import numpy as np
import pytest

from livesub.audio import segmenter as segmenter_mod
from livesub.audio.segmenter import Segmenter, SegmenterConfig
from livesub.constants import SAMPLE_RATE

#: webrtcvad 는 선택 의존성이다. 있으면 아래 게이트 테스트가 돌고 없으면 skip 된다.
REAL_WEBRTCVAD = segmenter_mod.webrtcvad


@pytest.fixture(autouse=True)
def _energy_vad_only(monkeypatch):
    """이 파일의 테스트는 에너지 VAD 경로로 고정한다.

    입력이 220Hz 순음이기 때문이다. webrtcvad 는 사람 목소리로 학습돼 있어
    순음을 발화로 보지 않고, `_is_speech` 는 에너지 판정과 webrtcvad 를 AND 로
    묶는다. 그래서 webrtcvad 가 깔린 환경에서는 이 파일의 테스트 5개가 깨졌다 —
    포터블 exe 의 requirements 에 webrtcvad-wheels 가 들어 있어 Windows CI 가
    정확히 그 환경이고, 개발용 venv 에는 없어서 여태 안 드러났다.

    고칠 대상은 판정기가 아니라 테스트의 숨은 전제다. 여기서 보려는 건 분할
    상태 기계이므로 선택 의존성을 끊어 환경과 무관하게 같은 경로를 시험한다.
    게이트 동작 자체는 test_webrtcvad_gate_filters_pure_tone 이 본다.
    """
    monkeypatch.setattr(segmenter_mod, "webrtcvad", None)


def tone(ms: int, amplitude: float = 0.3) -> np.ndarray:
    n = SAMPLE_RATE * ms // 1000
    t = np.arange(n, dtype=np.float32) / SAMPLE_RATE
    return (np.sin(2 * np.pi * 220 * t) * amplitude).astype(np.float32)


def silence(ms: int) -> np.ndarray:
    return np.zeros(SAMPLE_RATE * ms // 1000, dtype=np.float32)


def config(**kw) -> SegmenterConfig:
    base = dict(silence_ms=300, min_segment_ms=200, max_segment_ms=5000,
                partial_interval_ms=0)
    base.update(kw)
    return SegmenterConfig(**base)


def test_speech_then_silence_emits_one_final_segment():
    seg = Segmenter(config())
    out = seg.push(silence(200))
    assert out == []
    out += seg.push(tone(800))
    out += seg.push(silence(600))
    finals = [s for s in out if s.is_final]
    assert len(finals) == 1
    assert 0.7 <= finals[0].duration_s <= 1.8


def test_short_blip_is_discarded():
    seg = Segmenter(config(min_segment_ms=500))
    out = seg.push(tone(60)) + seg.push(silence(600))
    assert out == []


def test_max_length_forces_a_cut():
    seg = Segmenter(config(max_segment_ms=1000))
    out = seg.push(tone(3000))
    assert len([s for s in out if s.is_final]) >= 2


def test_partial_results_are_emitted_while_speaking():
    seg = Segmenter(config(partial_interval_ms=300))
    out = seg.push(tone(1500))
    partials = [s for s in out if not s.is_final]
    assert len(partials) >= 2
    # 중간 결과는 누적된다
    assert partials[-1].duration_s > partials[0].duration_s


def test_flush_returns_pending_speech():
    seg = Segmenter(config())
    assert seg.push(tone(700)) == []  # 아직 침묵이 안 왔으니 확정 없음
    leftover = seg.flush()
    assert leftover is not None and leftover.is_final
    assert seg.flush() is None


def test_continuous_silence_never_emits():
    seg = Segmenter(config())
    for _ in range(10):
        assert seg.push(silence(200)) == []


def test_lead_in_is_prepended():
    """발화 직전 오디오가 붙어 첫 음절이 잘리지 않아야 한다."""
    seg = Segmenter(config(lead_in_ms=200))
    seg.push(silence(400))
    out = seg.push(tone(600)) + seg.push(silence(600))
    finals = [s for s in out if s.is_final]
    assert len(finals) == 1
    # 0.6초 발화 + 최대 0.2초 리드인
    assert finals[0].duration_s > 0.6


@pytest.mark.skipif(REAL_WEBRTCVAD is None, reason="webrtcvad 미설치 — 게이트 경로가 없다")
def test_webrtcvad_gate_filters_pure_tone(monkeypatch):
    """webrtcvad 가 깔리면 순음은 에너지 VAD 만일 때보다 덜 통과한다.

    포터블 exe 와 Windows CI 가 이 경로를 쓴다. 두 경로가 실제로 다르게
    동작한다는 사실을 테스트로 고정해 둔다 — 이게 깨져 있는 걸 몰라서
    같은 테스트가 플랫폼에 따라 다른 결과를 냈다.
    """
    energy_only = Segmenter(config())
    energy_out = energy_only.push(tone(800)) + energy_only.push(silence(600))

    monkeypatch.setattr(segmenter_mod, "webrtcvad", REAL_WEBRTCVAD)
    gated = Segmenter(config())
    gated_out = gated.push(tone(800)) + gated.push(silence(600))

    energy_total = sum(s.duration_s for s in energy_out if s.is_final)
    gated_total = sum(s.duration_s for s in gated_out if s.is_final)
    assert energy_total > 0.7  # 에너지 VAD 는 순음을 발화로 본다
    assert gated_total < energy_total  # webrtcvad 는 사람 목소리가 아니라고 걸러낸다