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@@ -112,7 +112,7 @@ func (p Parser) DetermineFileTypeFromBytes(inBytes []byte, nowExt string) (bool,
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// 把所有的对白缓存下来，其实优先是把时间信息缓存，其他信息无所谓
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p.oneLineSubDialogueParser0(matched, &subFileInfo)
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- if p.detectOneOrTwoLineDialogue(matched) == true {
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+ if p.detectOneOrTwoLineDialogue(matched, mapByValue) == true {
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// 情况1
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usefullyDialogueCount, countLineFeed = p.oneLineSubDialogueParser1(matched, mapByValue, &subFileInfo)
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} else {
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@@ -279,9 +279,16 @@ func (p Parser) parseOneDialogueText(nowText string, odl *subparser.OneDialogue,
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}
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// detectOneOrTwoLineDialogue 优先检测一次字幕文件，可能存在的双语字幕的情况，是 1 还是 2 ，详细解释看调用此函数前的解释
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-func (p Parser) detectOneOrTwoLineDialogue(matched [][]string) bool {
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+func (p Parser) detectOneOrTwoLineDialogue(matched [][]string, mapByValue StyleNameInfos) bool {
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+
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+ if mapByValue.Len() == 1 {
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+ // 如果只有一个类型，那么直接返回 true
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+ return true
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+ }
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/*
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+ 初版的方案：
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这里判断的方法粗暴一点，直接判断两个 Dialogue 都是一个时间段的比例是多少，达到了就是情况2，不是就是情况1
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+ 实现的方式是用一个 map 来存储，key 是时间段，如果重复出现相同 key，那么就认为是双语字幕，出现两句话，切时间轴一致
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*/
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allDialogue := len(matched)
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twoLine := 0
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@@ -310,6 +317,34 @@ func (p Parser) detectOneOrTwoLineDialogue(matched [][]string) bool {
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// 使用情况2的字幕分析方式
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return false
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}
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- // 使用情况1的字幕分析方式
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- return true
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+
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+ /*
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+ 新版本的方案，相较于初版方案，这里优先考虑排序后 Dialogue 的类型的统计行数
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+ 之所以新增这个判断逻辑，就是因为现在可能出现一种情况，双语字幕:
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+ 00:00:01.000 --> 00:00:02.000 haha
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+ 00:00:01.011 --> 00:00:01.990 哈哈
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+ 这种情况对于老的方案是无法正确区分的，因为时间轴不是一致的，差那么几毫秒，导致 Map 的 Key 无法正确匹配统计
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+ */
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+ /*
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+ 首先可以确认，这里 mapByValue.Len() 肯定不为零，那么这里 else 的可能性就只会是 > 1 的情况
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+ 居然确定没法匹配老方案的双语字幕，那么就只能使用新方案了。
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+ 新方案的思路:
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+ 1. Dialogue 的类型，前两个类型的行数统计要接近，小的除以大的值，要大于90%
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+ 2. 前两个类型的行数统计，要大于 80%，相对于所有的 Dialogue 来说
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+ 如果符合这两个条件，那么就是双语，否则就是单语。
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+ */
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+ if float64(mapByValue[0].Count+mapByValue[1].Count)/float64(allDialogue) < 0.8 {
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+ // 使用情况1的字幕分析方式
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+ return true
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+ } else {
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+ // 因为是按照行数排序的，所以这里可以直接取前两个，前是从大到小排序的
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+ per2 := float64(mapByValue[1].Count) / float64(mapByValue[0].Count)
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+ if per2 > 0.9 {
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+ // 使用情况2的字幕分析方式
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+ return false
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+ } else {
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+ // 使用情况1的字幕分析方式
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+ return true
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+ }
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+ }
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}
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allan716