"""
音频处理工具
"""
import numpy as np
from typing import Tuple


def resample_audio(
    audio: np.ndarray,
    orig_sr: int,
    target_sr: int,
) -> np.ndarray:
    """
    音频重采样（简单线性插值）
    
    Args:
        audio: 音频数据
        orig_sr: 原始采样率
        target_sr: 目标采样率
        
    Returns:
        重采样后的音频
    """
    if orig_sr == target_sr:
        return audio
    
    duration = len(audio) / orig_sr
    num_samples = int(duration * target_sr)
    
    # 线性插值
    old_indices = np.arange(len(audio))
    new_indices = np.linspace(0, len(audio) - 1, num_samples)
    
    resampled = np.interp(new_indices, old_indices, audio).astype(audio.dtype)
    
    return resampled


def normalize_audio(audio: np.ndarray, target_peak: float = 0.92) -> np.ndarray:
    """
    音频归一化
    
    Args:
        audio: 音频数据
        target_peak: 目标峰值
        
    Returns:
        归一化后的音频
    """
    peak = np.max(np.abs(audio))
    
    if peak > 0:
        audio = audio * (target_peak / peak)
    
    return audio


def apply_gain(audio: np.ndarray, gain: float = 1.0) -> np.ndarray:
    """
    应用音量增益
    
    Args:
        audio: 音频数据
        gain: 增益倍数
        
    Returns:
        增益后的音频
    """
    return audio * gain


def apply_fade(
    audio: np.ndarray,
    sample_rate: int,
    fade_ms: int = 10,
) -> np.ndarray:
    """
    首尾淡入淡出
    
    Args:
        audio: 音频数据
        sample_rate: 采样率
        fade_ms: 淡入淡出时长（毫秒）
        
    Returns:
        处理后的音频
    """
    fade_samples = int(sample_rate * fade_ms / 1000)
    fade_samples = min(fade_samples, len(audio) // 2)
    
    if fade_samples <= 0:
        return audio
    
    # 淡入
    fade_in = np.linspace(0, 1, fade_samples)
    audio[:fade_samples] = audio[:fade_samples] * fade_in
    
    # 淡出
    fade_out = np.linspace(1, 0, fade_samples)
    audio[-fade_samples:] = audio[-fade_samples:] * fade_out
    
    return audio


def pcm_to_int16(audio: np.ndarray) -> bytes:
    """
    将音频转换为 PCM int16 字节流
    
    Args:
        audio: 音频数据（浮点型 -1.0 ~ 1.0）
        
    Returns:
        PCM int16 little-endian 字节流
    """
    # 转换为 int16
    audio_int16 = np.clip(audio * 32767, -32768, 32767).astype('<i2')
    return audio_int16.tobytes()


def tts_chunk_to_pcm_s16le(chunk: np.ndarray) -> bytes:
    """
    TTS 引擎输出块 → 与 WebSocket tts 下行一致的 PCM s16le 小端字节。
    Kokoro 为 float32 ~[-1,1]；Piper 多为 int16。
    """
    a = np.asarray(chunk)
    if a.dtype in (np.float32, np.float64):
        return np.clip(a.astype(np.float64) * 32767.0, -32768, 32767).astype("<i2").tobytes()
    return np.clip(a, -32768, 32767).astype("<i2").tobytes()