Initial commit: InkFlow — EPUB vers livre audio local (MLX/Kokoro)

backend/inkflow/casting/assign.py

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+"""Auto-casting : attribue une voix distincte a chaque personnage.
+
+Strategie deterministe :
+- Narrateur : voix FR native par defaut (ff_siwis), sinon premiere voix.
+- Personnages : voix du meme genre, distinctes tant qu'il en reste ; au-dela on
+  recycle en repartissant le plus equitablement possible. Genre inconnu -> pool
+  mixte. L'ordre (tri par nom) garantit la reproductibilite.
+L'utilisateur pourra surcharger ces choix dans l'UI.
+"""
+from __future__ import annotations
+
+from collections import Counter
+from typing import Optional
+
+from ..models import Cast, Character, Voicebank
+
+# Voix narrateur preferee (FR native).
+PREFERRED_NARRATOR = "fr_f_siwis"
+
+
+def _pick_pool(vb: Voicebank, gender: Optional[str], narrator_id: str) -> list[str]:
+    """Voix candidates : on privilegie STRICTEMENT le genre (quitte a reutiliser).
+
+    On ne croise le genre que si aucune voix du bon genre n'existe. Le narrateur
+    est exclu tant qu'il reste d'autres options, pour le distinguer.
+    """
+    same = [e.id for e in vb.by_gender(gender)] if gender in ("male", "female") else []
+    pool = same if same else [e.id for e in vb.entries]
+    non_narrator = [vid for vid in pool if vid != narrator_id]
+    return non_narrator or pool  # garde le narrateur seulement s'il est seul
+
+
+def assign_voices(
+    characters: list[Character],
+    vb: Voicebank,
+    *,
+    narrator_voice_id: Optional[str] = None,
+    respect_existing: bool = False,
+) -> Cast:
+    """Renvoie un Cast avec narrateur + voix par personnage (mutation des chars).
+
+    `respect_existing=True` conserve les voix deja attribuees (overrides UI) ;
+    sinon tout est re-calcule (auto-casting frais).
+    """
+    if not vb.entries:
+        return Cast(narrator_voice_id=narrator_voice_id, characters=characters)
+
+    narrator_id = narrator_voice_id or (
+        PREFERRED_NARRATOR if vb.by_id(PREFERRED_NARRATOR) else vb.entries[0].id)
+
+    usage: Counter[str] = Counter()
+    usage[narrator_id] += 1  # le narrateur compte deja
+
+    for ch in sorted(characters, key=lambda c: c.name.lower()):
+        if respect_existing and ch.voice_id and vb.by_id(ch.voice_id):
+            usage[ch.voice_id] += 1
+            continue  # respecte une attribution existante (override utilisateur)
+        pool = _pick_pool(vb, ch.gender, narrator_id)
+        # Choisit la voix la moins utilisee du pool (donc une voix neuve d'abord).
+        best = min(pool, key=lambda vid: (usage[vid], pool.index(vid)))
+        ch.voice_id = best
+        usage[best] += 1
+
+    return Cast(narrator_voice_id=narrator_id, characters=characters)
+
+
+def resolve_speaker_voice(
+    speaker: str, cast: Cast, vb: Voicebank
+) -> Optional[str]:
+    """Mappe un nom de locuteur (segment) vers un id de voix.
+
+    Matche d'abord par nom/alias exact (rapide), puis en dernier recours par
+    rapprochement heuristique de tokens (ex: un "Jim" qui n'aurait pas encore
+    ete absorbe comme alias de "James Holden").
+    """
+    if speaker == "narrateur":
+        return cast.narrator_voice_id
+    low = speaker.lower()
+    for ch in cast.characters:
+        if ch.name.lower() == low or low in (a.lower() for a in ch.aliases):
+            return ch.voice_id
+    from .dedup import heuristic_match
+    match = heuristic_match(speaker, cast.characters)
+    if isinstance(match, Character):
+        return match.voice_id
+    return None  # inconnu -> le rendu repliera sur le narrateur