from pyannote.audio import Pipeline
from typing import List, Dict, Any
import torch
import os
from config import settings  # Düzeltildi

# HuggingFace token'ı ayarla
os.environ["HF_TOKEN"] = "hf_your_token_here"  # Bu satırın yorumunu kaldırın ve kendi token'ınızı ekleyin

_diarization_pipeline = None

def get_diarization_pipeline():
    """Diarization pipeline singleton"""
    global _diarization_pipeline
    if _diarization_pipeline is None:
        # GPU varsa kullan
        device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
        _diarization_pipeline = Pipeline.from_pretrained(
            "pyannote/speaker-diarization-3.0", 
            use_auth_token=os.environ.get("HF_TOKEN"),
            device=device
        )
    return _diarization_pipeline

def rename_speakers_for_pediatrics(segments: List[Dict[str, Any]]) -> List[Dict[str, Any]]:
    """
    Konuşmacıları pediatri bağlamına göre yeniden isimlendirir
    """
    # Konuşmacıları basit bir şekilde yeniden isimlendiriyoruz
    # Gerçek bir uygulamada ses özellikleri analizi ile daha sofistike olabilir
    renamed_segments = []
    
    speaker_mapping = {}
    for segment in segments:
        speaker = segment["speaker"]
        
        if speaker not in speaker_mapping:
            # İlk konuşmacıyı bölüm başkanı olarak kabul ediyoruz
            if len(speaker_mapping) == 0:
                speaker_mapping[speaker] = "Bölüm_Başkanı"
            # İkinci konuşmacıyı hekim olarak kabul ediyoruz
            elif len(speaker_mapping) == 1:
                speaker_mapping[speaker] = "Hekim"
            # Üçüncü konuşmacıyı asistan olarak kabul ediyoruz
            elif len(speaker_mapping) == 2:
                speaker_mapping[speaker] = "Asistan"
            # Diğer konuşmacılar
            else:
                speaker_mapping[speaker] = f"Konuşmacı_{len(speaker_mapping) + 1}"
        
        # Segment kopyası oluştur ve konuşmacı ismini güncelle
        new_segment = segment.copy()
        new_segment["speaker"] = speaker_mapping[speaker]
        renamed_segments.append(new_segment)
    
    return renamed_segments

def diarize_segments(audio_file: str, is_pediatrics: bool = True) -> List[Dict[str, Any]]:
    """
    Ses dosyasındaki konuşmacıları ayırt eder
    
    Args:
        audio_file: Ses dosyasının yolu
        
    Returns:
        Konuşmacı segmentleri listesi
        [
            {"speaker": "speaker_0", "start": 0.5, "end": 2.3, "text": "..."},
            {"speaker": "speaker_1", "start": 2.4, "end": 5.1, "text": "..."},
            ...
        ]
    """
    # Pipeline'ı al
    pipeline = get_diarization_pipeline()
    
    # Diyarizasyon gerçekleştir
    diarization = pipeline(audio_file)
    
    # Sonuçları formatlayalım
    results = []
    for turn, _, speaker in diarization.itertracks(yield_label=True):
        segment = {
            "speaker": speaker,
            "start": turn.start,
            "end": turn.end,
            "text": ""  # Bu alanı transcribe işlemi sonrası dolduracağız
        }
        results.append(segment)
    
    # Pediatri bağlamı için konuşmacı isimlerini güncelle
    if is_pediatrics:
        results = rename_speakers_for_pediatrics(results)
    
    return results