# -*- coding: utf-8 -*-
"""Sweep v2: lsd 4/5/6 + FIX gegen Vorne/Hinten-Abschneiden & Clipping.
- peak-normalize auf 0.95 (killt PCM-16-Clipping/Distortion; roh war peak bis 1.56)
- KEIN aggressiver Front-Trim mehr (Modell startet bei 0ms Stille -> Trim fraß 1. Phonem)
- nur tiefe Stille sanft trimmen (top_db=45), dann feste 90ms-Pause vorne+hinten (Atem)
- frames_after_eos=4 (kurze Sätze bekamen sonst 0ms Schwanz = abgeschnitten)
"""
import os, time, numpy as np, soundfile as sf, librosa
from pocket_tts import TTSModel

BASE = r"F:\Coding Stuff\mission-control-2\client\lucy-tts"
OUT = r"C:\Users\TobisPC\Desktop\lucy_lsd_v2"; os.makedirs(OUT, exist_ok=True)
y, _ = librosa.load(os.path.join(BASE, "ref.mp3"), sr=24000, mono=True)
yt, _ = librosa.effects.trim(y, top_db=30); ref = os.path.join(BASE, "ref.wav")
sf.write(ref, yt[:int(18*24000)], 24000)

SENT = {
 "kurz":  "Hallo Commander, ich höre dich.",
 "mittel":"Guten Morgen, Commander. Das Backup ist sauber durchgelaufen und es gab keine Fehler.",
 "lang":  "Natürlich kümmere ich mich darum, Commander. Ich starte den Dienst neu, prüfe die Protokolle und melde mich, sobald alles wieder läuft.",
}

def cleanup_v2(a, sr):
    a = np.asarray(a, dtype=np.float32).reshape(-1)
    if a.size == 0: return a
    # 1) Peak-Normalisierung gegen Clipping/Distortion
    peak = float(np.max(np.abs(a)))
    if peak > 0: a = a * (0.95 / peak)
    # 2) nur TIEFE Stille sanft wegtrimmen (top_db=45 = wenig aggressiv, lässt weiche Onsets)
    yt, _ = librosa.effects.trim(a, top_db=45)
    a = yt if yt.size else a
    # 3) kurze 10ms-Fades an den echten Audiokanten (gegen Klicks)
    fi = min(int(0.01 * sr), a.size // 2)
    if fi > 0:
        a[:fi] *= np.linspace(0.0, 1.0, fi, dtype=np.float32)
        a[-fi:] *= np.linspace(1.0, 0.0, fi, dtype=np.float32)
    # 4) feste 90ms Atem-Pause vorne+hinten (kein abruptes Einsetzen/Abschneiden)
    pad = np.zeros(int(0.09 * sr), dtype=np.float32)
    return np.concatenate([pad, a, pad])

for lsd in [4, 5, 6]:
    t0 = time.time()
    m = TTSModel.load_model(language="german_24l", lsd_decode_steps=lsd)
    vs = m.get_state_for_audio_prompt(ref)
    sr = m.sample_rate
    print(f"== lsd={lsd} (load {time.time()-t0:.1f}s) ==", flush=True)
    for name, text in SENT.items():
        t0 = time.time()
        audio = m.generate_audio(vs, text, frames_after_eos=4)
        dt = time.time() - t0
        a = audio.numpy() if hasattr(audio, "numpy") else np.asarray(audio)
        a = cleanup_v2(a, sr)
        secs = a.size / sr
        sf.write(os.path.join(OUT, f"lsd{lsd}_{name}.wav"), a, sr)
        print(f"   [{name:6}] gen={dt:5.2f}s audio={secs:5.2f}s RTF={dt/max(secs,0.01):.2f} peak={np.abs(a).max():.3f}", flush=True)
print("TUNE_V2_DONE", flush=True)