Respan Dataset Explorer

Select one behavior. Every returned turn has one binary label: Present or Absent. Source: final dense boolean release.

5,167,182physical rows
86shards
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0.00%qualified cell coverage
Random row JSON API

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ee8d823956a28b49027434d8
turn 2/3gpt-4-0125-previewFrenchFrance456 words
degenerate_repetitionAbsentFinal dense release
USER
Avec ce que tu m'as donné, comment adapter le reste de mon script ?
ASSISTANT
Pour intégrer la détection spécifique de la voix humaine à votre script d’extraction de moments, des adaptations conséquentes sont nécessaires, non seulement dans la façon dont vous analysez les données audio mais aussi dans la logique de sélection des segments d’intérêt. Suivez ces grandes lignes pour modifier votre script:

### 1. Adapter l'Importation des Bibliothèques

Commencez par intégrer `librosa` à vos importations, en supposant que vous avez déjà effectué l'installation de la bibliothèque comme décrit précédemment.

```python
import librosa
```

### 2. Remplacer ou Compléter la Fonction de Traitement Audio

Utilisez la fonction `find_vocal_segments` que nous avons esquissée comme remplacement ou complément de votre fonction `find_loudest_moments`. Cette nouvelle fonction se concentrera sur la détection des segments audio qui sont plus susceptibles de contenir de la parole, basée sur l’énergie RMS simplifiée, comme point de départ.

### 3. Intégrer la Nouvelle Logique dans le Workflow d’Extraction

Dans la fonction `perform_extraction`, remplacez l'appel à `find_loudest_moments` par `find_vocal_segments`. Si nécessaire, ajustez la façon dont les inputs et outputs de cette fonction interagissent avec le reste du script, en veillant particulièrement à ce que les données attendues correspondent.

Voici comment vous pourriez modifier ce segment de code:

```python
# Dans perform_extraction
# Remplacer :
# moments, volumes = find_loudest_moments(audio_path, num_moments, segment_duration, duration, starting_offset_seconds, ending_offset_seconds)

# Par quelque chose comme :
moments, volumes = find_vocal_segments(audio_path, num_moments, segment_duration, duration, starting_offset_seconds, ending_offset_seconds)

# Assurez-vous que le reste du chemin d'extraction fonctionne correctement avec cette modification. 
```

### 4. Vérifier et Tester Avec des Données Réelles

La reconnaissance effective de la parole est nuancée et peut être sensible à une multitude de variables. Testez votre script modifié avec une variété d'extraits vidéo pour évaluer sa performance. Sur la base de ces tests, vous pourriez vouloir ajuster le seuil RMS ou intégrer une étape d'analyse spectrale plus précise pour améliorer la sélectivité envers la voix humaine.

### 5. Réfléchissez à l'Analyse Spectrale pour la Detection des Formants

Si vous souhaitez affiner davantage la reconnaissance de la parole, envisagez d'étudier l'application de techniques d'analyse spectrale pour détecter les formants. Cela pourrait impliquer l'utilisation de méthodes comme la transformation de Fourier à court terme (STFT) pour examiner les caractéristiques fréquentielles spécifiques de la parole. Adapter votre script pour intégrer cette complexité demanderait une expertise supplémentaire en traitement du signal et potentiellement en apprentissage automatique.

### Conclusion

Cette approche initiale pour la modification de votre script extrait des segments basés sur une mesure simple d'énergie (RMS) et constitue un point de départ vers la détection spécifique de la parole. Continuez à expérimenter avec différents types d'analyses et de caractéristiques audio pour améliorer la fidélité de la reconnaissance de la parole dans vos extraits vidéo.

turns-00020.parquet:58651

dac2dc901ddd3cbb62370361
turn 3/3gpt-4-0125-previewFrenchFrance559 words
degenerate_repetitionAbsentFinal dense release
USER
Comment intégrer l'intelligence artificielle pour détecter la voix humaine ?
ASSISTANT
L'intégration de l'intelligence artificielle (IA) pour détecter la voix humaine dans des fichiers audio ou vidéo est une tâche avancée qui nécessite l'utilisation de techniques de traitement du signal et d'apprentissage automatique ou d'apprentissage profond. Voici une vue d'ensemble de la façon dont vous pourriez intégrer l'IA pour accomplir cette tâche :

### 1. Collecter ou Trouver un Ensemble de Données

Pour entraîner un modèle capable de détecter la voix humaine, vous aurez besoin d'un ensemble de données étiquetées qui contient à la fois des exemples de voix humaine et des exemples de non-voix (musique, bruit de fond, etc.). Il existe de nombreux ensembles de données disponibles publiquement, tels que Common Voice de Mozilla, LibriSpeech, et d'autres qui sont spécifiquement destinés à la reconnaissance vocale.

### 2. Prétraitement des Données

Le prétraitement peut inclure plusieurs étapes :
- **Découpage** : Couper de longs fichiers audio en segments plus courts.
- **Normalisation** : S'assurer que tous les fichiers audio sont à un volume constant.
- **Extraction de caractéristiques** : Transformer les données audio brutes en un format plus traitable par un modèle d'IA. Des caractéristiques couramment extraites incluent les spectrogrammes, les MFCC (Mel Frequency Cepstral Coefficients), etc.

### 3. Choisir un Modèle d'Apprentissage Automatique/Profond

Pour la détection de la voix humaine, les architectures de réseaux de neurones convolutifs (CNN) et récurrents (RNN) ont démontré d'excellents résultats. Les modèles tels que VGG, ResNet, ou des réseaux récurrents tels que LSTM peuvent être adaptés à cette tâche. Des architectures plus récentes comme les réseaux de neurones convolutifs temporels (TCN) ou les Transformers peuvent aussi être envisagées.

### 4. Entraîner le Modèle

Après avoir choisi un modèle, l'étape suivante consiste à l'entraîner sur vos données. Cela implique de :
- Diviser l'ensemble de données en ensembles d'entraînement, de validation et de test.
- Définir une fonction de coût et choisir un algorithme d'optimisation.
- Suivre des métriques telles que la précision, le rappel et la valeur F1 pour évaluer les performances du modèle.

### 5. Tester et Évaluer le Modèle

Une fois le modèle entraîné, testez-le sur des données qu'il n'a jamais vues pour évaluer sa capacité à généraliser. Pour une utilisation en production, il peut être utile de déployer le modèle dans un environnement de test pour évaluer son comportement en conditions réelles.

### 6. Intégration dans Votre Application

Pour intégrer le modèle d'IA dans votre script d'extraction de moments, vous devrez effectuer les opérations suivantes :
- **Prétraiter l'audio** : Convertir les segments audio de vos vidéos en un format compatible avec les entrées attendues par votre modèle.
- **Prédiction** : Utiliser le modèle pour prédire si chaque segment contient de la voix humaine ou non.
- **Post-traitement** : Utiliser les prédictions pour filtrer les segments contenant de la voix humaine et effectuer l'extraction des moments comme vous le feriez normalement.

### Conclusion

Intégrer l'IA pour la détection de la voix humaine est un projet conséquent qui nécessite une compréhension solide du traitement du signal audio et de l'apprentissage automatique/deep learning. Cela dit, avec l'abondance de frameworks d'apprentissage profond disponibles aujourd'hui (tels que TensorFlow et PyTorch), ainsi que de vastes ensembles de données et des communautés en ligne actives, il est tout à fait possible de créer des solutions puissantes même pour des développeurs qui débutent dans le domaine de l'IA.

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turn 1/5gpt-3.5-turbo-0125EnglishIndia177 words
degenerate_repetitionAbsentFinal dense release
USER
unit test application UM description
ASSISTANT
The unit test application UM is a software tool designed to automate the process of testing individual units of code for functionality and performance. It allows developers to write test cases that check the expected behavior of small pieces of code, such as functions or classes, in isolation from the rest of the application. 

With UM, developers can run these test cases quickly and easily to ensure that their code is working as intended and to catch any bugs or errors early in the development process. The application provides a user-friendly interface for writing, executing, and analyzing test results, making it easy for developers to track the progress of their testing efforts and make any necessary corrections.

Overall, the unit test application UM helps improve the quality and reliability of software by providing a systematic and efficient way to identify and fix issues in code. By using UM, developers can streamline their testing process, reduce the likelihood of introducing new bugs, and ultimately deliver a more stable and robust application to users.

turns-00020.parquet:58653

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turn 2/5gpt-3.5-turbo-0125EnglishIndia299 words
degenerate_repetitionAbsentFinal dense release
USER
steps for installing Gtest and Gmock
ASSISTANT
To install Google Test (GTest) and Google Mock (GMock) for unit testing in C++, you can follow these steps:

1. Download the source code for GTest and GMock:
   - Visit the GitHub repository for Google Test: https://github.com/google/googletest
   - Download the latest release of Google Test by clicking on the "Releases" tab and downloading the source code.
   - Similarly, download Google Mock from its GitHub repository: https://github.com/google/googlemock

2. Extract the downloaded files:
   - Extract the downloaded Google Test and Google Mock files to a directory on your system.

3. Build Google Test and Google Mock:
   - Navigate to the directory where you extracted the Google Test source code.
   - Create a build directory within the Google Test directory.
   - Run CMake to generate the build files. For example:
     ```
     cmake -S . -B build
     ```
   - Navigate to the build directory and compile the project. For example:
     ```
     cmake --build .
     ```

4. Install Google Test and Google Mock:
   - Install Google Test and Google Mock on your system by running the following commands:
     ```
     sudo make install
     ```

5. Verify the installation:
   - To verify that GTest and GMock are installed correctly, you can write a simple test case using GTest and GMock and compile it using the installed libraries.

6. Integrate GTest and GMock into your project:
   - To use GTest and GMock in your C++ project, you need to link your project against the GTest and GMock libraries.
   - Update your CMakeLists.txt file to link against the GTest and GMock libraries.

These are the general steps for installing Google Test (GTest) and Google Mock (GMock) for unit testing in C++. Make sure to consult the official Google Test documentation and GitHub repository for the most up-to-date installation instructions and best practices.

turns-00020.parquet:58654

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turn 3/5gpt-3.5-turbo-0125EnglishIndia374 words
degenerate_repetitionAbsentFinal dense release
USER
About Gtest and Gmock
ASSISTANT
Google Test (GTest) and Google Mock (GMock) are C++ libraries developed by Google for writing unit tests and creating mock objects in your C++ codebase. Here is an overview of each library:

Google Test (GTest):
- Google Test, also known as GTest, is a testing framework designed to make writing and running C++ unit tests easier. It provides various assert macros for writing test assertions, test fixtures for setting up common test scenarios, and test suites for grouping related tests.
- GTest allows you to write test cases that verify the behavior of individual functions or classes in your code. You can use GTest to check for expected behavior, handle edge cases, and ensure that your code behaves as intended.
- Google Test generates detailed test output that helps you identify which tests passed, which failed, and why they failed. This makes it easier to debug issues in your code and ensure its correctness.
- GTest is open-source and widely used in the C++ community for writing unit tests for projects of all sizes.

Google Mock (GMock):
- Google Mock, or GMock, is a library that allows you to create mock objects for testing your C++ code. Mock objects are objects that simulate the behavior of real objects in a controlled way, making it easier to isolate and test individual components of your code.
- GMock provides a flexible and expressive API for defining mock objects, setting expectations on their behavior, and verifying that the expectations were met during testing. This helps ensure that your code interacts correctly with its dependencies.
- Google Mock integrates seamlessly with Google Test, allowing you to use it alongside GTest for comprehensive unit testing of your C++ codebase. By combining the power of GTest and GMock, you can write thorough and effective unit tests that cover all aspects of your code.
- Like Google Test, Google Mock is open-source and widely used in the C++ community for creating mock objects in unit tests.

Overall, Google Test (GTest) and Google Mock (GMock) are powerful tools for writing unit tests and creating mock objects in C++ projects. By incorporating these libraries into your testing workflow, you can improve the quality, reliability, and maintainability of your codebase.

turns-00020.parquet:58655

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turn 4/5gpt-3.5-turbo-0125EnglishIndia351 words
degenerate_repetitionAbsentFinal dense release
USER
to describe those to add i application user manual
ASSISTANT
To describe Google Test (GTest) and Google Mock (GMock) in the application user manual, you can include the following information:

1. Introduction:
   - Provide a brief overview of Google Test (GTest) and Google Mock (GMock) and their purpose in unit testing and creating mock objects in C++ applications.
   - Explain the benefits of using GTest and GMock for writing unit tests, ensuring code correctness, and isolating components for testing.

2. Features of Google Test (GTest):
   - Describe the key features of Google Test, such as assert macros, test fixtures, test suites, and detailed test output.
   - Explain how GTest helps developers write, run, and analyze unit tests to verify the behavior of their C++ code.

3. Features of Google Mock (GMock):
   - Outline the features of Google Mock, including creating mock objects, setting expectations, and verifying interactions with dependencies.
   - Discuss how GMock aids developers in creating controlled simulations of dependencies for testing purposes.

4. Integration with C++ Applications:
   - Explain how Google Test and Google Mock can be integrated into C++ applications for writing comprehensive unit tests and creating mock objects.
   - Provide guidelines on how to link your C++ project with GTest and GMock libraries and incorporate them into your testing workflow.

5. Best Practices:
   - Offer best practices for writing effective unit tests using GTest and creating mock objects using GMock.
   - Provide recommendations on structuring test suites, organizing test cases, and leveraging GTest and GMock features for optimal test coverage.

6. Resources:
   - Include links to the official Google Test and Google Mock documentation, GitHub repositories, and other relevant resources for further information.
   - Encourage users to explore additional resources to enhance their understanding and proficiency in using GTest and GMock.

By including detailed information about Google Test (GTest) and Google Mock (GMock) in the application user manual, you can help users effectively utilize these tools for testing and mocking purposes in their C++ applications. This information will serve as a valuable reference guide for developers looking to leverage GTest and GMock for improving code quality and reliability.

turns-00020.parquet:58656

73d3a8c90bbfa71140b4a212
turn 5/5gpt-3.5-turbo-0125EnglishIndia390 words
degenerate_repetitionAbsentFinal dense release
USER
sample
ASSISTANT
Sure, here is a sample description of Google Test (GTest) and Google Mock (GMock) that can be included in an application user manual:

---

### Google Test (GTest) and Google Mock (GMock) Overview:

Google Test (GTest) and Google Mock (GMock) are C++ testing frameworks developed by Google for writing unit tests and creating mock objects in C++ applications. These libraries provide comprehensive tools for developers to ensure the quality, correctness, and reliability of their codebase through robust testing methodologies.

#### Key Features:

**Google Test (GTest):**
- Assert Macros: GTest offers a wide range of assert macros for making test assertions and verifying the expected behavior of functions and classes.
- Test Fixtures: The framework supports test fixtures, allowing developers to set up common test environments and scenarios for repeated use across test cases.
- Test Suites: GTest enables the grouping of related test cases into test suites, making it easier to organize and execute tests efficiently.
- Detailed Test Output: GTest generates detailed test output, providing insights into which tests passed, which failed, and reasons for failures to aid in debugging.

**Google Mock (GMock):**
- Mock Objects: GMock allows developers to create mock objects to simulate the behavior of dependencies in a controlled manner, facilitating isolation and testing of individual components.
- Expectations: GMock provides an expressive API for setting expectations on mock objects, defining how they should behave during testing.
- Interaction Verification: Developers can verify interactions between objects and their dependencies using GMock, ensuring proper communication and functionality.

#### Integration and Best Practices:
- Both GTest and GMock seamlessly integrate with C++ applications, offering powerful tools for writing thorough unit tests and creating mock objects.
- Developers are encouraged to follow best practices for structuring test suites, organizing test cases, and leveraging GTest and GMock features to achieve optimal test coverage and code quality.

#### Resources:
- For more information, refer to the official documentation for Google Test and Google Mock available on their respective GitHub repositories:
  - Google Test: [https://github.com/google/googletest](https://github.com/google/googletest)
  - Google Mock: [https://github.com/google/googlemock](https://github.com/google/googlemock)

---

This sample description provides an overview of Google Test (GTest) and Google Mock (GMock), highlighting their key features, integration with C++ applications, best practices, and additional resources for reference. It serves as a useful reference guide for users looking to understand and utilize GTest and GMock effectively in their testing workflows.

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turn 1/1gpt-3.5-turbo-0125EnglishHong Kong792 words
degenerate_repetitionAbsentFinal dense release
USER
                            As a prompt generator for a generative AI called "Midjourney", you will create image prompts for the AI to visualize. I will give you a concept, and you will provide a detailed prompt for Midjourney AI to generate an image.
                            
                            Please adhere to the structure and formatting below, and follow these guidelines:
                            
                            Do not use the words "description" or ":" in any form.
                            Do not place a comma between [ar] and [v].
                            Write each prompt in one line without using return.
                            Structure:
                            [1] = a eighty-year-old man
                            [2] = a detailed description of [1] with specific imagery details.
                            [3] = a detailed description of the scene's environment.
                            [4] = a detailed description of the compositions.
                            [5] = a detailed description of the scene's mood, feelings, and atmosphere.
                            [6] = A style (e.g. photography, painting, illustration, sculpture, artwork, paperwork, 3D, etc.) for [1].
                            [7] =  a detailed description of the scene's mood, feelings, and atmosphere.
                            [ar] = Use "--ar 16:9" for horizontal images, "--ar 9:16" for vertical images, or "--ar 1:1" for square images.
                            [v] = Use "--niji" for Japanese art style, or "--v 5" for other styles.
                            
                            
                            Formatting:
                            Follow this prompt structure: "/imagine prompt: [1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [ar] [v]".
                            
                            Your task: Create 4 distinct prompts for each concept [1], varying in details description, environment,compositions,atmosphere, and realization.
                            
                            Write your prompts in english.
                            Do not describe unreal concepts as "real" or "photographic".
                            Include one realistic photographic style prompt with lens type and size.
                            Separate different prompts with two new lines.
                            Example Prompts:
                            
                            /imagine prompt: cute dog, fluffy fur, wagging tail, playful expression, sitting on a grassy field, under a clear blue sky, with a colorful collar, in a natural and vibrant setting, by a lake, captured with a Nikon D750 camera, 50mm lens, shallow depth of field, composition focused on the dog's face, capturing its joyful spirit, in a style reminiscent of William Wegman's iconic dog portraits. --ar 1:1 --v 5.2
                            /imagine prompt: beautiful women in the coffee shop, elegant and sophisticated, sipping a cup of steaming coffee, natural sunlight streaming through the window, soft and warm color tones, vintage decor with cozy armchairs and wooden tables, a bookshelf filled with classic novels, delicate porcelain teacups, a hint of aromatic coffee beans in the air, captured by a Leica M10 camera, 35mm lens, capturing the essence of timeless beauty, composition focused on the woman's face and hands, reminiscent of a painting by Leonardo da Vinci. --ar 1:1 --v 5.2
                            /imagine prompt: A captivating Halo Reach landscape with a Spartan amidst a battlefield, fallen enemies around, smoke and fire in the background, emphasizing the Spartan's determination and bravery, detailed environment blending chaos and beauty, Illustration, digital art, --ar 16:9 --v 5
                                                        
ASSISTANT
/imagine prompt: a eighty-year-old man with wrinkled skin and a full head of silver hair, wearing a tweed jacket and holding a pocket watch, with a gentle smile on his face, standing in a bustling city square filled with people and tall buildings, pigeons flying overhead, a distant view of a clock tower, captured with a Canon EOS 5D Mark IV camera, 85mm lens, medium depth of field, composition focused on the man's weathered hands and the pocket watch, in a style reminiscent of Norman Rockwell's classic Americana paintings. --ar 16:9 --v 5.2

/imagine prompt: a eighty-year-old man with glasses perched on the tip of his nose, dressed in suspenders and a bow tie, standing in a vintage library filled with bookshelves and leather armchairs, a cozy fireplace crackling in the background, sunlight filtering through dusty windows, creating a warm and inviting atmosphere, captured in a whimsical and nostalgic papercraft style, highlighting the man's scholarly demeanor and love for literature. --ar 9:16 --v 5

/imagine prompt: a eighty-year-old man with a weathered face marked by years of laughter and wisdom, wearing a tattered sweater and holding a walking stick, sitting on a wooden bench in a serene garden filled with blooming flowers and chirping birds, a gentle breeze rustling the leaves of surrounding trees, creating a peaceful and contemplative atmosphere, captured in a detailed oil painting style reminiscent of classical European portraiture, focusing on the man's expressive eyes and serene expression. --ar 1:1 --v 5

/imagine prompt: a eighty-year-old man with a rugged beard and calloused hands, wearing a faded army uniform adorned with medals, standing on a cliff overlooking a stormy sea with crashing waves and dark clouds gathering overhead, a sense of determination and resolve radiating from his posture, wild seagulls soaring in the turbulent sky, captured in a dramatic and emotional black and white photograph with a gritty film noir aesthetic, using a Nikon D850 camera, 24mm wide-angle lens, capturing the raw power and resilience of the man in the face of adversity. --ar 16:9 --v 5.2

turns-00020.parquet:58658

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turn 1/2gpt-4-0125-previewFrenchFrance2893 words
degenerate_repetitionAbsentFinal dense release
USER
import os
import subprocess
import numpy as np
import uuid  # Import uuid to generate unique IDs
from moviepy.editor import VideoFileClip
from scipy.io import wavfile
import random
import librosa
import numpy as np

temporary_audio_files = []

# Define video file extensions and the output folder
video_extensions = ['.mp4', '.mkv', '.wmv', '.avi']
output_folder = 'Output'
neutralization_factor = 0.5

def find_vocal_segments(audio_filename, num_moments, segment_duration, video_duration, starting_offset, ending_offset):
    global neutralization_factor
    y, sr = librosa.load(audio_filename, sr=None)  # Charger le fichier audio avec LibROSA

    # Convertisseur en mono si stéréo
    if y.ndim > 1:
        y = librosa.to_mono(y)

    # Trouver les intensités (RMS) pour identifier les parties plus “fortes”
    rms = librosa.feature.rms(y=y)[0]

    # Une approche très simplifiée pour trouver des segments basée sur RMS
    # Remarque : Ceci ne prend pas directement en compte les formants mais cherche des segments plus audibles qui pourraient être raffinés pour la reconnaissance de la parole
    high_energy = np.argwhere(rms > np.median(rms) * neutralization_factor).flatten()

    segments = []
    volumes = []
    for start_frame in high_energy[::int(segment_durationsr)]:
        start_time = max(start_frame / sr, starting_offset)
        end_time = start_time + segment_duration

        # Filtrer les segments qui dépassent les limites de temps vidéo
        if end_time <= (video_duration - ending_offset):
            segments.append(start_time)
            # Ce calcul de volume est simplifié; considérez d’affiner cette métrique pour la parole
            volume = np.mean(rms[int(start_frame):int(start_frame+segment_durationsr)])
            volumes.append(volume)

    # Ici, on pourrait ajouter une étape supplémentaire pour analyser les segments détectés pour y reconnaître plus spécifiquement les formants
    
    return segments[:num_moments], volumes[:num_moments]

def update_max_segments_for_selected_video():
    global selected_video_path, max_segments, segment_duration, starting_offset_seconds, ending_offset_seconds, num_moments
    if selected_video_path in video_durations:
        video_duration = video_durations[selected_video_path]
        max_segments = calculate_max_segments(video_duration, segment_duration, starting_offset_seconds, ending_offset_seconds)
        num_moments = min(num_moments, max_segments)  # Ajustez num_moments si nécessaire
    else:
        max_segments = 0

def sorting_preference_to_string(pref):
    sorting_options = {
        1: "Par ordre de lecture de la vidéo",
        2: "Par ordre inverse de lecture de la vidéo",
        3: "Par volume croissant",
        4: "Par volume décroissant",
        5: "Aléatoire"
    }
    return sorting_options.get(pref, "Non défini")

def peak_position_to_string(pos):
    peak_options = {
        '1': "À 1/4 du temps de lecture de la vidéo",
        '2': "À 1/2 du temps de lecture de la vidéo",
        '3': "À 3/4 du temps de lecture de la vidéo"
    }
    return peak_options.get(pos, "Non défini")
    
def choose_video(videos):
    # Separate root files from subdirectory files
    root_files = [video for video in videos if os.path.dirname(os.path.relpath(video)) == '']
    subdirectory_files = [video for video in videos if os.path.dirname(os.path.relpath(video)) != '']

    # Sort the files in subdirectories
    subdirectory_files_sorted = sorted(subdirectory_files, key=lambda x: (os.path.dirname(x).lower(), os.path.basename(x).lower()))

    # Combine lists: root files first, then sorted subdirectory files
    combined_videos = root_files + subdirectory_files_sorted

    print("Liste des vidéos disponibles :")
    for i, video in enumerate(combined_videos):
        # Get the relative path for printing
        rel_path = os.path.relpath(video)
        print(f"{i + 1}- {rel_path}")

    while True:
        choice = input("Veuillez choisir la vidéo à extraire (entrez le numéro) : ")
        try:
            choice_idx = int(choice) - 1
            if 0 <= choice_idx < len(combined_videos):
                return combined_videos[choice_idx]
            else:
                print("Le numéro doit être valide. Veuillez réessayer.")
        except ValueError:
            print("Veuillez entrer un nombre valide.")

def print_menu(selected_video_path):
    global max_segments
    global include_subfolders, starting_offset_seconds, ending_offset_seconds
    global segment_duration, num_moments, sorting_preference, peak_position
    video_name = os.path.basename(selected_video_path) if selected_video_path else "Aucune vidéo sélectionnée"

    print("\nMenu des options :")
    print(f"1. Traiter les sous-dossiers ou non ({str(include_subfolders)})")
    print(f"2. Effectuer un retrait temporel (début: {str(starting_offset_seconds)}s, fin: {str(ending_offset_seconds)}s)")
    print(f"3. Changer la durée des segments ({str(segment_duration)}s | max segments extractibles: {str(max_segments)})")
    print(f"4. Changer le nombre de segments à extraire ({str(num_moments)})")
    print(f"5. Changer l'ordre de tri ({sorting_preference_to_string(sorting_preference)})")
    print(f"6. Changer l'emplacement du pic sonore ({peak_position_to_string(peak_position)})")
    print(f"7. Changer le facteur de neutralisation (actuellement: {neutralization_factor})")
    print(f"8- ({video_name}) - Modifier")
    print(f"9. Lancer l'extraction")
    print(f"0. Quitter")
    
def ask_neutralization_factor():
    global neutralization_factor
    while True:
        factor_input = input("Veuillez entrer le nouveau facteur de neutralisation (valeur entre 0 et 1) : ").strip()
        try:
            factor_value = float(factor_input)
            if 0 <= factor_value <= 1:
                neutralization_factor = factor_value
                return
            else:
                print("Le facteur doit être compris entre 0 et 1. Veuillez réessayer.")
        except ValueError:
            print("Entrée non valide, veuillez réessayer avec un nombre flottant.")


def ask_for_number_of_moments(max_segments):
    while True:
        num_input = input(f"Veuillez entrer le nombre de moments forts à extraire (maximum {max_segments}): ")
        try:
            num = int(num_input)
            if num > 0 and num <= max_segments:
                return num
            else:
                print(f"Le nombre doit être supérieur à 0 et inférieur ou égal à {max_segments}. Veuillez réessayer.")
        except ValueError:
            print("Entrée non valide, veuillez réessayer avec un nombre entier.")

def ask_yes_no_question(question):
    answer = None
    while answer not in ('1', '2'):
        print(question)
        print("1- Oui")
        print("2- Non")
        answer = input("Veuillez entrer le numéro de votre choix (1 ou 2) : ").strip()
        if answer not in ('1', '2'):
            print("Entrée non valide, veuillez réessayer.")
    return answer == '1'
    
def ask_offset_type():
    print("Souhaitez-vous un décalage temporel relatif ou absolu ?")
    print("1- Relatif (pourcentage)")
    print("2- Absolu (secondes)")
    while True:
        choice = input("Veuillez entrer le numéro de votre choix (1 ou 2) : ").strip()
        if choice in ('1', '2'):
            return choice
        else:
            print("Entrée non valide, veuillez réessayer.")
            
def get_offset_value(video_duration, offset_type):
    if offset_type == '1':  # Relative offset
        while True:
            percent = input("Entrez le pourcentage du temps vidéo à ignorer : ")
            try:
                percent_value = float(percent)
                return percent_value * video_duration / 100
            except ValueError:
                print("Veuillez entrer un nombre valide.")
    else:  # Absolute offset
        while True:
            seconds = input("Entrez le nombre de secondes à ignorer : ")
            try:
                return float(seconds)
            except ValueError:
                print("Veuillez entrer un nombre valide.")
                
def ask_for_segment_duration(allowable_duration, video_duration, starting_offset_seconds, ending_offset_seconds):
    # Cette fonction a été modifiée pour répondre plus précisément aux contraintes de durée.
    while True:
        duration = input("Quelle est la durée (en secondes) de chaque segment vidéo à extraire (Entrez un nombre positif et inférieur ou égal à {allowable_duration}) ? ")
        try:
            segment_duration = float(duration)
            if 0 < segment_duration <= allowable_duration:
                # Calculez le nombre maximal de segments pour une vidéo
                available_duration = video_duration - (starting_offset_seconds + ending_offset_seconds)
                max_segments = int(available_duration // segment_duration)
                return segment_duration, max_segments
            else:
                print(f"La durée doit être un nombre positif et moins ou égale à {allowable_duration} secondes.")
        except ValueError:
            print("Veuillez entrer un nombre valide.")

def ask_directory_preference():
    print("Souhaitez-vous inclure les sous-dossiers dans la recherche des vidéos ?")
    print("1- Oui")
    print("2- Non")
    choice = input("Veuillez entrer le numéro de votre choix (1 ou 2) : ")
    return choice.strip() == '1'  # Retourne True si l'utilisateur choisit '1' (Oui), False sinon

def calculate_loudness(audio_data):
    if audio_data.ndim == 1:
        volume = audio_data.astype('float32') ** 2
    else:
        volume = np.mean(audio_data.astype('float32') ** 2, axis=1)
    volume_dB = 10 * np.log10(volume + 1e-9)  # +1e-9 to avoid log(0) and convert to dB
    return volume_dB
    
def calculate_max_segments(video_duration, segment_duration, starting_offset, ending_offset):
    allowable_duration = video_duration - (starting_offset + ending_offset)
    if allowable_duration > 0:
        return int(allowable_duration // segment_duration)
    else:
        return 0

# def find_loudest_moments(audio_filename, num_moments, segment_duration, video_duration, starting_offset, ending_offset):
    # global neutralization_factor
    # rate, audio_data = wavfile.read(audio_filename)

    # # Convert stereo to mono if necessary
    # if audio_data.ndim == 2:
        # audio_data = np.mean(audio_data, axis=1)

    # volume_dB = calculate_loudness(audio_data)
    # segment_half_duration = segment_duration / 2.0
    # start_index = int(starting_offset * rate)
    # end_index = int((video_duration - ending_offset) * rate)

    # moments = []
    # volumes = []

    # while len(moments) < num_moments and (end_index - start_index) > 0:
        # index = np.argmax(volume_dB[start_index:end_index])
        # print(f"Current index: {index}, start_index: {start_index}, end_index: {end_index}")  # Ajouté pour le débogage
        # moment = (start_index + index) / rate
        # print(f"Added moment at {moment} seconds")  # Ajouté pour le débogage
        # moment_volume = volume_dB[start_index + index]

        # if moment - segment_half_duration < starting_offset or moment + segment_half_duration > video_duration - ending_offset:
            # volume_dB[start_index + index] = -np.inf
            # continue

        # moments.append(moment)
        # print(f"Added moment at {moment} seconds") # Ajouté pour le débogage
        # volumes.append(moment_volume)

        # # Clear the volume around the found moment to prevent picking up nearby moments
        # # Increment the global index by adding the start_index
        # global_index = start_index + index

        # neutralization_factor = neutralization_factor 
        
        # # Calculer le rayon de neutralisation en appliquant le facteur à la durée du segment
        # neutralization_radius = segment_duration * neutralization_factor

        # # Déterminer les indices de début et de fin de la plage de neutralisation
        # clear_range_start = max(0, global_index - int(rate * neutralization_radius))
        # clear_range_end = min(len(volume_dB), global_index + int(rate * neutralization_radius))

        # # Mettre la plage de neutralisation à -inf pour éviter de sélectionner à nouveau des moments proches
        # volume_dB[clear_range_start:clear_range_end] = -np.inf
        
        # print(f"Volume after clearing at index {global_index}: {volume_dB[global_index]}")

    # return moments, volumes
    
def perform_extraction():
    global starting_offset_seconds, ending_offset_seconds
    global segment_duration, num_moments, sorting_preference, peak_position, processed_videos, selected_video_path, max_segments

    # Vérifiez si une vidéo a été sélectionnée.
    if not selected_video_path:
        print("Aucune vidéo sélectionnée pour l'extraction.")
        return

    # Vérifiez si la vidéo sélectionnée est contenue dans video_durations.
    if selected_video_path not in video_durations:
        print(f"La vidéo sélectionnée '{selected_video_path}' n'est pas disponible.")
        return

    # Obtenez la durée de la vidéo sélectionnée.
    duration = video_durations[selected_video_path]
    available_duration = duration - (starting_offset_seconds + ending_offset_seconds)

    if available_duration <= segment_duration:
        print(f"La vidéo {selected_video_path} est trop courte après les décalages. Ignorer.")
        return

    if sorting_preference == 5:  # Aléatoire
        all_possible_moments = np.arange(starting_offset_seconds, duration - ending_offset_seconds - segment_duration, segment_duration) + (segment_duration / 2)
        np.random.shuffle(all_possible_moments)
        selected_moments = all_possible_moments[:num_moments]
        volumes = [0] * len(selected_moments)  # Les volumes sont justes pour la compatibilité avec extract_segments.
    else:
        audio_path = f'temp_audio_{uuid.uuid4().hex}.wav'
        try:
            with VideoFileClip(selected_video_path) as video_clip:
                video_clip.audio.write_audiofile(audio_path, codec='pcm_s16le', fps=44100, nbytes=2, buffersize=2000)

                moments, volumes = find_vocal_segments(audio_path, num_moments, segment_duration, duration, starting_offset_seconds, ending_offset_seconds)
                sorted_moments, sorted_volumes = sort_moments(moments, volumes, sorting_preference)
                selected_moments = sorted_moments
                volumes = sorted_volumes

        finally:
            if os.path.exists(audio_path):
                os.remove(audio_path)
                
    # Juste avant l'appel à extract_segments, mettez à jour num_moments pour être sûr qu'il ne dépasse pas max_segments
    num_moments = min(num_moments, max_segments)
    extract_segments(selected_video_path, selected_moments, segment_duration, duration, peak_position)
    processed_videos += 1
    print(f"Extraction terminée pour la vidéo '{selected_video_path}'")

def extract_segments(video_path, moments, segment_duration, video_duration, peak_position):
    if not os.path.exists(output_folder):
        os.makedirs(output_folder)
    base_name = os.path.splitext(os.path.basename(video_path))[0]
    half_segment_duration = segment_duration / 2
    
    for i, moment in enumerate(moments):
        if peak_position == '1':  # 1/4
            start_time = max(moment - segment_duration * 0.25, 0)
        elif peak_position == '2':  # 1/2
            start_time = max(moment - segment_duration * 0.5, 0)
        elif peak_position == '3':  # 3/4
            start_time = max(moment - segment_duration * 0.75, 0)
        end_time = min(start_time + segment_duration, video_duration)

        output_filename = f"{base_name}_moment{i + 1}.mp4"
        output_path = os.path.join(output_folder, output_filename)

        command = [
            "ffmpeg",
            "-y",                     # Overwrite output files without asking
            "-ss", str(start_time),   # Start time
            "-i", video_path,         # Input file
            "-t", str(min(segment_duration, video_duration - start_time)),  # Duration or remaining video
            "-c:v", "libx264",        # Specify video codec for output
            "-preset", "medium",      # Specify the encoding preset (trade-off between encoding speed and quality)
            "-crf", "23",             # Specify the Constant Rate Factor for quality (lower means better quality)
            "-c:a", "aac",            # Specify audio codec for output
            "-strict", "-2",          # Necessary for some versions of ffmpeg to use experimental aac encoder
            "-b:a", "192k",           # Specify the audio bitrate
            output_path               # Output path
        ]

        try:
            subprocess.run(command, check=True, stderr=subprocess.PIPE)
            print(f"Extracted and re-encoded {output_filename}")
        except subprocess.CalledProcessError as e:
            # Catch the exception for this process, print an error message,
            # but don't break from the for loop.
            err_msg = e.stderr.decode('utf-8') if e.stderr else 'Unknown error'
            print(f"Failed to extract segment from {video_path}: {err_msg}")
        
def store_segment_info(video_path, moment, volume, order):
    base_name = os.path.splitext(os.path.basename(video_path))[0]
    output_filename = f"{base_name}_moment{order}.mp4"
    output_path = os.path.join(output_folder, output_filename)
    extracted_segments.append({
        'path': output_path,
        'timestamp': moment,
        'volume': volume
    })
        
def ask_sorting_preference():
    print("Comment souhaitez-vous trier les vidéos extraites ?")
    print("1- Par ordre de lecture de la vidéo")
    print("2- Par ordre inverse de lecture de la vidéo")
    print("3- Par volume croissant")
    print("4- Par volume décroissant")
    print("5- Aléatoire")
    choice = int(input("Veuillez entrer le numéro de votre choix : "))
    return choice
    
def sort_moments(moments, volumes, choice):
    if choice == 1:  # Par ordre de lecture de la vidéo
        zipped = sorted(zip(moments, volumes), key=lambda x: x[0])
    elif choice == 2:  # Par ordre inverse de lecture de la vidéo
        zipped = sorted(zip(moments, volumes), key=lambda x: x[0], reverse=True)
    elif choice == 3:  # Par volume croissant
        zipped = sorted(zip(moments, volumes), key=lambda x: x[1])
    elif choice == 4:  # Par volume décroissant
        zipped = sorted(zip(moments, volumes), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    elif choice == 5:  # Pas de tri, sélection aléatoire
        zipped = list(zip(moments, volumes))
        random.shuffle(zipped)
    else:
        zipped = zip(moments, volumes)

    # Unzip the list of tuples to two lists
    sorted_moments, sorted_volumes = zip(*zipped) if zipped else ([], [])
    return list(sorted_moments), list(sorted_volumes)

def get_video_durations(include_subfolders):
    video_durations = {}
    for root, dirs, files in os.walk('.', topdown=True):
        # Si l'utilisateur ne souhaite pas inclure les sous-dossiers, nous modifions dirs sur place
        if not include_subfolders:
            dirs[:] = []  # Cela empêchera os.walk de descendre dans tous les sous-dossiers
        # La suite du traitement des fichiers reste inchangée
        for file in files:
            if file.lower().endswith(tuple(video_extensions)):
                video_path = os.path.join(root, file)
                try:
                    # Essayez d'ouvrir et d'extraire les métadonnées du fichier vidéo.
                    video_clip = VideoFileClip(video_path)
                    video_duration = video_clip.duration
                    video_durations[video_path] = video_duration
                except Exception as e:
                    # Si une erreur survient, affichez un message et ignorez le fichier vidéo.
                    print(f"Error processing video {video_path}: {e}")
                finally:
                    # Assurez-vous de fermer le clip pour libérer les ressources.
                    video_clip.close()
    return video_durations
    
def confirm_segment_number_or_ask_again(video_duration, starting_offset_seconds, ending_offset_seconds):
    allowable_duration = video_duration - (starting_offset_seconds + ending_offset_seconds)
    while True:
        segment_duration, max_segments = ask_for_segment_duration(allowable_duration, video_duration, starting_offset_seconds, ending_offset_seconds)
        print(f"Avec cette durée, vous pouvez extraire jusqu'à {max_segments} segments.")
        confirmation = ask_yes_no_question("Voulez-vous continuer avec ce nombre de segments ?")
        if confirmation:
            return segment_duration, max_segments
            
def ask_peak_position():
    print("Où doit être situé le pic sonore dans la vidéo extraite ?")
    print("1- A 1/4 du temps de lecture de la vidéo")
    print("2- A 1/2 du temps de lecture de la vidéo")
    print("3- A 3/4 du temps de lecture de la vidéo")
    while True:
        choice = input("Veuillez entrer le numéro de votre choix (1, 2, ou 3) : ").strip()
        if choice in ('1', '2', '3'):
            return choice
        else:
            print("Entrée non valide, veuillez réessayer.")
         
def main():
    global include_subfolders, starting_offset_seconds, ending_offset_seconds
    global segment_duration, num_moments, sorting_preference, peak_position
    global processed_videos, video_durations, selected_video_path, max_segments

    # Initialize the variables with default values
    include_subfolders = False
    starting_offset_seconds = 0
    ending_offset_seconds = 0
    segment_duration = 5.0  # Default value, e.g., 5 seconds
    num_moments = 20        # Default value, e.g., 20 moments
    sorting_preference = 4  # Default value, e.g., sorting by descending volume
    peak_position = '2'     # Default value, e.g., peak at the middle of the segment
    selected_video_path = ""   # Initialement vide
    processed_videos = 0
    
    # Load video durations at the start of the script
    video_durations = get_video_durations(include_subfolders)
    if not video_durations:
        print("Aucune vidéo trouvée pour l'analyse.")
        exit()
        
    video_list = sorted(list(video_durations.keys()), key=lambda x: os.path.basename(x))
    selected_video_path = video_list[0] if video_list else ""  # Select the first video by default, if available.
    
    # Calculate max_segments with the newly obtained video_durations
    video_duration = video_durations[selected_video_path]  # Obtenez la durée de la vidéo sélectionnée
    max_segments = calculate_max_segments(video_durations[selected_video_path], segment_duration, starting_offset_seconds, ending_offset_seconds)

    while True:
        # Recalculate the max segments using the selected video before displaying the menu
        update_max_segments_for_selected_video()

        # Display the menu with the updated max segments
        print_menu(selected_video_path)

        choice = input("Veuillez entrer le numéro de votre choix : ").strip()

        # Handle user choices
        if choice == '1':
            # Update include_subfolders and recalculate video durations
            include_subfolders = ask_directory_preference()
            video_durations = get_video_durations(include_subfolders)
            # Optionally, reset selected_video_path if include_subfolders changed
            video_list = sorted(list(video_durations.keys()), key=lambda x: os.path.basename(x))
            selected_video_path = video_list[0] if video_list else ""
            update_max_segments_for_selected_video()

        elif choice == '2':
            # Récupérez les nouvelles valeurs.
            offset_type = ask_offset_type()
            # Utilisez une valeur minimale mise à jour si nécessaire.
            min_duration = min(video_durations.values())
            print("Configuration du retrait temporel pour le début de la vidéo:")
            starting_offset_seconds = get_offset_value(min_duration, offset_type)
            print("Configuration du retrait temporel pour la fin de la vidéo:")
            ending_offset_seconds = get_offset_value(min_duration, offset_type)

        elif choice == '3':
            # L'utilisateur définit la durée des segments et potentiellement le nombre de moments
            video_duration = min(video_durations.values())  # Min. duration among all videos
            allowable_duration = video_duration - (starting_offset_seconds + ending_offset_seconds)
            segment_duration, max_segments = ask_for_segment_duration(
                allowable_duration,
                video_duration,
                starting_offset_seconds,
                ending_offset_seconds
            )
            if num_moments > max_segments:
                num_moments = max_segments
            # Ce bloc assure que num_moments n'excède jamais max_segments après un changement de durée des segments
        
        elif choice == '4':
            num_moments = ask_for_number_of_moments(max_segments)
        
        elif choice == '5':
            sorting_preference = ask_sorting_preference()
        
        elif choice == '6':
            peak_position = ask_peak_position()
        
        elif choice == '7':
            ask_neutralization_factor()
        elif choice == '8':
            video_list = sorted(list(video_durations.keys()), key=lambda x: os.path.basename(x))
            prev_video_path = selected_video_path
            selected_video_path = choose_video(video_list)
            if selected_video_path != prev_video_path:
                print(f"Vidéo sélectionnée pour l'extraction : {os.path.basename(selected_video_path)}")
                update_max_segments_for_selected_video() # Mise à jour des segments max après le choix.    
        elif choice == '9':
            # Exécutez vos sous-fonctions pour effectuer l'extraction des segments.
            # Vous souhaiterez probablement encapsuler cela dans une autre fonction.
            perform_extraction()  # Call perform_extraction instead of extract_segment
        elif choice == '0':
            print("Fin du programme.")
            break
        
        else:
            print("Choix non valide. Veuillez réessayer.")
        
    print(f"Le traitement de toutes les vidéos est terminé. {processed_videos} vidéos ont été traitées.")

if __name__ == "__main__":
    main()

MoviePy - Writing audio in temp_audio_fe72d714fb46432da119dfd32b2fb780.wav
MoviePy - Done.
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\jp\Desktop\Nouveau dossier\Script.py", line 555, in <module>
    main()
  File "C:\Users\jp\Desktop\Nouveau dossier\Script.py", line 544, in main
    perform_extraction()  # Call perform_extraction instead of extract_segment
  File "C:\Users\jp\Desktop\Nouveau dossier\Script.py", line 311, in perform_extraction
    moments, volumes = find_vocal_segments(audio_path, num_moments, segment_duration, duration, starting_offset_seconds, ending_offset_seconds)
  File "C:\Users\jp\Desktop\Nouveau dossier\Script.py", line 35, in find_vocal_segments
    for start_frame in high_energy[::int(segment_durationsr)]:
NameError: name 'segment_durationsr' is not defined. Did you mean: 'segment_duration'?



















ASSISTANT
The error you're encountering is due to a typo in your code. The variable `segment_durationsr` is not defined anywhere in your script, which causes Python to raise a `NameError`. It seems like what you intended to use was `segment_duration * sr`, which combines the segment duration with the sampling rate (`sr`) of the audio file loaded via Librosa.

Here's the corrected version of the problematic line in the `find_vocal_segments` function:

```python
for start_frame in high_energy[::int(segment_duration * sr)]:
```

In this fixed line, instead of using a non-existent variable `segment_durationsr`, you multiply `segment_duration` by the sampling rate `sr` to calculate the correct stepping in the `high_energy` array. This calculation determines how many samples to skip for each potential segment start based on the desired `segment_duration`.

Please ensure that this correction aligns with your intended behavior for the segment analysis in your audio processing. This adjustment should solve the `NameError` you've encountered and allow the script to continue with the execution of finding vocal segments in the provided audio file.

turns-00020.parquet:58659

a724135fe0ed525cf9d1e73d
turn 2/2gpt-4-0125-previewFrenchFrance3140 words
degenerate_repetitionAbsentFinal dense release
USER
import os
import subprocess
import numpy as np
import uuid  # Import uuid to generate unique IDs
from moviepy.editor import VideoFileClip
from scipy.io import wavfile
import random
import librosa
import numpy as np

temporary_audio_files = []

# Define video file extensions and the output folder
video_extensions = ['.mp4', '.mkv', '.wmv', '.avi']
output_folder = 'Output'
neutralization_factor = 0.5

def find_vocal_segments(audio_filename, num_moments, segment_duration, video_duration, starting_offset, ending_offset):
    global neutralization_factor
    y, sr = librosa.load(audio_filename, sr=None)  # Charger le fichier audio avec LibROSA

    # Convertisseur en mono si stéréo
    if y.ndim > 1:
        y = librosa.to_mono(y)

    # Trouver les intensités (RMS) pour identifier les parties plus “fortes”
    rms = librosa.feature.rms(y=y)[0]

    # Une approche très simplifiée pour trouver des segments basée sur RMS
    # Remarque : Ceci ne prend pas directement en compte les formants mais cherche des segments plus audibles qui pourraient être raffinés pour la reconnaissance de la parole
    high_energy = np.argwhere(rms > np.median(rms) * neutralization_factor).flatten()

    segments = []
    volumes = []
    for start_frame in high_energy[::int(segment_duration * sr)]:
        start_time = max(start_frame / sr, starting_offset)
        end_time = start_time + segment_duration

        # Filtrer les segments qui dépassent les limites de temps vidéo
        if end_time <= (video_duration - ending_offset):
            segments.append(start_time)
            # Ce calcul de volume est simplifié; considérez d’affiner cette métrique pour la parole
            volume = np.mean(rms[int(start_frame):int(start_frame+segment_duration * sr)])
            volumes.append(volume)

    # Ici, on pourrait ajouter une étape supplémentaire pour analyser les segments détectés pour y reconnaître plus spécifiquement les formants
    
    return segments[:num_moments], volumes[:num_moments]

def update_max_segments_for_selected_video():
    global selected_video_path, max_segments, segment_duration, starting_offset_seconds, ending_offset_seconds, num_moments
    if selected_video_path in video_durations:
        video_duration = video_durations[selected_video_path]
        max_segments = calculate_max_segments(video_duration, segment_duration, starting_offset_seconds, ending_offset_seconds)
        num_moments = min(num_moments, max_segments)  # Ajustez num_moments si nécessaire
    else:
        max_segments = 0

def sorting_preference_to_string(pref):
    sorting_options = {
        1: "Par ordre de lecture de la vidéo",
        2: "Par ordre inverse de lecture de la vidéo",
        3: "Par volume croissant",
        4: "Par volume décroissant",
        5: "Aléatoire"
    }
    return sorting_options.get(pref, "Non défini")

def peak_position_to_string(pos):
    peak_options = {
        '1': "À 1/4 du temps de lecture de la vidéo",
        '2': "À 1/2 du temps de lecture de la vidéo",
        '3': "À 3/4 du temps de lecture de la vidéo"
    }
    return peak_options.get(pos, "Non défini")
    
def choose_video(videos):
    # Separate root files from subdirectory files
    root_files = [video for video in videos if os.path.dirname(os.path.relpath(video)) == '']
    subdirectory_files = [video for video in videos if os.path.dirname(os.path.relpath(video)) != '']

    # Sort the files in subdirectories
    subdirectory_files_sorted = sorted(subdirectory_files, key=lambda x: (os.path.dirname(x).lower(), os.path.basename(x).lower()))

    # Combine lists: root files first, then sorted subdirectory files
    combined_videos = root_files + subdirectory_files_sorted

    print("Liste des vidéos disponibles :")
    for i, video in enumerate(combined_videos):
        # Get the relative path for printing
        rel_path = os.path.relpath(video)
        print(f"{i + 1}- {rel_path}")

    while True:
        choice = input("Veuillez choisir la vidéo à extraire (entrez le numéro) : ")
        try:
            choice_idx = int(choice) - 1
            if 0 <= choice_idx < len(combined_videos):
                return combined_videos[choice_idx]
            else:
                print("Le numéro doit être valide. Veuillez réessayer.")
        except ValueError:
            print("Veuillez entrer un nombre valide.")

def print_menu(selected_video_path):
    global max_segments
    global include_subfolders, starting_offset_seconds, ending_offset_seconds
    global segment_duration, num_moments, sorting_preference, peak_position
    video_name = os.path.basename(selected_video_path) if selected_video_path else "Aucune vidéo sélectionnée"

    print("\nMenu des options :")
    print(f"1. Traiter les sous-dossiers ou non ({str(include_subfolders)})")
    print(f"2. Effectuer un retrait temporel (début: {str(starting_offset_seconds)}s, fin: {str(ending_offset_seconds)}s)")
    print(f"3. Changer la durée des segments ({str(segment_duration)}s | max segments extractibles: {str(max_segments)})")
    print(f"4. Changer le nombre de segments à extraire ({str(num_moments)})")
    print(f"5. Changer l'ordre de tri ({sorting_preference_to_string(sorting_preference)})")
    print(f"6. Changer l'emplacement du pic sonore ({peak_position_to_string(peak_position)})")
    print(f"7. Changer le facteur de neutralisation (actuellement: {neutralization_factor})")
    print(f"8- ({video_name}) - Modifier")
    print(f"9. Lancer l'extraction")
    print(f"0. Quitter")
    
def ask_neutralization_factor():
    global neutralization_factor
    while True:
        factor_input = input("Veuillez entrer le nouveau facteur de neutralisation (valeur entre 0 et 1) : ").strip()
        try:
            factor_value = float(factor_input)
            if 0 <= factor_value <= 1:
                neutralization_factor = factor_value
                return
            else:
                print("Le facteur doit être compris entre 0 et 1. Veuillez réessayer.")
        except ValueError:
            print("Entrée non valide, veuillez réessayer avec un nombre flottant.")


def ask_for_number_of_moments(max_segments):
    while True:
        num_input = input(f"Veuillez entrer le nombre de moments forts à extraire (maximum {max_segments}): ")
        try:
            num = int(num_input)
            if num > 0 and num <= max_segments:
                return num
            else:
                print(f"Le nombre doit être supérieur à 0 et inférieur ou égal à {max_segments}. Veuillez réessayer.")
        except ValueError:
            print("Entrée non valide, veuillez réessayer avec un nombre entier.")

def ask_yes_no_question(question):
    answer = None
    while answer not in ('1', '2'):
        print(question)
        print("1- Oui")
        print("2- Non")
        answer = input("Veuillez entrer le numéro de votre choix (1 ou 2) : ").strip()
        if answer not in ('1', '2'):
            print("Entrée non valide, veuillez réessayer.")
    return answer == '1'
    
def ask_offset_type():
    print("Souhaitez-vous un décalage temporel relatif ou absolu ?")
    print("1- Relatif (pourcentage)")
    print("2- Absolu (secondes)")
    while True:
        choice = input("Veuillez entrer le numéro de votre choix (1 ou 2) : ").strip()
        if choice in ('1', '2'):
            return choice
        else:
            print("Entrée non valide, veuillez réessayer.")
            
def get_offset_value(video_duration, offset_type):
    if offset_type == '1':  # Relative offset
        while True:
            percent = input("Entrez le pourcentage du temps vidéo à ignorer : ")
            try:
                percent_value = float(percent)
                return percent_value * video_duration / 100
            except ValueError:
                print("Veuillez entrer un nombre valide.")
    else:  # Absolute offset
        while True:
            seconds = input("Entrez le nombre de secondes à ignorer : ")
            try:
                return float(seconds)
            except ValueError:
                print("Veuillez entrer un nombre valide.")
                
def ask_for_segment_duration(allowable_duration, video_duration, starting_offset_seconds, ending_offset_seconds):
    # Cette fonction a été modifiée pour répondre plus précisément aux contraintes de durée.
    while True:
        duration = input("Quelle est la durée (en secondes) de chaque segment vidéo à extraire (Entrez un nombre positif et inférieur ou égal à {allowable_duration}) ? ")
        try:
            segment_duration = float(duration)
            if 0 < segment_duration <= allowable_duration:
                # Calculez le nombre maximal de segments pour une vidéo
                available_duration = video_duration - (starting_offset_seconds + ending_offset_seconds)
                max_segments = int(available_duration // segment_duration)
                return segment_duration, max_segments
            else:
                print(f"La durée doit être un nombre positif et moins ou égale à {allowable_duration} secondes.")
        except ValueError:
            print("Veuillez entrer un nombre valide.")

def ask_directory_preference():
    print("Souhaitez-vous inclure les sous-dossiers dans la recherche des vidéos ?")
    print("1- Oui")
    print("2- Non")
    choice = input("Veuillez entrer le numéro de votre choix (1 ou 2) : ")
    return choice.strip() == '1'  # Retourne True si l'utilisateur choisit '1' (Oui), False sinon

def calculate_loudness(audio_data):
    if audio_data.ndim == 1:
        volume = audio_data.astype('float32') ** 2
    else:
        volume = np.mean(audio_data.astype('float32') ** 2, axis=1)
    volume_dB = 10 * np.log10(volume + 1e-9)  # +1e-9 to avoid log(0) and convert to dB
    return volume_dB
    
def calculate_max_segments(video_duration, segment_duration, starting_offset, ending_offset):
    allowable_duration = video_duration - (starting_offset + ending_offset)
    if allowable_duration > 0:
        return int(allowable_duration // segment_duration)
    else:
        return 0

# def find_loudest_moments(audio_filename, num_moments, segment_duration, video_duration, starting_offset, ending_offset):
    # global neutralization_factor
    # rate, audio_data = wavfile.read(audio_filename)

    # # Convert stereo to mono if necessary
    # if audio_data.ndim == 2:
        # audio_data = np.mean(audio_data, axis=1)

    # volume_dB = calculate_loudness(audio_data)
    # segment_half_duration = segment_duration / 2.0
    # start_index = int(starting_offset * rate)
    # end_index = int((video_duration - ending_offset) * rate)

    # moments = []
    # volumes = []

    # while len(moments) < num_moments and (end_index - start_index) > 0:
        # index = np.argmax(volume_dB[start_index:end_index])
        # print(f"Current index: {index}, start_index: {start_index}, end_index: {end_index}")  # Ajouté pour le débogage
        # moment = (start_index + index) / rate
        # print(f"Added moment at {moment} seconds")  # Ajouté pour le débogage
        # moment_volume = volume_dB[start_index + index]

        # if moment - segment_half_duration < starting_offset or moment + segment_half_duration > video_duration - ending_offset:
            # volume_dB[start_index + index] = -np.inf
            # continue

        # moments.append(moment)
        # print(f"Added moment at {moment} seconds") # Ajouté pour le débogage
        # volumes.append(moment_volume)

        # # Clear the volume around the found moment to prevent picking up nearby moments
        # # Increment the global index by adding the start_index
        # global_index = start_index + index

        # neutralization_factor = neutralization_factor 
        
        # # Calculer le rayon de neutralisation en appliquant le facteur à la durée du segment
        # neutralization_radius = segment_duration * neutralization_factor

        # # Déterminer les indices de début et de fin de la plage de neutralisation
        # clear_range_start = max(0, global_index - int(rate * neutralization_radius))
        # clear_range_end = min(len(volume_dB), global_index + int(rate * neutralization_radius))

        # # Mettre la plage de neutralisation à -inf pour éviter de sélectionner à nouveau des moments proches
        # volume_dB[clear_range_start:clear_range_end] = -np.inf
        
        # print(f"Volume after clearing at index {global_index}: {volume_dB[global_index]}")

    # return moments, volumes
    
def perform_extraction():
    global starting_offset_seconds, ending_offset_seconds
    global segment_duration, num_moments, sorting_preference, peak_position, processed_videos, selected_video_path, max_segments

    # Vérifiez si une vidéo a été sélectionnée.
    if not selected_video_path:
        print("Aucune vidéo sélectionnée pour l'extraction.")
        return

    # Vérifiez si la vidéo sélectionnée est contenue dans video_durations.
    if selected_video_path not in video_durations:
        print(f"La vidéo sélectionnée '{selected_video_path}' n'est pas disponible.")
        return

    # Obtenez la durée de la vidéo sélectionnée.
    duration = video_durations[selected_video_path]
    available_duration = duration - (starting_offset_seconds + ending_offset_seconds)

    if available_duration <= segment_duration:
        print(f"La vidéo {selected_video_path} est trop courte après les décalages. Ignorer.")
        return

    if sorting_preference == 5:  # Aléatoire
        all_possible_moments = np.arange(starting_offset_seconds, duration - ending_offset_seconds - segment_duration, segment_duration) + (segment_duration / 2)
        np.random.shuffle(all_possible_moments)
        selected_moments = all_possible_moments[:num_moments]
        volumes = [0] * len(selected_moments)  # Les volumes sont justes pour la compatibilité avec extract_segments.
    else:
        audio_path = f'temp_audio_{uuid.uuid4().hex}.wav'
        try:
            with VideoFileClip(selected_video_path) as video_clip:
                video_clip.audio.write_audiofile(audio_path, codec='pcm_s16le', fps=44100, nbytes=2, buffersize=2000)

                moments, volumes = find_vocal_segments(audio_path, num_moments, segment_duration, duration, starting_offset_seconds, ending_offset_seconds)
                sorted_moments, sorted_volumes = sort_moments(moments, volumes, sorting_preference)
                selected_moments = sorted_moments
                volumes = sorted_volumes

        finally:
            if os.path.exists(audio_path):
                os.remove(audio_path)
                
    # Juste avant l'appel à extract_segments, mettez à jour num_moments pour être sûr qu'il ne dépasse pas max_segments
    num_moments = min(num_moments, max_segments)
    extract_segments(selected_video_path, selected_moments, segment_duration, duration, peak_position)
    processed_videos += 1
    print(f"Extraction terminée pour la vidéo '{selected_video_path}'")

def extract_segments(video_path, moments, segment_duration, video_duration, peak_position):
    if not os.path.exists(output_folder):
        os.makedirs(output_folder)
    base_name = os.path.splitext(os.path.basename(video_path))[0]
    half_segment_duration = segment_duration / 2
    
    for i, moment in enumerate(moments):
        if peak_position == '1':  # 1/4
            start_time = max(moment - segment_duration * 0.25, 0)
        elif peak_position == '2':  # 1/2
            start_time = max(moment - segment_duration * 0.5, 0)
        elif peak_position == '3':  # 3/4
            start_time = max(moment - segment_duration * 0.75, 0)
        end_time = min(start_time + segment_duration, video_duration)

        output_filename = f"{base_name}_moment{i + 1}.mp4"
        output_path = os.path.join(output_folder, output_filename)

        command = [
            "ffmpeg",
            "-y",                     # Overwrite output files without asking
            "-ss", str(start_time),   # Start time
            "-i", video_path,         # Input file
            "-t", str(min(segment_duration, video_duration - start_time)),  # Duration or remaining video
            "-c:v", "libx264",        # Specify video codec for output
            "-preset", "medium",      # Specify the encoding preset (trade-off between encoding speed and quality)
            "-crf", "23",             # Specify the Constant Rate Factor for quality (lower means better quality)
            "-c:a", "aac",            # Specify audio codec for output
            "-strict", "-2",          # Necessary for some versions of ffmpeg to use experimental aac encoder
            "-b:a", "192k",           # Specify the audio bitrate
            output_path               # Output path
        ]

        try:
            subprocess.run(command, check=True, stderr=subprocess.PIPE)
            print(f"Extracted and re-encoded {output_filename}")
        except subprocess.CalledProcessError as e:
            # Catch the exception for this process, print an error message,
            # but don't break from the for loop.
            err_msg = e.stderr.decode('utf-8') if e.stderr else 'Unknown error'
            print(f"Failed to extract segment from {video_path}: {err_msg}")
        
def store_segment_info(video_path, moment, volume, order):
    base_name = os.path.splitext(os.path.basename(video_path))[0]
    output_filename = f"{base_name}_moment{order}.mp4"
    output_path = os.path.join(output_folder, output_filename)
    extracted_segments.append({
        'path': output_path,
        'timestamp': moment,
        'volume': volume
    })
        
def ask_sorting_preference():
    print("Comment souhaitez-vous trier les vidéos extraites ?")
    print("1- Par ordre de lecture de la vidéo")
    print("2- Par ordre inverse de lecture de la vidéo")
    print("3- Par volume croissant")
    print("4- Par volume décroissant")
    print("5- Aléatoire")
    choice = int(input("Veuillez entrer le numéro de votre choix : "))
    return choice
    
def sort_moments(moments, volumes, choice):
    if choice == 1:  # Par ordre de lecture de la vidéo
        zipped = sorted(zip(moments, volumes), key=lambda x: x[0])
    elif choice == 2:  # Par ordre inverse de lecture de la vidéo
        zipped = sorted(zip(moments, volumes), key=lambda x: x[0], reverse=True)
    elif choice == 3:  # Par volume croissant
        zipped = sorted(zip(moments, volumes), key=lambda x: x[1])
    elif choice == 4:  # Par volume décroissant
        zipped = sorted(zip(moments, volumes), key=lambda x: x[1], reverse=True)
    elif choice == 5:  # Pas de tri, sélection aléatoire
        zipped = list(zip(moments, volumes))
        random.shuffle(zipped)
    else:
        zipped = zip(moments, volumes)

    # Unzip the list of tuples to two lists
    sorted_moments, sorted_volumes = zip(*zipped) if zipped else ([], [])
    return list(sorted_moments), list(sorted_volumes)

def get_video_durations(include_subfolders):
    video_durations = {}
    for root, dirs, files in os.walk('.', topdown=True):
        # Si l'utilisateur ne souhaite pas inclure les sous-dossiers, nous modifions dirs sur place
        if not include_subfolders:
            dirs[:] = []  # Cela empêchera os.walk de descendre dans tous les sous-dossiers
        # La suite du traitement des fichiers reste inchangée
        for file in files:
            if file.lower().endswith(tuple(video_extensions)):
                video_path = os.path.join(root, file)
                try:
                    # Essayez d'ouvrir et d'extraire les métadonnées du fichier vidéo.
                    video_clip = VideoFileClip(video_path)
                    video_duration = video_clip.duration
                    video_durations[video_path] = video_duration
                except Exception as e:
                    # Si une erreur survient, affichez un message et ignorez le fichier vidéo.
                    print(f"Error processing video {video_path}: {e}")
                finally:
                    # Assurez-vous de fermer le clip pour libérer les ressources.
                    video_clip.close()
    return video_durations
    
def confirm_segment_number_or_ask_again(video_duration, starting_offset_seconds, ending_offset_seconds):
    allowable_duration = video_duration - (starting_offset_seconds + ending_offset_seconds)
    while True:
        segment_duration, max_segments = ask_for_segment_duration(allowable_duration, video_duration, starting_offset_seconds, ending_offset_seconds)
        print(f"Avec cette durée, vous pouvez extraire jusqu'à {max_segments} segments.")
        confirmation = ask_yes_no_question("Voulez-vous continuer avec ce nombre de segments ?")
        if confirmation:
            return segment_duration, max_segments
            
def ask_peak_position():
    print("Où doit être situé le pic sonore dans la vidéo extraite ?")
    print("1- A 1/4 du temps de lecture de la vidéo")
    print("2- A 1/2 du temps de lecture de la vidéo")
    print("3- A 3/4 du temps de lecture de la vidéo")
    while True:
        choice = input("Veuillez entrer le numéro de votre choix (1, 2, ou 3) : ").strip()
        if choice in ('1', '2', '3'):
            return choice
        else:
            print("Entrée non valide, veuillez réessayer.")
         
def main():
    global include_subfolders, starting_offset_seconds, ending_offset_seconds
    global segment_duration, num_moments, sorting_preference, peak_position
    global processed_videos, video_durations, selected_video_path, max_segments

    # Initialize the variables with default values
    include_subfolders = False
    starting_offset_seconds = 0
    ending_offset_seconds = 0
    segment_duration = 5.0  # Default value, e.g., 5 seconds
    num_moments = 20        # Default value, e.g., 20 moments
    sorting_preference = 4  # Default value, e.g., sorting by descending volume
    peak_position = '2'     # Default value, e.g., peak at the middle of the segment
    selected_video_path = ""   # Initialement vide
    processed_videos = 0
    
    # Load video durations at the start of the script
    video_durations = get_video_durations(include_subfolders)
    if not video_durations:
        print("Aucune vidéo trouvée pour l'analyse.")
        exit()
        
    video_list = sorted(list(video_durations.keys()), key=lambda x: os.path.basename(x))
    selected_video_path = video_list[0] if video_list else ""  # Select the first video by default, if available.
    
    # Calculate max_segments with the newly obtained video_durations
    video_duration = video_durations[selected_video_path]  # Obtenez la durée de la vidéo sélectionnée
    max_segments = calculate_max_segments(video_durations[selected_video_path], segment_duration, starting_offset_seconds, ending_offset_seconds)

    while True:
        # Recalculate the max segments using the selected video before displaying the menu
        update_max_segments_for_selected_video()

        # Display the menu with the updated max segments
        print_menu(selected_video_path)

        choice = input("Veuillez entrer le numéro de votre choix : ").strip()

        # Handle user choices
        if choice == '1':
            # Update include_subfolders and recalculate video durations
            include_subfolders = ask_directory_preference()
            video_durations = get_video_durations(include_subfolders)
            # Optionally, reset selected_video_path if include_subfolders changed
            video_list = sorted(list(video_durations.keys()), key=lambda x: os.path.basename(x))
            selected_video_path = video_list[0] if video_list else ""
            update_max_segments_for_selected_video()

        elif choice == '2':
            # Récupérez les nouvelles valeurs.
            offset_type = ask_offset_type()
            # Utilisez une valeur minimale mise à jour si nécessaire.
            min_duration = min(video_durations.values())
            print("Configuration du retrait temporel pour le début de la vidéo:")
            starting_offset_seconds = get_offset_value(min_duration, offset_type)
            print("Configuration du retrait temporel pour la fin de la vidéo:")
            ending_offset_seconds = get_offset_value(min_duration, offset_type)

        elif choice == '3':
            # L'utilisateur définit la durée des segments et potentiellement le nombre de moments
            video_duration = min(video_durations.values())  # Min. duration among all videos
            allowable_duration = video_duration - (starting_offset_seconds + ending_offset_seconds)
            segment_duration, max_segments = ask_for_segment_duration(
                allowable_duration,
                video_duration,
                starting_offset_seconds,
                ending_offset_seconds
            )
            if num_moments > max_segments:
                num_moments = max_segments
            # Ce bloc assure que num_moments n'excède jamais max_segments après un changement de durée des segments
        
        elif choice == '4':
            num_moments = ask_for_number_of_moments(max_segments)
        
        elif choice == '5':
            sorting_preference = ask_sorting_preference()
        
        elif choice == '6':
            peak_position = ask_peak_position()
        
        elif choice == '7':
            ask_neutralization_factor()
        elif choice == '8':
            video_list = sorted(list(video_durations.keys()), key=lambda x: os.path.basename(x))
            prev_video_path = selected_video_path
            selected_video_path = choose_video(video_list)
            if selected_video_path != prev_video_path:
                print(f"Vidéo sélectionnée pour l'extraction : {os.path.basename(selected_video_path)}")
                update_max_segments_for_selected_video() # Mise à jour des segments max après le choix.    
        elif choice == '9':
            # Exécutez vos sous-fonctions pour effectuer l'extraction des segments.
            # Vous souhaiterez probablement encapsuler cela dans une autre fonction.
            perform_extraction()  # Call perform_extraction instead of extract_segment
        elif choice == '0':
            print("Fin du programme.")
            break
        
        else:
            print("Choix non valide. Veuillez réessayer.")
        
    print(f"Le traitement de toutes les vidéos est terminé. {processed_videos} vidéos ont été traitées.")

if __name__ == "__main__":
    main()



Le script n'a fait qu'un extrait, d'une durée de 5 secondes, au tout début de la vidéo.
ASSISTANT
D'après la description du problème et en examinant le code fourni, il semble que vous vouliez extraire plusieurs segments vocaux intéressants d'une vidéo en fonction de leurs intensités et le script a extrait seulement un segment au début de la vidéo. Voici quelques points et suggestions pour ajuster le comportement du script afin d'améliorer la sélection et l'extraction de segments:

1. **Sélection des segments**: Dans la fonction `find_vocal_segments`, vous filtrez les segments forts en utilisant le RMS et un facteur de neutralisation, mais la logique actuelle ne garantit pas la sélection de segments diversifiés sur toute la durée de la vidéo. Veillez à bien choisir les moments forts et à les répartir tout au long de la vidéo si c'est ce que vous recherchez.

2. **Intervalle de sélection**: La fonction `find_vocal_segments` utilise le passage suivant pour déterminer les segments à extraire:
   ```python
   for start_frame in high_energy[::int(segment_duration * sr)]:
   ```
   Cela signifie que vous prenez les trames de haute énergie à des intervalles espacés d'une durée de segment multipliée par le taux d'échantillonnage. Cela peut ne pas garantir la diversité des segments si la haute énergie est concentrée dans certaines parties de l'audio.

3. **Répartition Uniforme**: Si vous voulez garantir une répartition plus uniforme des segments à travers la vidéo, envisagez d'implémenter une logique qui divise explicitement la vidéo en plusieurs parties et extrait un segment de chaque partie basée sur des critères spécifiques (par exemple, l'intensité RMS la plus élevée dans chaque partie).

4. **Vérification des Extractions**: Assurez-vous que la logique de sélection `selected_moments` choisit bien plusieurs moments différents à extraire. Il se pourrait que la logique actuellement en place ne trouve qu'un seul segment dominant au début, surtout si le critère de sélection est très strict ou si le contenu audio varie peu en termes d'intensité.

5. **Debugging**: Ajoutez des impressions de débogage dans `find_vocal_segments` pour afficher les moments choisis (`segments`) et les volumes correspondants (`volumes`). Cela vous aidera à comprendre si le problème vient de la sélection des segments ou de leur extraction ultérieure.

6. **Vérification après extraction**: Assurez-vous que le processus d'extraction (`extract_segments`) traite correctement la liste `selected_moments`. Vérifiez si tous les moments sont bien passés à cette fonction et si la logique de définition de `start_time` et `end_time` pour l'extraction ffmpeg fonctionne comme prévu.

Un aspect critique à vérifier est de s'assurer que la logique de découpage temporel (définition des `start_time` et `end_time`) tient bien compte de la durée totale de la vidéo et ne dépasse pas les limites. Adapter la logique pour gérer correctement les segments en début et en fin de vidéo pourrait être nécessaire.

Sans plus d'informations spécifiques sur la structure du contenu vidéo/audio ou des logs d'exécution détaillés, ces recommandations visent à vous guider vers les zones potentiellement problématiques à réviser pour que le script fonctionne comme vous l'attendez.