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"""Adaptador que expõe a detecção de retakes como um ``Analisador`` do scanner.
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Permite plugar o ``CoordenadorDeRetakes`` no ``PipelineDoScanner`` como uma
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etapa entre a detecção de cenas/eventos e a persistência, reutilizando o
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``ContextoDeAnalise`` que já carrega as transcrições.
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"""
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from __future__ import annotations
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from typing import Any
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from ...dominio import Timeline
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from .adaptador_de_falas import AdaptadorDeFalas
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from .coordenador_de_retakes import CoordenadorDeRetakes
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class DeteccaoDeRetakes:
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nome = "deteccao_de_retakes"
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def __init__(
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self,
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coordenador: CoordenadorDeRetakes | None = None,
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video_id: str | None = None,
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adaptador: AdaptadorDeFalas | None = None,
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) -> None:
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self.coordenador = coordenador or CoordenadorDeRetakes()
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self.video_id = video_id
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self.adaptador = adaptador or AdaptadorDeFalas()
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def executar(self, contexto: Any) -> Any:
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"""Consome as transcrições do contexto e preenche ``contexto.retakes``."""
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if contexto is None:
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return contexto
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transcricoes = getattr(contexto, "transcricoes", None) or {}
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if not transcricoes:
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return contexto
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# ``contexto.transcricoes`` é um dicionário ``identificador_clipe ->
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# list[SegmentoDeTranscricao]``. Ordenamos por chave para processar as
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# falas na ordem da timeline.
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itens = [
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(segmento_id, transcricoes[segmento_id])
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for segmento_id in sorted(transcricoes)
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]
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timeline: Timeline | None = contexto.timeline
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video_id = self.video_id or (timeline.identificador if timeline else "video")
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falas = self.adaptador.converter_de_segmentos(itens, video_id=video_id)
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# Cenas visuais do contexto entram como reforço (evidência fraca).
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cenas_visuais = getattr(contexto, "cenas_visuais", None) or []
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resultado = self.coordenador.analisar(video_id, falas=falas, cenas_visuais=cenas_visuais)
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contexto.retakes = {
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"status": "concluida",
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"resultado": resultado.para_dict(),
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"grupos": resultado.grupos,
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}
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return contexto |