import torch  # isort:skip

torch.manual_seed(42)
import json
import re
import unicodedata
from types import SimpleNamespace

import gradio as gr
import numpy as np
import regex

from models import DurationNet, SynthesizerTrn

title = "LightSpeed: Vietnamese Female Voice TTS"
description = "Vietnam Female Voice TTS."
config_file = "config.json"
duration_model_path = "duration_model.pth"
lightspeed_model_path = "gen_630k.pth"
phone_set_file = "phone_set.json"
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
with open(config_file, "rb") as f:
    hps = json.load(f, object_hook=lambda x: SimpleNamespace(**x))

# load phone set json file
with open(phone_set_file, "r") as f:
    phone_set = json.load(f)

assert phone_set[0][1:-1] == "SEP"
assert "sil" in phone_set
sil_idx = phone_set.index("sil")

space_re = regex.compile(r"\s+")
number_re = regex.compile("([0-9]+)")
digits = ["không", "một", "hai", "ba", "bốn", "năm", "sáu", "bảy", "tám", "chín"]
num_re = regex.compile(r"([0-9.,]*[0-9])")
alphabet = "aàáảãạăằắẳẵặâầấẩẫậeèéẻẽẹêềếểễệiìíỉĩịoòóỏõọôồốổỗộơờớởỡợuùúủũụưừứửữựyỳýỷỹỵbcdđghklmnpqrstvx"
keep_text_and_num_re = regex.compile(rf"[^\s{alphabet}.,0-9]")
keep_text_re = regex.compile(rf"[^\s{alphabet}]")


def read_number(num: str) -> str:
    if len(num) == 1:
        return digits[int(num)]
    elif len(num) == 2 and num.isdigit():
        n = int(num)
        end = digits[n % 10]
        if n == 10:
            return "mười"
        if n % 10 == 5:
            end = "lăm"
        if n % 10 == 0:
            return digits[n // 10] + " mươi"
        elif n < 20:
            return "mười " + end
        else:
            if n % 10 == 1:
                end = "mốt"
            return digits[n // 10] + " mươi " + end
    elif len(num) == 3 and num.isdigit():
        n = int(num)
        if n % 100 == 0:
            return digits[n // 100] + " trăm"
        elif num[1] == "0":
            return digits[n // 100] + " trăm lẻ " + digits[n % 100]
        else:
            return digits[n // 100] + " trăm " + read_number(num[1:])
    elif len(num) >= 4 and len(num) <= 6 and num.isdigit():
        n = int(num)
        n1 = n // 1000
        return read_number(str(n1)) + " ngàn " + read_number(num[-3:])
    elif "," in num:
        n1, n2 = num.split(",")
        return read_number(n1) + " phẩy " + read_number(n2)
    elif "." in num:
        parts = num.split(".")
        if len(parts) == 2:
            if parts[1] == "000":
                return read_number(parts[0]) + " ngàn"
            elif parts[1].startswith("00"):
                end = digits[int(parts[1][2:])]
                return read_number(parts[0]) + " ngàn lẻ " + end
            else:
                return read_number(parts[0]) + " ngàn " + read_number(parts[1])
        elif len(parts) == 3:
            return (
                read_number(parts[0])
                + " triệu "
                + read_number(parts[1])
                + " ngàn "
                + read_number(parts[2])
            )
    return num


def text_to_phone_idx(text):
    # lowercase
    text = text.lower()
    # unicode normalize
    text = unicodedata.normalize("NFKC", text)
    text = text.replace(".", " . ")
    text = text.replace(",", " , ")
    text = text.replace(";", " ; ")
    text = text.replace(":", " : ")
    text = text.replace("!", " ! ")
    text = text.replace("?", " ? ")
    text = text.replace("(", " ( ")

    text = num_re.sub(r" \1 ", text)
    words = text.split()
    words = [read_number(w) if num_re.fullmatch(w) else w for w in words]
    text = " ".join(words)

    # remove redundant spaces
    text = re.sub(r"\s+", " ", text)
    # remove leading and trailing spaces
    text = text.strip()
    # convert words to phone indices
    tokens = []
    for c in text:
        # if c is "," or ".", add <sil> phone
        if c in ":,.!?;(":
            tokens.append(sil_idx)
        elif c in phone_set:
            tokens.append(phone_set.index(c))
        elif c == " ":
            # add <sep> phone
            tokens.append(0)
    if tokens[0] != sil_idx:
        # insert <sil> phone at the beginning
        tokens = [sil_idx, 0] + tokens
    if tokens[-1] != sil_idx:
        tokens = tokens + [0, sil_idx]
    return tokens


def text_to_speech(duration_net, generator, text):
    # prevent too long text
    #if len(text) > 1000000000000000:
    #    text = text[:1000000000000000]

    phone_idx = text_to_phone_idx(text)
    batch = {
        "phone_idx": np.array([phone_idx]),
        "phone_length": np.array([len(phone_idx)]),
    }

    # predict phoneme duration
    phone_length = torch.from_numpy(batch["phone_length"].copy()).long().to(device)
    phone_idx = torch.from_numpy(batch["phone_idx"].copy()).long().to(device)
    with torch.inference_mode():
        phone_duration = duration_net(phone_idx, phone_length)[:, :, 0] * 1000
    phone_duration = torch.where(
        phone_idx == sil_idx, torch.clamp_min(phone_duration, 200), phone_duration
    )
    phone_duration = torch.where(phone_idx == 0, 0, phone_duration)

    # generate waveform
    end_time = torch.cumsum(phone_duration, dim=-1)
    start_time = end_time - phone_duration
    start_frame = start_time / 1000 * hps.data.sampling_rate / hps.data.hop_length
    end_frame = end_time / 1000 * hps.data.sampling_rate / hps.data.hop_length
    spec_length = end_frame.max(dim=-1).values
    pos = torch.arange(0, spec_length.item(), device=device)
    attn = torch.logical_and(
        pos[None, :, None] >= start_frame[:, None, :],
        pos[None, :, None] < end_frame[:, None, :],
    ).float()
    with torch.inference_mode():
        y_hat = generator.infer(
            phone_idx, phone_length, spec_length, attn, max_len=None, noise_scale=0.0
        )[0]
    wave = y_hat[0, 0].data.cpu().numpy()
    return (wave * (2**15)).astype(np.int16)


def load_models():
    duration_net = DurationNet(hps.data.vocab_size, 64, 4).to(device)
    duration_net.load_state_dict(torch.load(duration_model_path, map_location=device))
    duration_net = duration_net.eval()
    generator = SynthesizerTrn(
        hps.data.vocab_size,
        hps.data.filter_length // 2 + 1,
        hps.train.segment_size // hps.data.hop_length,
        **vars(hps.model),
    ).to(device)
    del generator.enc_q
    ckpt = torch.load(lightspeed_model_path, map_location=device)
    params = {}
    for k, v in ckpt["net_g"].items():
        k = k[7:] if k.startswith("module.") else k
        params[k] = v
    generator.load_state_dict(params, strict=False)
    del ckpt, params
    generator = generator.eval()
    return duration_net, generator


def speak(text):
    duration_net, generator = load_models()
    paragraphs = text.split("\n")
    clips = []  # list of audio clips
    # silence = np.zeros(hps.data.sampling_rate // 4)
    for paragraph in paragraphs:
        paragraph = paragraph.strip()
        if paragraph == "":
            continue
        clips.append(text_to_speech(duration_net, generator, paragraph))
        # clips.append(silence)
    y = np.concatenate(clips)
    return hps.data.sampling_rate, y


gr.Interface(
    fn=speak,
    inputs="text",
    outputs="audio",
    title=title,
    examples=[
        "Trăm năm trong cõi người ta, chữ tài chữ mệnh khéo là ghét nhau.",
        "Đoạn trường tân thanh, thường được biết đến với cái tên đơn giản là Truyện Kiều, là một truyện thơ của đại thi hào Nguyễn Du",
        "Lục Vân Tiên quê ở huyện Đông Thành, khôi ngô tuấn tú, tài kiêm văn võ. Nghe tin triều đình mở khoa thi, Vân Tiên từ giã thầy xuống núi đua tài.",
        "Lê Quý Đôn, tên thuở nhỏ là Lê Danh Phương, là vị quan thời Lê trung hưng, cũng là nhà thơ và được mệnh danh là nhà bác học lớn của Việt Nam trong thời phong kiến",
        "Tất cả mọi người đều sinh ra có quyền bình đẳng. Tạo hóa cho họ những quyền không ai có thể xâm phạm được; trong những quyền ấy, có quyền được sống, quyền tự do và quyền mưu cầu hạnh phúc.",
    ],
    description=description,
    theme="default",
    allow_screenshot=False,
    allow_flagging="never",
).launch(debug=False, share=True)