaoHuggingFace(str(MODELO_EMOCAO))
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MODELO_DIARIZACAO = Path('/Volumes/Merongo/SISTEMAS/MODELOSIA/models/pyannote-speaker-diarization-community-1')
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diarizador = ProviderDeDiarizacaoHuggingFace(str(MODELO_DIARIZACAO))
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transcricoes = TranscricaoDaTimeline(provider, ExtracaoDeAudio(duracao_da_parte=600), SAIDA/'audio', analisador_de_emocao, diarizador).executar(timeline)
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linhas = [f'# Relatório de transcrição — {timeline.nome}', '', f'Duração: {bruta["end"]:.3f} s',
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f'Clipes processados: {sum(len(f.clipes) for f in timeline.faixas if f.tipo == "video")}', '']
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for faixa in timeline.faixas:
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if faixa.tipo != 'video': continue
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for clipe in faixa.clipes:
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if clipe.nome != '0E6A8290.MP4': continue
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resultado = next((r for r in transcricoes if r.identificador_do_clipe == clipe.identificador), None)
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intervalo = clipe.intervalo_na_origem
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texto = resultado.texto if resultado else ''
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linhas += [f'## {clipe.identificador} — {clipe.intervalo_na_timeline.inicio:.3f}s–{clipe.intervalo_na_timeline.fim:.3f}s',
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f'Origem: {intervalo.inicio:.3f}s–{intervalo.fim:.3f}s', '', texto or '_Sem fala detectada._', '']
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if resultado and resultado.segmentos:
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linhas.append('Emoções detectadas por segmento:')
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for segmento in resultado.segmentos:
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if segmento.emocao:
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voz = f', voz {segmento.voz_aparente}' if segmento.voz_aparente else ''
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linhas.append(f'- [{segmento.inicio:.3f}s–{segmento.fim:.3f}s] {segmento.falante or "falante_indefinido"}: {segmento.emocao} ({segmento.confianca_emocao:.2f}{voz})')
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linhas.append('')
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for segmento in resultado.segmentos if resultado else []:
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for palavra in segmento.palavras:
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linhas.append(f'- [{palavra.inicio:.3f}s–{palavra.fim:.3f}s] {palavra.texto}')
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if resultado and resultado.segmentos:
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linhas.append('')
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(SAIDA/'transcricao-timeline.md').write_text('\n'.join(linhas), encoding='utf-8')
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print(SAIDA/'transcricao-timeline.md')
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