import spaces
import gradio as gr
import librosa
import numpy as np
import torch

from transformers import pipeline

synthesiser = pipeline("text-to-speech", "techiaith/microsoft_speecht5_finetuned_bu_tts_cy_en")

speaker_embeddings = {
    "GGP": "spkemb/speaker0.npy",
    "BGP": "spkemb/speaker1.npy",
    "BDP": "spkemb/speaker2.npy",
}


@spaces.GPU
def predict(text, speaker):
    if len(text.strip()) == 0:
        return (16000, np.zeros(0).astype(np.int16))

    # limit input length
    input_ids = inputs["input_ids"]
    input_ids = input_ids[..., :model.config.max_text_positions]

    if speaker == "Surprise Me!":
        # load one of the provided speaker embeddings at random
        idx = np.random.randint(len(speaker_embeddings))
        key = list(speaker_embeddings.keys())[idx]
        speaker_embedding = np.load(speaker_embeddings[key])

        # randomly shuffle the elements
        np.random.shuffle(speaker_embedding)

        # randomly flip half the values
        x = (np.random.rand(512) >= 0.5) * 1.0
        x[x == 0] = -1.0
        speaker_embedding *= x

        #speaker_embedding = np.random.rand(512).astype(np.float32) * 0.3 - 0.15
    else:
        speaker_embedding = np.load(speaker_embeddings[speaker[:3]])

    speaker_embedding = torch.tensor(speaker_embedding).unsqueeze(0)

    
    speech = synthesiser(text, forward_params={"speaker_embeddings": speaker_embedding})
    
    speech = (speech.numpy() * 32767).astype(np.int16)
    return (16000, speech)


title = "Techiaith Finetune Microsoft/SpeechT5: Speech Synthesis"

description = """
Lleisiau TTS microsoft_speech_T5_finetune_bu_tts_cy_en
"""

examples = [
    ["Rhyfeddod neu ffenomenon optegol a meteorolegol yw enfys, pan fydd sbectrwm o olau yn ymddangos yn yr awyr pan fo'r haul yn disgleirio ar ddiferion o leithder yn atmosffer y ddaear.", "GGP (gwryw-gogledd-pro)"],
    ["Rhyfeddod neu ffenomenon optegol a meteorolegol yw enfys, pan fydd sbectrwm o olau yn ymddangos yn yr awyr pan fo'r haul yn disgleirio ar ddiferion o leithder yn atmosffer y ddaear.", "BGP (benyw-gogledd-pro)"],
    ["Rhyfeddod neu ffenomenon optegol a meteorolegol yw enfys, pan fydd sbectrwm o olau yn ymddangos yn yr awyr pan fo'r haul yn disgleirio ar ddiferion o leithder yn atmosffer y ddaear.", "BDP (benyw-de-pro)"],
]

gr.Interface(
    fn=predict,
    inputs=[
        gr.Text(label="Input Text"),
        gr.Radio(label="Speaker", choices=[
            "GGP (gwryw-gogledd-pro)",
            "BGP (benyw-gogledd-pro)",
            "BDP (benyw-de-pro)",
            "Surprise Me!"
        ],
        value="GGP (gwryw-gogledd-pro)"),
    ],
    outputs=[
        gr.Audio(label="Generated Speech", type="numpy"),
    ],
    title=title,
    description=description,
    examples=examples,
).launch()