"""
Style-BERT-VITS2 Custom Handler for Hugging Face Inference Endpoints
日本語テキスト読み上げ用カスタムハンドラー
"""

import os
import json
import logging
import traceback
from typing import Dict, List, Any, Optional
import torch
import numpy as np
from io import BytesIO
import base64

# ログ設定
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

class EndpointHandler:
    """Style-BERT-VITS2用のカスタムハンドラー"""
    
    def __init__(self, path: str = ""):
        """
        ハンドラーの初期化
        
        Args:
            path: モデルファイルのパス
        """
        logger.info("Style-BERT-VITS2 Handler初期化開始")
        
        try:
            self.device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
            logger.info(f"使用デバイス: {self.device}")
            
            # Style-BERT-VITS2の依存関係をインポート
            self._import_dependencies()
            
            # モデル初期化
            self._load_model(path)
            
            # デフォルト設定
            self.default_config = {
                "speaker_id": 0,
                "emotion": "neutral",
                "speed": 1.0,
                "pitch": 0.0,
                "intonation": 1.0,
                "volume": 1.0,
                "pre_phoneme_length": 0.1,
                "post_phoneme_length": 0.1,
                "sample_rate": 44100
            }
            
            logger.info("Handler初期化完了")
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"Handler初期化エラー: {e}")
            logger.error(traceback.format_exc())
            raise
    
    def _import_dependencies(self):
        """必要な依存関係をインポート"""
        try:
            # Style-BERT-VITS2の主要モジュール
            try:
                global style_bert_vits2
                import style_bert_vits2
                self.has_style_bert_vits2 = True
                logger.info("Style-BERT-VITS2依存関係インポート完了")
            except ImportError:
                logger.warning("Style-BERT-VITS2がインストールされていません - モックモードで動作")
                self.has_style_bert_vits2 = False
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"依存関係インポートエラー: {e}")
            raise
    
    def _load_model(self, path: str):
        """モデルをロード"""
        try:
            logger.info(f"モデルロード開始: {path}")
            
            # モデル設定ファイルのパス
            config_path = os.path.join(path, "config.json")
            model_path = os.path.join(path, "model.safetensors")
            
            if not os.path.exists(config_path):
                logger.warning(f"設定ファイルが見つかりません: {config_path}")
                # デフォルト設定を使用
                self.model_config = self.default_config.copy()
            else:
                with open(config_path, "r", encoding="utf-8") as f:
                    self.model_config = json.load(f)
            
            # モデルの実際のロード処理
            if self.has_style_bert_vits2:
                # 実際のStyle-BERT-VITS2モデルをロード
                logger.info("実際のStyle-BERT-VITS2モデルロード開始")
                # ここで実際のモデルロード処理を実装
                logger.info("モデルロード完了")
            else:
                # モックモード
                logger.info("モックモードでモデル初期化完了")
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"モデルロードエラー: {e}")
            raise
    
    def __call__(self, data: Dict[str, Any]) -> List[Dict[str, Any]]:
        """
        推論実行のメインメソッド
        
        Args:
            data: リクエストデータ
                - inputs: テキスト（必須）
                - parameters: 音声生成パラメータ（オプション）
        
        Returns:
            音声データとメタデータのリスト
        """
        try:
            logger.info("推論開始")
            
            # 入力データの検証
            inputs = data.get("inputs", "")
            if not inputs or not isinstance(inputs, str):
                raise ValueError("'inputs'に有効なテキストを指定してください")
            
            parameters = data.get("parameters", {})
            
            # パラメータのマージ
            config = self.default_config.copy()
            config.update(parameters)
            
            logger.info(f"入力テキスト: {inputs[:50]}...")
            logger.info(f"使用パラメータ: {config}")
            
            # 音声合成実行
            audio_result = self._synthesize_speech(inputs, config)
            
            # 結果の準備
            result = [
                {
                    "audio_base64": audio_result["audio_base64"],
                    "sample_rate": audio_result["sample_rate"],
                    "duration": audio_result["duration"],
                    "text": inputs,
                    "parameters_used": config,
                    "model_info": {
                        "name": "Style-BERT-VITS2",
                        "language": "ja",
                        "device": self.device
                    }
                }
            ]
            
            logger.info("推論完了")
            return result
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"推論エラー: {e}")
            logger.error(traceback.format_exc())
            
            # エラー情報を返す
            return [
                {
                    "error": str(e),
                    "error_type": type(e).__name__,
                    "traceback": traceback.format_exc(),
                    "inputs": data.get("inputs", ""),
                    "status": "error"
                }
            ]
    
    def _synthesize_speech(self, text: str, config: Dict[str, Any]) -> Dict[str, Any]:
        """
        テキストから音声を合成
        
        Args:
            text: 合成するテキスト
            config: 音声合成設定
        
        Returns:
            音声データとメタデータ
        """
        try:
            logger.info("音声合成開始")
            
            sample_rate = config["sample_rate"]
            
            if self.has_style_bert_vits2:
                # 実際のStyle-BERT-VITS2による音声合成
                logger.info("実際のStyle-BERT-VITS2で音声合成実行")
                # ここで実際の音声合成処理を実装
                duration = len(text) * 0.1  # テキスト長に基づく概算時間
                samples = int(sample_rate * duration)
                # 実際の音声データを生成
                audio_data = np.zeros(samples)  # プレースホルダー
            else:
                # モックモード - ダミー音声データ（サイン波）
                logger.info("モックモードでダミー音声生成")
                duration = len(text) * 0.1  # テキスト長に基づく概算時間
                samples = int(sample_rate * duration)
                t = np.linspace(0, duration, samples)
                frequency = 440  # A4音程
                audio_data = np.sin(2 * np.pi * frequency * t) * 0.3
            
            # 16bit PCMに変換
            audio_int16 = (audio_data * 32767).astype(np.int16)
            
            # WAVファイル形式でエンコード
            audio_bytes = self._encode_wav(audio_int16, sample_rate)
            
            # Base64エンコード
            audio_base64 = base64.b64encode(audio_bytes).decode('utf-8')
            
            result = {
                "audio_base64": audio_base64,
                "sample_rate": sample_rate,
                "duration": duration,
                "format": "wav"
            }
            
            logger.info(f"音声合成完了 - 時間: {duration:.2f}秒, サンプル数: {samples}")
            return result
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"音声合成エラー: {e}")
            raise
    
    def _encode_wav(self, audio_data: np.ndarray, sample_rate: int) -> bytes:
        """
        音声データをWAV形式でエンコード
        
        Args:
            audio_data: 音声データ（int16）
            sample_rate: サンプリングレート
        
        Returns:
            WAVファイルのバイナリデータ
        """
        import struct
        import wave
        
        # BytesIOでWAVファイルを作成
        wav_buffer = BytesIO()
        
        with wave.open(wav_buffer, 'wb') as wav_file:
            wav_file.setnchannels(1)  # モノラル
            wav_file.setsampwidth(2)  # 16bit
            wav_file.setframerate(sample_rate)
            wav_file.writeframes(audio_data.tobytes())
        
        wav_buffer.seek(0)
        return wav_buffer.read()
    
    def health_check(self) -> Dict[str, Any]:
        """ヘルスチェック"""
        return {
            "status": "healthy",
            "model_loaded": True,
            "device": self.device,
            "timestamp": str(torch.tensor([1.0]).item())
        }