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TrainValTest3_Random.py

+import re
+import ast
+import os
+from pympi import Praat
+
+dossier_textgrid = 'textGrid'
+fichier_txt = 'resTrainValTest2_Random.txt'
+fichier_txt_backup = 'resTrainValTest2_Random_backup.txt'
+output_mots = set()
+
+# Sauvegarder le fichier original
+with open(fichier_txt, 'r', encoding='utf-8') as f:
+    contenu_original = f.read()
+
+with open(fichier_txt_backup, 'w', encoding='utf-8') as f_backup:
+    f_backup.write(contenu_original)
+
+# Regex pour trouver chaque bloc .csv + Train : [(xmin, xmax, texte)]
+regex_bloc = re.compile(r'(?P<nom_csv>\S+\.csv)\s*Train\s*:\s*(?P<train_data>\[\(.*?\)\])', re.DOTALL)
+
+contenu_modifie = contenu_original  # On travaille sur une copie
+
+# Parcourir tous les blocs Train
+for match in regex_bloc.finditer(contenu_original):
+    nom_csv = match.group('nom_csv')
+    train_data_str = match.group('train_data')
+
+    base_name = nom_csv.split('-')[0]
+    
+    textgrid_path = os.path.join(dossier_textgrid, f"{base_name}.TextGrid")
+
+    if not os.path.exists(textgrid_path):
+        print(f"Fichier TextGrid manquant : {textgrid_path}")
+        continue
+
+    # Charger TextGrid
+    tg = Praat.TextGrid(textgrid_path)
+
+    try:
+        phrases = ast.literal_eval(train_data_str)
+    except Exception as e:
+        print(f"Erreur Train pour {nom_csv} : {e}")
+        continue
+
+    # Accès aux tiers locuteurs
+    tier_locuteur1 = tg.tiers[1].intervals
+    tier_locuteur2 = tg.tiers[4].intervals
+
+    nouvelles_phrases = []
+
+    for xmin_phrase, xmax_phrase, _ in phrases:
+        mots = []
+
+        def extraire_mots(intervals):
+            for xmin_mot, xmax_mot, mot in intervals:
+                if xmin_mot >= xmin_phrase and xmax_mot <= xmax_phrase:
+                    mot = mot.strip()
+                    if mot:
+                        mots.append(f'"{mot}"')
+                        output_mots.add(mot)
+
+        extraire_mots(tier_locuteur1)
+        extraire_mots(tier_locuteur2)
+
+        nouvelle_chaine = " ".join(mots)
+        nouvelles_phrases.append((xmin_phrase, xmax_phrase, nouvelle_chaine))
+
+    nouveau_bloc = f"{nom_csv} Train : {repr(nouvelles_phrases)}"
+    contenu_modifie = contenu_modifie.replace(match.group(0), nouveau_bloc)
+
+# Réécrire le fichier texte modifié
+with open(fichier_txt, 'w', encoding='utf-8') as f_modif:
+    f_modif.write(contenu_modifie)
+
+# Écrire les mots extraits dans res3_Random.txt
+with open('res3_Random.txt', 'w', encoding='utf-8') as f_mots:
+    for mot in sorted(output_mots):
+        f_mots.write(f'"{mot}"\n')
+
+print("Fichier mis à jour :", fichier_txt)
+print("Sauvegarde créée :", fichier_txt_backup)
+print("Mots extraits dans res3_Random.txt")