#!/usr/bin/env python3
"""Озвучка книги локальной моделью Silero — треки по главам, без сети.

Зачем не edge-tts: тот бесплатен, но на объёме молча теряет фрагменты
(на одной главе выпадало от 1 до 7 из 49). Silero считает локально,
детерминированно и без пропусков.

ВАЖНО про железо: PyTorch считает нейросеть инструкциями AVX2. На процессоре
без них (проверять `lscpu | grep avx2`) скорость падает примерно в тридцать
раз — на Celeron N5095 вышло 3.4x реального времени против 97x на Ryzen 5800H.
Гипертрединг вредит: 8 потоков быстрее 16.

Модель: https://models.silero.ai/models/tts/ru/v5_5_ru.pt (145 МБ)
Нужны: torch (CPU-сборка), numpy, ffmpeg.
"""
import argparse
import html
import json
import pathlib
import re
import subprocess
import sys
import time
import wave

import torch

sys.path.insert(0, str(pathlib.Path(__file__).parent))
import tts_normalize as norm

SR = 48000


def ssml(text):
    """Абзац как <p> из <s>: модель сама строит интонацию конца фразы."""
    sents = [s.strip() for s in re.split(r'(?<=[.!?…])\s+', text) if s.strip()]
    sents = [s for s in sents if re.search(r'\w', s)]
    if not sents:
        return None
    return '<speak><p>%s</p></speak>' % "".join(
        "<s>%s</s>" % html.escape(s, quote=False) for s in sents)


def safe(s):
    return re.sub(r'\s+', ' ', re.sub(r'[/\\\x00-\x1f]', ' ', s)).strip(' .')[:70]


def main():
    ap = argparse.ArgumentParser(
        description=__doc__, formatter_class=argparse.RawDescriptionHelpFormatter)
    ap.add_argument("model", type=pathlib.Path, help="v5_5_ru.pt")
    ap.add_argument("texts", type=pathlib.Path,
                    help="каталог с chapter_*_translated*.json (вывод audiobook.py prep)")
    ap.add_argument("out", type=pathlib.Path, help="куда складывать треки")
    ap.add_argument("--album", required=True, help="название книги для тегов")
    ap.add_argument("--author", required=True, help="автор для тегов")
    ap.add_argument("--speaker", default="eugene",
                    help="aidar, baya, kseniya, eugene, xenia")
    ap.add_argument("--tempo", type=float, default=1.0,
                    help="растяжение времени: 0.87 = на 13%% медленнее, высота сохраняется")
    ap.add_argument("--threads", type=int, default=8)
    ap.add_argument("--skip", type=int, nargs="*", default=[],
                    help="номера разделов, которые не озвучивать (титулы, библиография)")
    args = ap.parse_args()

    torch.set_num_threads(args.threads)
    model = torch.package.PackageImporter(str(args.model)).load_pickle("tts_models", "model")
    model.to(torch.device('cpu'))
    args.out.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
    kw = dict(speaker=args.speaker, sample_rate=SR, put_accent=True, put_yo=True,
              put_stress_homo=True, put_yo_homo=True)
    skip = set(args.skip)

    todo = []
    for f in sorted(args.texts.glob('chapter_*_translated*.json')):
        n = int(re.search(r'chapter_(\d+)', f.name).group(1))
        if n in skip:
            continue
        j = json.loads(f.read_text(encoding="utf-8"))
        title = norm.chapter_title(n, j.get('title', '')) or ('Раздел %03d' % n)
        todo.append((n, title, j['paragraphs']))
    if not todo:
        sys.exit("в %s нет глав" % args.texts)

    print("глав к озвучке: %d (пропущено %d)" % (len(todo), len(skip)), flush=True)
    started = time.time()
    for idx, (n, title, paras) in enumerate(todo, 1):
        dest = args.out / ('%03d - %s.mp3' % (n, safe(title)))
        if dest.exists() and dest.stat().st_size:
            print("  %03d %-24s уже готово" % (n, title), flush=True)
            continue
        t0, chunks, failed = time.time(), [], 0
        intro = ssml(title + '.')
        if intro:
            chunks += [model.apply_tts(ssml_text=intro, **kw), torch.zeros(int(SR * 0.6))]
        for p in paras:
            src = norm.normalize(p)
            if not src.strip():
                continue
            s = ssml(src)
            try:
                a = model.apply_tts(ssml_text=s, **kw) if s else None
            except Exception:
                try:                        # парсер SSML спотыкается на редких абзацах
                    a = model.apply_tts(text=src, **kw)
                except Exception:
                    failed += 1
                    continue
            if a is not None:
                chunks += [a, torch.zeros(int(SR * 0.30))]
        if not chunks:
            print("  %03d %-24s пусто, пропуск" % (n, title), flush=True)
            continue

        full = torch.cat(chunks)
        wav = args.out / ('.render_%03d.wav' % n)
        with wave.open(str(wav), 'wb') as w:
            w.setnchannels(1); w.setsampwidth(2); w.setframerate(SR)
            w.writeframes((full.clamp(-1, 1) * 32767).to(torch.int16).numpy().tobytes())
        cmd = ['ffmpeg', '-v', 'error', '-y', '-i', str(wav)]
        if abs(args.tempo - 1.0) > 1e-6:
            cmd += ['-filter:a', 'atempo=%.3f' % args.tempo]
        cmd += ['-b:a', '64k', '-ac', '1',
                '-metadata', 'title=%s' % title,
                '-metadata', 'album=%s' % args.album,
                '-metadata', 'artist=%s' % args.author,
                '-metadata', 'album_artist=%s' % args.author,
                '-metadata', 'track=%d/%d' % (idx, len(todo)),
                '-metadata', 'genre=Audiobook', str(dest)]
        subprocess.run(cmd, check=True)
        wav.unlink()
        raw, el = len(full) / SR, time.time() - t0
        print("  %03d %-24s %5.1f мин (синтез %4.1f мин, %.1fx)%s"
              % (n, title, raw / args.tempo / 60, el / 60, raw / el,
                 '  СБОЕВ: %d' % failed if failed else ''), flush=True)

    files = sorted(args.out.glob('*.mp3'))
    total = sum(float(subprocess.run(
        ['ffprobe', '-v', 'error', '-show_entries', 'format=duration',
         '-of', 'default=nw=1:nk=1', str(f)],
        capture_output=True, text=True).stdout or 0) for f in files)
    print("\nготово: %d треков, %.1f ч, %.0f МБ, заняло %.1f ч"
          % (len(files), total / 3600,
             sum(f.stat().st_size for f in files) / 1024 / 1024,
             (time.time() - started) / 3600))
    print("каталог:", args.out)


if __name__ == '__main__':
    main()