import whisper
import librosa
import numpy as np
import os
import warnings

warnings.filterwarnings("ignore")

def analyze_speaking_audio(audio_path):
    print(f"🎤 Đang phân tích file: {audio_path}")
    
    # --- 1. Load Model Whisper (ASR) ---
    print("⏳ Đang tải model Whisper (có thể lâu lần đầu)...")
    model = whisper.load_model("base") 
    
    # --- 2. Transcribe (Chuyển giọng thành chữ) ---
    print("📝 Đang chuyển đổi giọng nói...")
    result = model.transcribe(audio_path, fp16=False) 
    transcript = result["text"].strip()
    
    print("\n" + "="*40)
    print("TRANSCRIPT:")
    print(f"'{transcript}'")
    print("="*40 + "\n")
    
    # --- 3. Phân tích Fluency (Trôi chảy) ---
    # Dùng librosa để phân tích tín hiệu âm thanh
    y, sr = librosa.load(audio_path)
    duration = librosa.get_duration(y=y, sr=sr)
    
    # Đếm số từ
    word_count = len(transcript.split())
    
    # Tính tốc độ nói (Words Per Minute - WPM)
    wpm = (word_count / duration) * 60
    
    # Phát hiện khoảng lặng (Pauses)
    # top_db: ngưỡng decibel để coi là im lặng
    non_silent_intervals = librosa.effects.split(y, top_db=20) 
    silent_duration = duration - sum([ (end-start)/sr for start, end in non_silent_intervals ])
    pause_ratio = silent_duration / duration

    print("ACOUSTIC METRICS:")
    print(f"- Thời lượng (Duration): {duration:.2f} giây")
    print(f"- Số từ (Word Count): {word_count}")
    print(f"- Tốc độ (Speed): {wpm:.2f} WPM (Chuẩn IELTS 6.0+ thường > 100 WPM)")
    print(f"- Thời gian im lặng: {silent_duration:.2f} giây ({pause_ratio*100:.1f}%)")
    
    # --- 4. Đánh giá sơ bộ ---
    fluency_score_est = 0
    if wpm > 120: fluency_score_est = 7.0
    elif wpm > 100: fluency_score_est = 6.0
    elif wpm > 80: fluency_score_est = 5.0
    else: fluency_score_est = 4.0
    
    print(f"\n💡 Đánh giá sơ bộ Fluency: ~{fluency_score_est}")
    
    return {
        "transcript": transcript,
        "wpm": wpm,
        "pause_ratio": pause_ratio
    }

if __name__ == "__main__":
    sample_audio = "data/test_speaking.m4a" 
    
    if os.path.exists(sample_audio):
        analyze_speaking_audio(sample_audio)
    else:
        print(f"Không tìm thấy file '{sample_audio}'.")
        print("Hãy tạo một file ghi âm tiếng Anh, lưu vào đó và chạy lại.")