import io

import gradio as gr
import librosa
import numpy as np
import soundfile
import torch
from inference.infer_tool import Svc
import logging
logging.getLogger('numba').setLevel(logging.WARNING)

model_name = "logs/48k/suiji.pth"
config_name = "configs/suiji.json"

svc_model = Svc(model_name, config_name)
sid_map = {
    "岁己（本音）": "suiji"
}
def vc_fn(sid, input_audio, vc_transform):
    if input_audio is None:
        return "请选择或拖入一段音频", None
    sampling_rate, audio = input_audio
    # print(audio.shape,sampling_rate)
    duration = audio.shape[0] / sampling_rate
    audio = (audio / np.iinfo(audio.dtype).max).astype(np.float32)
    if len(audio.shape) > 1:
        audio = librosa.to_mono(audio.transpose(1, 0))
    if sampling_rate != 16000:
        audio = librosa.resample(audio, orig_sr=sampling_rate, target_sr=16000)
    print(audio.shape)
    out_wav_path = io.BytesIO()
    soundfile.write(out_wav_path, audio, 16000, format="wav")
    out_wav_path.seek(0)
    sid = sid_map[sid]
    out_audio, out_sr = svc_model.infer(sid, vc_transform, out_wav_path)
    _audio = out_audio.cpu().numpy()
    return "成功", (48000, _audio)

app = gr.Blocks()
with app:
    with gr.Tabs():
        with gr.TabItem("歌声音色转换"):
            gr.Markdown(value="""
                # 强烈建议☝️先看一遍使用说明
                
                ## 这是 sovits 3.0 48kHz AI岁己“歌声”音色转换的在线demo
                
                #### 目前模型训练状态：700000steps / 640epochs
                
                #### 如果要训练自己的数据请访问：[项目Github仓库](https://github.com/innnky/so-vits-svc/tree/main)、[教程《svc相关》](https://www.yuque.com/jiuwei-nui3d/qng6eg)
                
                #### 建议参考上方“使用说明”下的教程，在本地使用 inference_main.py 处理，我都写成这样了再小白应该都能搞定
                
                #### 本地推理可调用GPU(cuda)，3060Ti 8G可推理一条20(建议) - 30s的音频，过长音频可分割后批量处理
            """)
            sid = gr.Dropdown(label="音色", choices=["岁己（本音）"], value="岁己（本音）")
            vc_input3 = gr.Audio(label="输入音频（长度请控制在30s左右，过长可能会爆内存）")
            vc_transform = gr.Number(label="变调（整数，可以正负，半音数量，升高八度就是12）", value=0)
            vc_submit = gr.Button("转换", variant="primary")
            vc_output1 = gr.Textbox(label="输出日志")
            vc_output2 = gr.Audio(label="输出音频（最右侧三个点可以下载）")
        vc_submit.click(vc_fn, [sid, vc_input3, vc_transform], [vc_output1, vc_output2])
        with gr.TabItem("亿点点使用说明➕保姆级本地部署教程"):
            gr.Markdown(value="""
                # 强烈建议👇先看一遍使用说明
                
                ### 输入的音频一定要是纯净的干音，不要把歌曲直接扔进来
                
                ### 长音不太稳，音域不算宽，选曲限制比较大，推荐多试试变调
                
                ### 对陈述语气没多大作用，实在没干音库的话，你可以自己唱然后升十几个调慢慢试效果
                
                ### 因为训练集来自于录播，所以音色偏本音，前期变调用于匹配音域，后期可以升一个调匹配一下岁己的歌音

                # 在本地部署并使用 inference_main.py 处理的保姆级教程：
                
                # 未完工，还在解决装依赖的问题

                ### 0. 创建一个存放文件的目录，例如 D:\\SUI\\

                ### 1. 安装所需的软件

                1. [miniconda-Python3.8](https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html#windows-installers)（未测试其他Python版本）[点这里可以直接下载](https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py38_22.11.1-1-Windows-x86_64.exe)，Just Me 与 All Users 都行，其余可无脑下一步

                2. [git](https://git-scm.com/download/win)（建议使用便携版）[点这里可以直接下载(便携版v2.39.0.2)](https://github.com/git-for-windows/git/releases/download/v2.39.0.windows.2/PortableGit-2.39.0.2-64-bit.7z.exe)，路径填 D:\\SUI\\git\\

                ### 2. 在开始菜单中运行 Anaconda Powershell Prompt 并配置环境（除了工作目录，复制粘贴回车即可）

                ```
                # 切换工作目录
                cd D:\\SUI\\
                # 拉取仓库
                .\\git\\bin\\git lfs clone https://huggingface.co/spaces/Miuzarte/SUI-svc-3.0
                # 切换工作目录至仓库内
                cd D:\\SUI\\SUI-svc-3.0\\
                # 创建并激活环境
                conda create -n sovits python=3.8 -y
                conda activate sovits

                # 更换国内清华源
                conda config --set show_channel_urls yes
                conda config --remove-key channels
                conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ 
                conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/ 
                conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ 
                conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ 
                conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ 
                conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ 
                conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 
                pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

                # 下面这一条给 NVIDIA 用户
                conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -y
                # 安装其余依赖（如果pip报SSL相关错误请关闭科学上网）
                pip install -r requirements_local.txt
                ```

                至此环境配置完成，关闭该终端窗口（方便我写下一步）

                ### 3. 歌声音色转换

                1. 运行 Anaconda Powershell Prompt 切换工作目录并激活环境

                ```
                cd D:\\SUI\\SUI-svc-3.0\\
                conda activate sovits
                ```

                2. 在 SUI-svc-3.0\\raw\\ 文件夹中放入需要转换的音频（wav格式），8G显存的情况下不建议每条音频超过30s（不包括无声部分），过长会爆显存导致处理时间超级加倍甚至直接报错

                3. 编辑 SUI-svc-3.0\\inference_main.py 的第23行（可参考第24行注释的格式），以及26行的变调，修改完保存时注意编码应为 UTF-8

                4. 在终端中运行 inference_main.py 开始推理，音频将输出至 SUI-svc-3.0\\results\\ 文件夹

                ```
                python inference_main.py
                ```
            """)
    app.launch()