silentDynamically

app.py

@@ -27,16 +27,26 @@ def reduce_noise(audio, sr):
     audio = np.where(np.abs(audio) > noise_threshold, audio, 0)
     return audio
 
+def calculate_min_silence_duration(audio_path):
+    # Charger l'audio pour obtenir sa durée
+    audio, sr = librosa.load(audio_path, sr=None)
+    total_duration = len(audio) / sr
+    dynamic_min_silence = total_duration * 0.05  # 5% de la durée totale de l'audio
+    return dynamic_min_silence
+
+
 def diarize_audio(audio_path):
     """
     Diarisation de l'audio : détecte qui parle et à quel moment.
     Retourne une liste de (speaker, début, fin).
     """
+    # Calculer la durée minimale de silence en fonction de la durée de l'audio
+    min_silence_duration = calculate_min_silence_duration(audio_path)
+    print(f"Durée minimale de silence ajustée à : {min_silence_duration} secondes")
+
     diarization = diarization_pipeline(audio_path)
     speaker_segments = {}
 
-    # Ajustement : fusionner les segments proches si le silence est trop court
-    min_silence_duration = 0.5  # Durée minimale du silence pour être considéré comme un changement de speaker
     previous_speaker = None
     last_end = 0