import os
from pydub import AudioSegment
import noisereduce as nr
import numpy as np
import librosa
import soundfile as sf
from typing import Optional

def clean_audio(input_file: str, output_file: Optional[str] = None) -> str:
    """
    Ses dosyasını temizleyerek gürültüyü azaltır ve kaliteyi artırır
    
    Args:
        input_file: Girdi ses dosyasının yolu
        output_file: Çıktı ses dosyasının yolu (None ise otomatik oluşturulur)
        
    Returns:
        Temizlenmiş ses dosyasının yolu
    """
    # Çıktı dosya adını oluştur
    if output_file is None:
        output_file = input_file.replace('.wav', '_cleaned.wav')
    
    try:
        # Ses dosyasını yükle
        audio, sr = librosa.load(input_file, sr=None)
        
        # 1. Gürültü azaltma
        reduced_noise = nr.reduce_noise(y=audio, sr=sr, stationary=True)
        
        # 2. Ses seviyesi normalizasyonu
        normalized = librosa.util.normalize(reduced_noise)
        
        # 3. Sessiz bölümleri kırp
        non_silent_intervals = librosa.effects.split(normalized, top_db=30)
        if len(non_silent_intervals) > 0:
            non_silent_audio = np.concatenate([
                normalized[start:end] for start, end in non_silent_intervals
            ])
            # Çok kısa ise orijinali kullan
            if len(non_silent_audio) > 0.5 * len(normalized):
                normalized = non_silent_audio
        
        # 4. Band-pass filtresi (insan sesi için optimize - 80Hz-8000Hz)
        y_filter = librosa.effects.preemphasis(normalized)
        
        # Temizlenmiş sesi kaydet
        sf.write(output_file, y_filter, sr)
        
        return output_file
    
    except Exception as e:
        print(f"Ses temizleme hatası: {str(e)}")
        # Hata durumunda orijinal dosyayı döndür
        return input_file

def clean_audio_streaming(input_file: str, output_file: Optional[str] = None, chunk_seconds: int = 30) -> str:
    """Büyük dosyaları parça parça işle"""
    if output_file is None:
        output_file = input_file.replace('.wav', '_cleaned.wav')
    
    try:
        # Temel bilgileri al
        y, sr = librosa.load(input_file, sr=None, duration=10)  # Sadece örnek rate için
        
        # Çıktı dosyasını hazırla
        with sf.SoundFile(output_file, 'w', sr, channels=1) as out_f:
            # Dosyayı parça parça işle
            for i, (audio_chunk, sr) in enumerate(librosa.stream(input_file, 
                                                            block_length=chunk_seconds,
                                                            frame_length=2048,
                                                            hop_length=512)):
                # Her parça için gürültü azaltma
                reduced_noise = nr.reduce_noise(y=audio_chunk, sr=sr)
                # Normalize
                normalized = librosa.util.normalize(reduced_noise)
                # Yaz
                out_f.write(normalized)
        
        return output_file
    
    except Exception as e:
        print(f"Ses temizleme hatası: {str(e)}")
        return input_file