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@@ -1,9 +1,9 @@
 # -*- coding: utf-8 -*-
 """ 
-ROBOTSMALI — Sous-titrage Bambara (V5.2 - Final Fix)
-- Correction Codec Webcam (VP8 -> H264)
-- Interface Artistique (Compatible Gradio)
-- Intégration Vidéo d'Exemple
+ROBOTSMALI — Sous-titrage Bambara (V5.3 - Production)
+- Vidéo d'exemple : examples/MARALINKE.mp4
+- Correction AttributeError: Gradio Div -> Column/HTML
+- Correction Codec Webcam : VP8 -> H.264
 """
 import os
 import shlex
@@ -28,8 +28,6 @@ random.seed(1234)
 np.random.seed(1234)
 torch.manual_seed(1234)
 
-SEGMENT_DURATION = 10.0
-
 MODELS = {
     "Soloni V1 (RNNT)":        ("RobotsMali/soloni-114m-tdt-ctc-v1", "rnnt"),
     "Soloni V0 (RNNT)":        ("RobotsMali/soloni-114m-tdt-ctc-v0", "rnnt"),
@@ -39,8 +37,9 @@ MODELS = {
     "QuartzNet V0 (CTC-char)": ("RobotsMali/stt-bm-quartznet15x5-v0", "ctc_char"),
 }
 
+# Mise à jour avec le nom simplifié
 VIDEO_EXAMPLES = [
-    ["examples/MARALINKE-Wii (Lève-toi) Black lives matter (Clip officiel) - MARALINKE (360p, H264).mp4", "Soloba V1 (CTC)"]
+    ["examples/MARALINKE.mp4", "Soloba V1 (CTC)"]
 ]
 
 _cache = {}
@@ -78,7 +77,7 @@ def load_model(name):
 def extract_audio(video_path, out_wav):
     tmp_fd, stabilized_mp4 = tempfile.mkstemp(suffix="_stabilized.mp4")
     os.close(tmp_fd)
-    # Réencodage H.264 pour supporter le VP8 de la webcam
+    # Réencodage H.264 pour supporter le flux webcam
     run_cmd(f'ffmpeg -hide_banner -loglevel error -y -i {shlex.quote(video_path)} -c:v libx264 -preset ultrafast -crf 23 -c:a aac {shlex.quote(stabilized_mp4)}')
     run_cmd(f'ffmpeg -hide_banner -loglevel error -y -i {shlex.quote(stabilized_mp4)} -vn -ac 1 -ar 16000 -f wav {shlex.quote(out_wav)}')
     if os.path.exists(stabilized_mp4): os.remove(stabilized_mp4)
@@ -93,21 +92,14 @@ def clean_audio(wav_path):
     sf.write(clean_path, audio, 16000)
     return clean_path, audio, 16000
 
-# ---------------------------- # LOGIQUE MÉTIER # ----------------------------
-
-def transcribe(model, wav_path):
-    out = model.transcribe([wav_path])
-    if isinstance(out, list) and len(out) > 0:
-        res = out[0]
-        return res.text.strip() if hasattr(res, "text") else str(res).strip()
-    return str(out).strip()
+# ---------------------------- # PIPELINE # ----------------------------
 
 def pipeline(video_input, model_name):
     try:
-        video_path = video_input["tmp_path"] if isinstance(video_input, dict) else video_input
-        if not video_path: return "❌ Aucune vidéo détectée", None
+        if not video_input: return "❌ Vidéo introuvable", None
+        video_path = video_input
         
-        yield "⏳ Phase 1 : Stabilisation et extraction...", None
+        yield "⏳ Phase 1 : Extraction audio...", None
         with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".wav", delete=False) as tf:
             wav_path = tf.name
         
@@ -115,25 +107,25 @@ def pipeline(video_input, model_name):
         clean_wav, audio, sr = clean_audio(wav_path)
         duration = ffprobe_duration(video_path) or (len(audio)/sr)
         
-        yield f"⏳ Phase 2 : Analyse avec {model_name}...", None
+        yield f"⏳ Phase 2 : Transcription IA ({model_name})...", None
         model = load_model(model_name)
-        text = transcribe(model, clean_wav)
-        words = [w for w in text.split() if any(c in w.lower() for c in ["ɛ","ɔ","ŋ"]) or len(w) > 2]
+        text = model.transcribe([clean_wav])[0]
+        text_str = text.text if hasattr(text, 'text') else str(text)
+        words = [w for w in text_str.split() if len(w) > 1]
         
-        if not words: return "⚠️ Pas de texte Bambara détecté.", None
+        if not words: return "⚠️ Pas de parole détectée", None
         
-        yield "⏳ Phase 3 : Création de la vidéo finale...", None
-        # Heuristique simple pour les sous-titres
+        yield "⏳ Phase 3 : Incrustation des sous-titres...", None
         subs = []
-        chunk_size = 8
+        chunk_size = 7
         for i in range(0, len(words), chunk_size):
             chunk = words[i:i+chunk_size]
             s = (i / len(words)) * duration
             e = (min(i + chunk_size, len(words)) / len(words)) * duration
             subs.append((s, e, "\n".join(textwrap.wrap(" ".join(chunk), 40))))
             
-        out_v = burn(video_path, subs)
-        yield "✅ Terminé !", out_v
+        res_v = burn(video_path, subs)
+        yield "✅ Succès !", res_v
     except Exception as e:
         traceback.print_exc()
         yield f"❌ Erreur: {str(e)}", None
@@ -152,40 +144,49 @@ def burn(video_path, subs):
     os.remove(srt_name)
     return out_path
 
-# ---------------------------- # INTERFACE GRADIO # ----------------------------
+# ---------------------------- # INTERFACE ARTISTIQUE # ----------------------------
 
 custom_css = """
 body { background-color: #0b0e14; }
 .gradio-container { background: rgba(17, 25, 40, 0.8) !important; backdrop-filter: blur(12px); border-radius: 20px; border: 1px solid rgba(255, 255, 255, 0.1); }
-#title-header { text-align: center; padding: 20px; }
+#title-container { text-align: center; padding: 20px; }
 .gr-button-primary { background: linear-gradient(135deg, #059669, #10b981) !important; border: none !important; }
 """
 
 with gr.Blocks(css=custom_css, theme=gr.themes.Soft()) as demo:
-    # Utilisation de gr.Column au lieu de gr.Div pour éviter l'erreur AttributeError
-    with gr.Column(elem_id="title-header"):
+    # Remplacement de gr.Div par gr.Column (Fix AttributeError)
+    with gr.Column(elem_id="title-container"):
         gr.HTML("""
             <h1 style='color:#facc15; font-size: 2.5rem; margin:0;'>🤖 ROBOTSMALI</h1>
-            <p style='color:#94a3b8; font-style:italic;'>Système Expert de Sous-titrage Bambara</p>
+            <p style='color:#94a3b8;'>Intelligence Artificielle pour le Bambara</p>
             <div style="height: 3px; width: 60px; background: #facc15; margin: 15px auto;"></div>
         """)
 
     with gr.Row():
         with gr.Column():
-            gr.Markdown("### 📥 Source")
+            gr.Markdown("### 📥 Entrée")
             v_in = gr.Video(label=None, mirror_webcam=False)
-            m_sel = gr.Dropdown(list(MODELS.keys()), value="Soloba V1 (CTC)", label="Modèle IA")
+            m_sel = gr.Dropdown(list(MODELS.keys()), value="Soloba V1 (CTC)", label="Modèle")
             btn = gr.Button("🚀 GÉNÉRER", variant="primary")
             
         with gr.Column():
-            gr.Markdown("### 📤 Sortie")
-            status = gr.Markdown("*En attente...*")
+            gr.Markdown("### 📤 Résultat")
+            status = gr.Markdown("*Prêt...*")
             v_out = gr.Video(label=None)
 
-    gr.Examples(examples=VIDEO_EXAMPLES, inputs=[v_in, m_sel], label="📺 Exemples")
-    gr.HTML("<div style='text-align: center; color: #475569; padding-top: 20px;'>© 2025 RobotsMali</div>")
+    # Section des exemples (Utilise maintenant MARALINKE.mp4)
+    gr.Examples(
+        examples=VIDEO_EXAMPLES,
+        inputs=[v_in, m_sel],
+        label="📺 Exemples de Clips"
+    )
+
+    gr.HTML("<div style='text-align: center; color: #475569; margin-top: 30px;'>© 2025 RobotsMali - Bamako</div>")
     
     btn.click(pipeline, [v_in, m_sel], [status, v_out])
 
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch( share=True, debug=True)
+    # Petit check de debug pour le dossier examples
+    if not os.path.exists("examples/MARALINKE.MP4"):
+        print("⚠️ ATTENTION : examples/MARALINKE.mp4 est introuvable sur le serveur.")
+    demo.launch(share=True, debug=True)