From 6a8f87b4a27217f373124b0e7d95c05db279120b Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: =?UTF-8?q?Sebastjan=20Arti=C4=8D?= <sebastjan@folx.tv>
Date: Wed, 29 Apr 2026 11:19:31 +0000
Subject: [PATCH] Revert "Filler detection: trim clip before la-la-la /
 instrumental medbridge"

This reverts commit 4488717f6fa605864d0b7b87c4c8d860a07845a5.
---
 scripts/analyze.py | 37 ++++---------------------------------
 1 file changed, 4 insertions(+), 33 deletions(-)

diff --git a/scripts/analyze.py b/scripts/analyze.py
index 36e2200..2e77bd1 100644
--- a/scripts/analyze.py
+++ b/scripts/analyze.py
@@ -629,12 +629,10 @@ PROSIM:
    - Ohrani timestamp-e nespremenjene
 3. Prepoznaj REFREN: del besedila ki se PONAVLJA
 4. Izberi najboljši odsek za reel:
-   - **PREDNOSTNO**: en cel refren + morda kratek pre-chorus (skupaj 20-35s)
-   - **NIKOLI ne vključi**: "la la la", "ooh ooh", "yeah yeah", instrumentalni medbridge (interludij)
-   - **NIKOLI ne podaljšaj** clip range zato da bi vključil 2 refrena povezana z la-la-la ali instrumentalom
-   - Če sta dva refrena ločena z medbridge-om/instrumentalom, izberi **SAMO PRVEGA**
-   - Začni in končaj na smiselni meji (konec stavka)
-   - Maksimalno 35 sekund (smartphone reel attention span)
+   - Vključi cel refren (brez prekinitve)
+   - Lahko dodaj pre-chorus build-up
+   - 20-45 sekund
+   - Začni in končaj na smiselni meji
 5. Če pesem nima jasnega refrena, izberi najbolj dramatičen ali zaključen del
 6. Če Whisper transkript je v večini halucinacija (manj kot 30% smiselnih besed), v "reason" napiši "WHISPER_HALLUCINATION_DETECTED" in vrni najmanj segmentov (samo tisti ki so smiselni)
 
@@ -1028,33 +1026,6 @@ def main():
                 clip_range["end"] = clip_range["start"] + args.max_duration
                 clip_range["duration"] = args.max_duration
                 clip_range["reason"] += " (capped at max_duration)"
-
-            # ── DETEKCIJA "filler" segmentov (la-la-la, ooh, instrumental fillers) ──
-            # Če clip vsebuje segment kjer je >70% besedila ponovljen token,
-            # skrajšaj clip tik pred tem segmentom (preprečimo nesmiselno podaljšanje)
-            corrected_segs = claude_result.get("corrected_segments") or transcript["segments"]
-            for seg in corrected_segs:
-                seg_start = float(seg.get("start", 0))
-                seg_end = float(seg.get("end", 0))
-                seg_text = str(seg.get("text", "")).lower().strip()
-                # Samo segmenti znotraj clip range
-                if seg_start < clip_range["start"] or seg_end > clip_range["end"]:
-                    continue
-                # Filler detection: ponavljajoče besede
-                words = seg_text.split()
-                if len(words) >= 4:
-                    unique_ratio = len(set(words)) / len(words)
-                    # Če je <30% unique besed = repetitive filler
-                    if unique_ratio < 0.3:
-                        # Skrajšaj clip do začetka tega segmenta
-                        if seg_start - clip_range["start"] >= args.min_duration:
-                            print(f"   ✂️  Filler detected at {seg_start:.1f}s "
-                                  f"('{seg_text[:40]}', unique={unique_ratio:.0%}), "
-                                  f"trimming clip", file=sys.stderr)
-                            clip_range["end"] = round(seg_start, 2)
-                            clip_range["duration"] = round(seg_start - clip_range["start"], 2)
-                            clip_range["reason"] += f" (trimmed at filler @ {seg_start:.1f}s)"
-                            break
         else:
             clip_range = smart_clip_range(
                 chorus, transcript, duration,