import gradio as gr
import json
import os
import shutil
from kalbetojai_analize import analizuoti_kalbetojus
from kalbos_nustatymas import transcribe_text, transcribe_text_wav2vec
from ataskaita import sugeneruoti_ataskaita
from filtravimas import filtruoti_audio

def gaunam_demo_failus():
    folder = "demo"
    if not os.path.exists(folder):
        return []
    return [os.path.join(folder, f) for f in os.listdir(folder) if f.endswith(".wav")]

def naudoti_demo_faila(kelias):
    return kelias

def filtruoti_ir_issaugoti(wav_failas, metodas):
    if wav_failas is None:
        return "⚠️ Nėra failo."
    if metodas != "Nefiltruoti":
        print(f"🎚️ Filtruojama su: {metodas}")
        filtruoti_audio(wav_failas, metodas)
        return "✅ Įrašas sėkmingai išfiltruotas."
    else:
        print("🔎 Filtravimas praleistas – kopijuojamas originalas.")
        shutil.copy(wav_failas, "/tmp/ivestis.wav")
        return "✅ Įrašas nukopijuotas be filtravimo."

def analizuoti_ir_issaugoti(modelis):
    failas_kandidatas = None
    if os.path.exists("/tmp/ivestis.wav"):
        failas_kandidatas = "/tmp/ivestis.wav"
    elif os.path.exists("temp_filtered/ivestis.wav"):
        failas_kandidatas = "temp_filtered/ivestis.wav"
    else:
        return "⚠️ Pirma įkelkite arba filtruokite įrašą."

    # 📏 Failo dydžio nustatymas
    dydis_baitais = os.path.getsize(failas_kandidatas)
    dydis_mb = dydis_baitais / (1024 * 1024)

    info = f"""🔍 Failo informacija:
📁 Kelias: {failas_kandidatas}
📦 Dydis: {dydis_mb:.2f} MB
"""

    print(info)  # log'ui

    tekstas_ataskaitai, _, segmentai = analizuoti_kalbetojus(modelis, failas=failas_kandidatas)

    os.makedirs("rezultatai", exist_ok=True)
    failas = os.path.join("rezultatai", f"{modelis.lower()}.json")
    with open(failas, "w", encoding="utf-8") as f:
        json.dump({
            "modelis": modelis,
            "segmentai": segmentai
        }, f, ensure_ascii=False, indent=2)

    tekstas = ""
    for s in segmentai:
        tekstas += f"🧑 Kalbėtojas {s['kalbetojas']} – {s['kalba']}\n"
        tekstas += f"💬 '{s['tekstas']}'\n"
        tekstas += f"⏱️ Trukmė: {s['trukme']} s\n\n"

    tekstas += "\n" + tekstas_ataskaitai
    return info + "\n" + tekstas

def gauti_filtruota_faila():
    kelias = "temp_filtered/ivestis.wav"
    if os.path.exists(kelias):
        return kelias
    elif os.path.exists("/tmp/ivestis.wav"):
        return "/tmp/ivestis.wav"
    else:
        return None

def gauti_json_faila(modelis):
    failas = os.path.join("rezultatai", f"{modelis.lower()}.json")
    if os.path.exists(failas):
        return failas
    return None

with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("## 🎤 Kalbėtojų analizė + triukšmo šalinimas + ataskaita")

    with gr.Tab("1. 📦 Kalbėtojų analizė"):
        with gr.Row():
            demo_dropdown = gr.Dropdown(
                label="📁 Pasirinkite pavyzdinį .wav failą",
                choices=gaunam_demo_failus()
            )
            pasirinktas_failas = gr.Audio(type="filepath", label="🔊 Pasirinktas failas")
        ikelti_btn = gr.Button("📥 Įkelti pasirinktą failą")
        ikelti_btn.click(fn=naudoti_demo_faila, inputs=[demo_dropdown], outputs=pasirinktas_failas)

        with gr.Row():
            filtravimo_selector = gr.Dropdown(
                label="🎚️ Filtravimo metodas",
                choices=["Nefiltruoti", "Denoiser", "Wave-U-Net", "Noisereduce"],
                value="Nefiltruoti"
            )
            filtruoti_output = gr.Textbox(label="📎 Filtravimo būsena")
        filtruoti_btn = gr.Button("📀 Filtruoti įrašą")
        filtruoti_btn.click(
            fn=filtruoti_ir_issaugoti,
            inputs=[pasirinktas_failas, filtravimo_selector],
            outputs=filtruoti_output
        )

        with gr.Row():
            model_selector = gr.Radio(["Whisper", "Wav2Vec2"], value="Whisper", label="📊 Kalbos atpažinimo modelis")
        analizės_output = gr.Textbox(label="📜 Rezultatai", lines=20)
        analizės_btn = gr.Button("▶️ Analizuoti kalbėtojus")
        analizės_btn.click(
            fn=analizuoti_ir_issaugoti,
            inputs=[model_selector],
            outputs=analizės_output
        )

        rodyti_filtruota_btn = gr.Button("📥 Parsisiųsti .wav failą")
        filtruotas_failas_output = gr.File(label="⬇️ Parsisiųsti")
        rodyti_filtruota_btn.click(fn=gauti_filtruota_faila, outputs=filtruotas_failas_output)

    with gr.Tab("3. 📊 Ataskaita ir Atsisiuntimas"):
        with gr.Row():
            report_model = gr.Radio(["Whisper", "Wav2Vec2"], value="Whisper", label="📁 Pasirinkite modelį")
            failas_output = gr.File(label="⬇️ Parsisiųsti JSON")
        atsiuntimo_btn = gr.Button("📥 Atsisiųsti JSON")
        atsiuntimo_btn.click(fn=gauti_json_faila, inputs=[report_model], outputs=failas_output)

demo.launch()