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# Playlist-Analyse
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Einige Blu-rays verwenden **Playlist-Obfuskierung** als Kopierschutz-Mechanismus. Ripster erkennt dieses Muster und hilft bei der Auswahl der korrekten Playlist.
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Einige Blu-rays verwenden **Playlist-Obfuskierung** als Kopierschutz. Ripster analysiert automatisch alle MakeMKV-Titel und empfiehlt die korrekte Playlist – auf Basis eines Segment-Scoring-Algorithmus aus `playlistAnalysis.js`.
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## Das Problem: Playlist-Obfuskierung
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Moderne Blu-rays können Hunderte von Playlists enthalten, von denen nur eine den eigentlichen Film enthält. Die anderen sind:
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Moderne Blu-rays können Dutzende bis Hunderte von Titeln/Playlists enthalten. Der eigentliche Film steckt in genau einer davon – alle anderen sind:
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- **Kurze Dummy-Playlists** (wenige Sekunden bis Minuten)
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- **Umgeordnete Segmente** (falsche Reihenfolge der Film-Segmente)
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- **Duplizierte Inhalte** (mehrere Playlists mit gleichem Inhalt, verschiedenen Timestamps)
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- **Kurze Dummy-Titel** (wenige Sekunden bis Minuten)
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- **Titel mit verschachtelten Segmenten** (absichtlich versetzte Reihenfolge, sodass der Film falsch gerippt wird)
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- **Titel gleicher Länge** (mehrere Playlists mit identischer Laufzeit, aber unterschiedlicher Segment-Reihenfolge)
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Dies macht es schwierig, die korrekte Playlist manuell zu identifizieren.
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Das Ziel der Obfuskierung: Ein einfacher Ripper wählt den erstbesten langen Titel – und bekommt ein zerstückeltes, unbrauchbares Video.
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## Ripsters Analyse-Algorithmus
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## Wann wird die Analyse ausgelöst?
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`playlistAnalysis.js` analysiert alle von MakeMKV erkannten Playlists nach mehreren Kriterien:
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### 1. Laufzeit-Matching
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Die erwartete Laufzeit (aus OMDb-Metadaten) wird mit der Playlist-Laufzeit verglichen:
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Die Playlist-Analyse wird automatisch gestartet **sobald der Benutzer Metadaten bestätigt** (nach dem Metadaten-Dialog). Ripster ruft `makemkvcon` im Info-Modus auf und parst die TINFO-Ausgabe.
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Filmtitel: Inception (2010)
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OMDb-Laufzeit: 148 Minuten
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Playlist 00800.mpls: 148:22 → ✅ Match
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Playlist 00801.mpls: 1:23 → ❌ Zu kurz
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Playlist 00900.mpls: 148:25 → ✅ Match (Duplikat?)
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TINFO:<titleId>,26,"<segment-list>"
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### 2. Titel-Ähnlichkeit
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Playlists mit Namen, die dem Filmtitel ähneln, werden bevorzugt.
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### 3. Segment-Validierung
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Die Playlist-Segmente werden auf logische Reihenfolge geprüft.
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### 4. Häufigkeits-Analyse
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Bei mehreren Kandidaten: Welche Segment-Kombination kommt am häufigsten vor?
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Feld **26** enthält die kommagetrennte Liste der Segment-Nummern in der Abspielreihenfolge des Titels.
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## Benutzer-Interface
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## Algorithmus im Detail (`playlistAnalysis.js`)
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Wenn Playlist-Obfuskierung erkannt wird, zeigt Ripster im `MetadataSelectionDialog` eine Playlist-Auswahl:
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### Schritt 1 – Segment-Nummern parsen
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```
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┌─────────────────────────────────────────────────────┐
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│ Playlist auswählen │
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├─────────────────────────────────────────────────────┤
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│ ★ 00800.mpls 2:28:05 ✓ Empfohlen (Laufzeit passt) │
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│ 00801.mpls 0:01:23 Kurz (wahrscheinlich Menü) │
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│ 00900.mpls 2:28:12 Mögliche Alternative │
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│ 00901.mpls 0:00:45 Kurz │
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│ ... ... ... │
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├─────────────────────────────────────────────────────┤
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│ Hinweis: 847 Playlists gefunden – Analyse empfiehlt │
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│ Playlist 00800.mpls als Hauptfilm. │
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└─────────────────────────────────────────────────────┘
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TINFO:1,26,"00000,00001,00002,00003" → [0, 1, 2, 3] linearer Film
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TINFO:2,26,"00100,00050,00100,00051" → [100, 50, 100, 51] Fake-Playlist
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```
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### Schritt 2 – Metriken berechnen (`computeSegmentMetrics`)
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Für jedes aufeinanderfolgende Segment-Paar `[a, b]` wird `diff = b − a` berechnet:
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| Metrik | Bedingung | Bedeutung |
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|--------|----------|-----------|
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| `directSequenceSteps` | `diff == 1` | Aufeinanderfolgende Segmente → linearer Film |
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| `backwardJumps` | `b < a` | Rückwärtssprünge → verdächtig |
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| `largeJumps` | `\|diff\| > 20` | Große Sprünge → verdächtig |
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| `alternatingPairs` | Große Sprünge mit **wechselndem Vorzeichen** | Hin-und-her-Muster → starker Fake-Indikator |
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**Score-Formel:**
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```
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score = (directSequenceSteps × 2) − (backwardJumps × 3) − (largeJumps × 2)
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```
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**Konkrete Beispiele:**
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| Segmentfolge | directSeq | backward | large | score | Ergebnis |
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|-------------|-----------|----------|-------|-------|---------|
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| `0,1,2,3,4,5` | 5 | 0 | 0 | +10 | Echter Film |
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| `0,1,100,2,101,3` | 2 | 0 | 4 | -4 | Verdächtig |
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| `50,10,60,11,70,12` | 0 | 3 | 3 | -15 | Fake |
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### Schritt 3 – Bewertungslabel vergeben (`buildEvaluationLabel`)
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```
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alternatingRatio = alternatingPairs / largeJumps
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if alternatingRatio >= 0.55 AND alternatingPairs >= 3:
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→ "Fake-Struktur (alternierendes Sprungmuster)"
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else if backwardJumps > 0 OR largeJumps > 0:
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→ "Auffällige Segmentreihenfolge"
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else:
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→ "wahrscheinlich korrekt (lineare Segmentfolge)"
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```
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### Schritt 4 – Duplikat-Gruppen bilden (`buildSimilarityGroups`)
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Alle Titel werden nach **ähnlicher Laufzeit** gruppiert (±90 Sekunden Toleranz). Gibt es mehrere Kandidaten mit ähnlicher Laufzeit, ist das ein klares Zeichen für Obfuskierung:
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```
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8 Titel mit ~148 Minuten Laufzeit → Duplikat-Gruppe
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→ obfuscationDetected = true
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→ manualDecisionRequired = true
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```
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### Schritt 5 – Besten Kandidaten empfehlen (`scoreCandidates`)
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Innerhalb der größten Duplikat-Gruppe werden alle Kandidaten sortiert nach:
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1. `score` (höher = besser)
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2. `sequenceCoherence` (Anteil linearer Segmentschritte)
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3. Laufzeit (länger = besser)
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4. Dateigröße (größer = besser als Tiebreaker)
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Der **erste Kandidat** der sortierten Liste ist die Empfehlung.
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## Analyse-Ergebnis-Format
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## Wann greift der Benutzer ein?
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```
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obfuscationDetected = duplicateDurationGroups.length > 0
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manualDecisionRequired = obfuscationDetected
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```
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| Ergebnis | Nächster Pipeline-Zustand | Aktion |
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|---------|--------------------------|--------|
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||||
| Keine Duplikat-Gruppen | `READY_TO_START` | Empfehlung wird automatisch übernommen |
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| Duplikat-Gruppen gefunden | `WAITING_FOR_USER_DECISION` | Benutzer muss Playlist auswählen |
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## Benutzeroberfläche: Playlist-Auswahl-Dialog
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Wenn `manualDecisionRequired = true`, öffnet sich der Playlist-Dialog **nach** dem Metadaten-Dialog:
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```
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┌───────────────────────────────────────────────────────────────────┐
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│ Playlist-Auswahl │
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├──────────┬──────────┬──────────┬────────────────────────────────┤
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│ Playlist │ Laufzeit │ Score │ Bewertung │
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├──────────┼──────────┼──────────┼────────────────────────────────┤
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│ ★ 00800 │ 2:28:05 │ +18 │ wahrscheinlich korrekt │
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│ │ │ │ (lineare Segmentfolge) │
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├──────────┼──────────┼──────────┼────────────────────────────────┤
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│ 00801 │ 2:28:12 │ −4 │ Auffällige Segmentreihenfolge │
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├──────────┼──────────┼──────────┼────────────────────────────────┤
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│ 00900 │ 2:28:05 │ −32 │ Fake-Struktur │
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│ │ │ │ (alternierendes Sprungmuster) │
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└──────────┴──────────┴──────────┴────────────────────────────────┘
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Hinweis: 847 Playlists insgesamt. 3 relevante Kandidaten (≥ 15 min).
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Empfehlung: 00800 (★)
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```
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- **★** markiert die empfohlene Playlist (vorausgewählt)
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- Nur Titel ≥ `makemkv_min_length_minutes` erscheinen in der Liste
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- Der Benutzer wählt per Radio-Button und klickt "Bestätigen"
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- Erst nach dieser Bestätigung wechselt die Pipeline zu `READY_TO_START`
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## Vollständige Datenstruktur (`analyzeContext.playlistAnalysis`)
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```json
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{
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"titles": [
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||||
{ "titleId": 1, "playlistId": "00800", "durationSeconds": 8885, "durationLabel": "2:28:05", "chapters": 28 }
|
||||
],
|
||||
"candidates": [
|
||||
{ "titleId": 1, "playlistId": "00800", "durationSeconds": 8885 },
|
||||
{ "titleId": 2, "playlistId": "00801", "durationSeconds": 8892 }
|
||||
],
|
||||
"evaluatedCandidates": [
|
||||
{
|
||||
"playlist": "00800.mpls",
|
||||
"duration": "2:28:05",
|
||||
"durationSeconds": 8885,
|
||||
"score": 0.95,
|
||||
"recommended": true,
|
||||
"reasons": ["Laufzeit stimmt mit OMDb überein", "Häufigste Segment-Kombination"]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"playlist": "00900.mpls",
|
||||
"duration": "2:28:12",
|
||||
"durationSeconds": 8892,
|
||||
"score": 0.72,
|
||||
"recommended": false,
|
||||
"reasons": ["Ähnliche Laufzeit", "Seltene Segment-Kombination"]
|
||||
"titleId": 1,
|
||||
"playlistId": "00800",
|
||||
"score": 18,
|
||||
"sequenceCoherence": 0.95,
|
||||
"evaluationLabel": "wahrscheinlich korrekt (lineare Segmentfolge)",
|
||||
"metrics": {
|
||||
"directSequenceSteps": 12,
|
||||
"backwardJumps": 0,
|
||||
"largeJumps": 1,
|
||||
"alternatingPairs": 0
|
||||
}
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"totalPlaylists": 847,
|
||||
"recommendation": "00800.mpls"
|
||||
"duplicateDurationGroups": [
|
||||
[
|
||||
{ "titleId": 1, "playlistId": "00800" },
|
||||
{ "titleId": 2, "playlistId": "00801" }
|
||||
]
|
||||
],
|
||||
"recommendation": {
|
||||
"titleId": 1,
|
||||
"playlistId": "00800",
|
||||
"score": 18,
|
||||
"reason": "Höchster Segment-Score in der größten Laufzeit-Gruppe"
|
||||
},
|
||||
"obfuscationDetected": true,
|
||||
"manualDecisionRequired": true
|
||||
}
|
||||
```
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## Manuelle Auswahl
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## Konfiguration
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Falls die automatische Empfehlung nicht korrekt ist:
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1. Wähle eine andere Playlist aus der Liste
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2. Beachte die Laufzeit-Angabe
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3. Vergleiche mit der erwarteten Filmlänge (aus OMDb oder Disc-Hülle)
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!!! tip "Tipp"
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Bei Blu-rays von bekannten Filmen kannst du die korrekte Playlist oft über Foren wie [MakeMKV-Forum](https://www.makemkv.com/forum/) verifizieren.
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| Einstellung | Standard | Wirkung |
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|------------|---------|---------|
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| `makemkv_min_length_minutes` | `15` | Titel kürzer als dieser Wert werden als Kandidaten ignoriert |
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## Konfiguration
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## Tipps bei Fehlempfehlung
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Die Playlist-Analyse ist automatisch aktiv. Einstellbar ist:
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!!! tip "Falsche Playlist gewählt?"
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Wenn das resultierende Video zerstückelt ist:
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| Parameter | Beschreibung |
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|----------|-------------|
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| `makemkv_min_length_minutes` | Mindestlänge, um als Hauptfilm-Kandidat zu gelten (Standard: 15 Min) |
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1. Job in der **History** öffnen
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2. **Re-Encode** starten – diesmal eine andere Playlist wählen
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3. Alternativ: Korrekte Playlist im [MakeMKV-Forum](https://www.makemkv.com/forum/) recherchieren
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!!! info "Keine Segment-Daten verfügbar"
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Bei DVDs oder älteren Blu-rays liefert MakeMKV manchmal keine Segmentinfos (TINFO-Feld 26 fehlt). In diesem Fall entfällt die Analyse und der erste Titel über der Mindestlänge wird automatisch verwendet.
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Reference in New Issue
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