app-14.py

import gradio as gr
import soundfile as sf
import tempfile
import os
import time
import numpy as np
import librosa
import re
import json
import shutil
from pathlib import Path
from datetime import datetime
from llama_cpp import Llama
from neucodec import NeuCodecOnnxDecoder
import torch
from utils.phonemize_text import phonemize_with_dict
import threading
from queue import Queue

print("⏳ Đang khởi động VieNeu-TTS...")

# --- CONSTANTS ---
MAX_CHARS_PER_CHUNK = 256
SAMPLE_RATE = 24000
DEVICE_INFO = "Q4 GGUF (llama-cpp) + ONNX Codec"

# Thư mục lưu lịch sử - sử dụng thư mục tạm nếu không có quyền ghi
try:
    HISTORY_DIR = "./tts_history"
    os.makedirs(HISTORY_DIR, exist_ok=True)
    # Test write permission
    test_file = os.path.join(HISTORY_DIR, ".test")
    with open(test_file, 'w') as f:
        f.write("test")
    os.remove(test_file)
except (PermissionError, OSError):
    # Fallback to temp directory
    HISTORY_DIR = os.path.join(tempfile.gettempdir(), "vieneu_tts_history")
    os.makedirs(HISTORY_DIR, exist_ok=True)
    print(f"⚠️ Không có quyền ghi, sử dụng thư mục tạm: {HISTORY_DIR}")

HISTORY_JSON = os.path.join(HISTORY_DIR, "history.json")

# Đường dẫn model
BACKBONE_REPO = "pnnbao-ump/VieNeu-TTS-q8-gguf"
CODEC_REPO = "neuphonic/neucodec-onnx-decoder"

# Giọng mẫu
VOICE_SAMPLES = {
    "Tuyên (nam miền Bắc)": {
        "audio": "./sample/Tuyên (nam miền Bắc).wav",
        "text": "./sample/Tuyên (nam miền Bắc).txt",
        "codes": "./sample/Tuyên (nam miền Bắc).pt"
    },
    "Vĩnh (nam miền Nam)": {
        "audio": "./sample/Vĩnh (nam miền Nam).wav",
        "text": "./sample/Vĩnh (nam miền Nam).txt",
        "codes": "./sample/Vĩnh (nam miền Nam).pt"
    },
    "Bình (nam miền Bắc)": {
        "audio": "./sample/Bình (nam miền Bắc).wav",
        "text": "./sample/Bình (nam miền Bắc).txt",
        "codes": "./sample/Bình (nam miền Bắc).pt"
    },
    "Nguyên (nam miền Nam)": {
        "audio": "./sample/Nguyên (nam miền Nam).wav",
        "text": "./sample/Nguyên (nam miền Nam).txt",
        "codes": "./sample/Nguyên (nam miền Nam).pt"
    },
    "Sơn (nam miền Nam)": {
        "audio": "./sample/Sơn (nam miền Nam).wav",
        "text": "./sample/Sơn (nam miền Nam).txt",
        "codes": "./sample/Sơn (nam miền Nam).pt"
    },
    "Đoan (nữ miền Nam)": {
        "audio": "./sample/Đoan (nữ miền Nam).wav",
        "text": "./sample/Đoan (nữ miền Nam).txt",
        "codes": "./sample/Đoan (nữ miền Nam).pt"
    },
    "Ngọc (nữ miền Bắc)": {
        "audio": "./sample/Ngọc (nữ miền Bắc).wav",
        "text": "./sample/Ngọc (nữ miền Bắc).txt",
        "codes": "./sample/Ngọc (nữ miền Bắc).pt"
    },
    "Ly (nữ miền Bắc)": {
        "audio": "./sample/Ly (nữ miền Bắc).wav",
        "text": "./sample/Ly (nữ miền Bắc).txt",
        "codes": "./sample/Ly (nữ miền Bắc).pt"
    },
    "Dung (nữ miền Nam)": {
        "audio": "./sample/Dung (nữ miền Nam).wav",
        "text": "./sample/Dung (nữ miền Nam).txt",
        "codes": "./sample/Dung (nữ miền Nam).pt"
    }
}

# --- HISTORY MANAGEMENT ---
history_lock = threading.Lock()

def load_history():
    """Tải lịch sử từ file JSON - Thread-safe"""
    with history_lock:
        if os.path.exists(HISTORY_JSON):
            try:
                with open(HISTORY_JSON, 'r', encoding='utf-8') as f:
                    return json.load(f)
            except Exception as e:
                print(f"⚠️ Lỗi đọc history.json: {e}")
                return []
        return []

def save_history(history):
    """Lưu lịch sử vào file JSON - Thread-safe"""
    with history_lock:
        try:
            with open(HISTORY_JSON, 'w', encoding='utf-8') as f:
                json.dump(history, f, ensure_ascii=False, indent=2)
        except Exception as e:
            print(f"⚠️ Lỗi ghi history.json: {e}")

def add_to_history(text, voice, audio_path, duration, status):
    """Thêm một bản ghi vào lịch sử - Thread-safe"""
    try:
        history = load_history()
        
        # Tạo tên file duy nhất
        timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S_%f")
        filename = f"tts_{timestamp}.wav"
        permanent_path = os.path.join(HISTORY_DIR, filename)
        
        # Copy file audio vào thư mục lịch sử
        if audio_path and os.path.exists(audio_path):
            try:
                shutil.copy2(audio_path, permanent_path)
            except Exception as e:
                print(f"⚠️ Không thể copy file audio: {e}")
                permanent_path = audio_path  # Dùng file tạm nếu không copy được
        else:
            permanent_path = None
        
        record = {
            "id": timestamp,
            "timestamp": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
            "text": text[:100] + "..." if len(text) > 100 else text,
            "full_text": text,
            "voice": voice,
            "audio_path": permanent_path,
            "duration": duration,
            "status": status
        }
        
        history.insert(0, record)  # Thêm vào đầu danh sách
        
        # Giới hạn lịch sử tối đa 100 bản ghi
        if len(history) > 100:
            # Xóa file audio cũ
            old_record = history.pop()
            try:
                if old_record.get('audio_path') and os.path.exists(old_record['audio_path']):
                    os.remove(old_record['audio_path'])
            except Exception as e:
                print(f"⚠️ Không thể xóa file cũ: {e}")
        
        save_history(history)
        return permanent_path
    except Exception as e:
        print(f"⚠️ Lỗi khi lưu lịch sử: {e}")
        import traceback
        traceback.print_exc()
        return audio_path if audio_path else None

def get_history_list():
    """Lấy danh sách lịch sử để hiển thị dạng HTML"""
    history = load_history()
    if not history:
        return """
        <div style='padding: 20px; text-align: center; color: #64748b;'>
            <p style='font-size: 1.1em;'>📭 Chưa có lịch sử tổng hợp nào</p>
            <p style='font-size: 0.9em;'>Các bản ghi sẽ xuất hiện ở đây sau khi bạn tổng hợp giọng nói</p>
        </div>
        """
    
    html_parts = ["<div style='font-family: system-ui; line-height: 1.6;'>"]
    
    for i, record in enumerate(history[:50], 1):  # Hiển thị 50 bản ghi gần nhất
        status_color = "#10b981" if record['status'] == "Thành công" else "#ef4444"
        status_icon = "✅" if record['status'] == "Thành công" else "❌"
        
        html_parts.append(f"""
        <div style='
            background: white;
            border: 1px solid #e2e8f0;
            border-radius: 8px;
            padding: 15px;
            margin-bottom: 12px;
            box-shadow: 0 1px 3px rgba(0,0,0,0.1);
        '>
            <div style='display: flex; justify-content: space-between; align-items: start; margin-bottom: 8px;'>
                <div style='font-weight: 600; color: #1e293b; font-size: 0.95em;'>
                    <span style='color: #64748b;'>#{i}</span> {record['voice']}
                </div>
                <div style='font-size: 0.85em; color: #64748b;'>
                    {record['timestamp']}
                </div>
            </div>
            
            <div style='
                background: #f8fafc;
                padding: 10px;
                border-radius: 6px;
                margin-bottom: 8px;
                color: #334155;
                font-size: 0.9em;
                border-left: 3px solid #3b82f6;
            '>
                {record['text']}
            </div>
            
            <div style='display: flex; gap: 20px; font-size: 0.85em; color: #64748b;'>
                <div>⏱️ {record['duration']:.2f}s</div>
                <div style='color: {status_color}; font-weight: 500;'>
                    {status_icon} {record['status']}
                </div>
                <div style='margin-left: auto; color: #3b82f6; cursor: pointer;'>
                    ID: {record['id'][:13]}...
                </div>
            </div>
        </div>
        """)
    
    html_parts.append("</div>")
    return "".join(html_parts)

def delete_history_item(item_id):
    """Xóa một item khỏi lịch sử"""
    history = load_history()
    new_history = []
    deleted = False
    
    for record in history:
        if record['id'] == item_id:
            # Xóa file audio
            try:
                if record.get('audio_path') and os.path.exists(record['audio_path']):
                    os.remove(record['audio_path'])
            except Exception as e:
                print(f"⚠️ Không thể xóa file: {e}")
            deleted = True
        else:
            new_history.append(record)
    
    if deleted:
        save_history(new_history)
        return True, "✅ Đã xóa bản ghi"
    return False, "❌ Không tìm thấy bản ghi"

def clear_all_history():
    """Xóa toàn bộ lịch sử"""
    history = load_history()
    
    # Xóa tất cả file audio
    for record in history:
        try:
            if record.get('audio_path') and os.path.exists(record['audio_path']):
                os.remove(record['audio_path'])
        except Exception as e:
            print(f"⚠️ Không thể xóa file: {e}")
    
    # Xóa file JSON
    save_history([])
    return "✅ Đã xóa toàn bộ lịch sử"

# --- BACKGROUND PROCESSING QUEUE ---
processing_queue = Queue()
is_processing = False
processing_stats = {"total": 0, "success": 0, "failed": 0}

def background_processor():
    """Xử lý queue tổng hợp trong background"""
    global is_processing, processing_stats
    
    while True:
        task = processing_queue.get()
        if task is None:
            break
        
        is_processing = True
        text, voice = task
        
        try:
            print(f"[Background] Bắt đầu tổng hợp: {text[:50]}...")
            result = synthesize_speech_internal(text, voice)
            
            if result:
                processing_stats["success"] += 1
                print(f"[Background] ✅ Hoàn thành: {result}")
            else:
                processing_stats["failed"] += 1
                print(f"[Background] ❌ Thất bại")
            
            processing_stats["total"] += 1
            
        except Exception as e:
            processing_stats["failed"] += 1
            processing_stats["total"] += 1
            print(f"[Background] ❌ Lỗi: {e}")
            import traceback
            traceback.print_exc()
        
        is_processing = False
        processing_queue.task_done()

# Khởi động background thread
bg_thread = threading.Thread(target=background_processor, daemon=True)
bg_thread.start()

def get_processing_stats():
    """Lấy thống kê xử lý"""
    return f"📊 Tổng: {processing_stats['total']} | ✅ Thành công: {processing_stats['success']} | ❌ Thất bại: {processing_stats['failed']}"

def split_text_into_chunks(text, max_chars=256):
    """Chia text thành chunks"""
    sentences = re.split(r'([.!?,;])', text)
    chunks = []
    current = ""
    
    for i in range(0, len(sentences), 2):
        sentence = sentences[i]
        punct = sentences[i+1] if i+1 < len(sentences) else ""
        segment = sentence + punct
        
        if len(current) + len(segment) <= max_chars:
            current += segment
        else:
            if current:
                chunks.append(current.strip())
            current = segment
    
    if current:
        chunks.append(current.strip())
    
    return chunks if chunks else [text]

def decode_audio(codes_str, codec):
    """Decode speech tokens to audio"""
    speech_ids = [int(num) for num in re.findall(r"<\|speech_(\d+)\|>", codes_str)]
    
    if len(speech_ids) == 0:
        print("Không tìm thấy mã giọng nói hợp lệ.")
        return np.array([], dtype=np.float32)
    
    codes = np.array(speech_ids, dtype=np.int32)[np.newaxis, np.newaxis, :]
    recon = codec.decode_code(codes)
    return recon[0, 0, :]

# --- MODEL LOADING ---
# Sử dụng class để giữ state của model
class ModelManager:
    def __init__(self):
        self.backbone = None
        self.codec = None
        self.model_loaded = False
        self.loading_lock = threading.Lock()
        self.load_models()
    
    def load_models(self):
        """Tải models với thread safety"""
        with self.loading_lock:
            if self.model_loaded:
                print("✅ Models đã được tải trước đó")
                return True
            
            print("📦 Đang tải model Q4 GGUF và Codec ONNX...")
            try:
                self.backbone = Llama.from_pretrained(
                    repo_id=BACKBONE_REPO,
                    filename="*.gguf",
                    verbose=False,
                    n_gpu_layers=-1,
                    n_ctx=2048,
                    mlock=True,
                    flash_attn=True,
                )
                
                self.codec = NeuCodecOnnxDecoder.from_pretrained(CODEC_REPO)
                
                self.model_loaded = True
                print("✅ Model đã tải thành công!")
                return True
                
            except Exception as e:
                import traceback
                traceback.print_exc()
                print(f"❌ Lỗi khi tải model: {e}")
                self.model_loaded = False
                return False
    
    def is_ready(self):
        """Kiểm tra xem model đã sẵn sàng chưa"""
        return self.model_loaded and self.backbone is not None and self.codec is not None

# Khởi tạo ModelManager singleton
model_manager = ModelManager()

# --- SYNTHESIS FUNCTION (Internal) ---
def synthesize_speech_internal(text, voice_choice):
    """Internal synthesis function không phụ thuộc UI"""
    
    if not model_manager.is_ready():
        print("❌ Model chưa được tải, đang thử tải lại...")
        if not model_manager.load_models():
            print("❌ Không thể tải model")
            return None
    
    if not text or text.strip() == "":
        print("❌ Text rỗng")
        return None
    
    if voice_choice not in VOICE_SAMPLES:
        print(f"❌ Giọng không hợp lệ: {voice_choice}")
        return None
    
    raw_text = text.strip()
    
    # Load reference text
    ref_text_path = VOICE_SAMPLES[voice_choice]["text"]
    try:
        with open(ref_text_path, "r", encoding="utf-8") as f:
            ref_text_raw = f.read()
    except Exception as e:
        print(f"❌ Lỗi đọc file text mẫu: {e}")
        return None

    # Tải codes
    ref_codes = None
    codes_path = VOICE_SAMPLES[voice_choice]["codes"]
    
    try:
        ref_codes_tensor = torch.load(codes_path, map_location="cpu")
        if isinstance(ref_codes_tensor, torch.Tensor):
            ref_codes = ref_codes_tensor.cpu().numpy()
        else:
            ref_codes = np.array(ref_codes_tensor)
    except Exception as e:
        print(f"❌ Lỗi khi tải codes: {e}")
        return None
    
    if ref_codes is None or len(ref_codes) == 0:
        print("❌ Codes rỗng")
        return None

    # Split text
    text_chunks = split_text_into_chunks(raw_text, max_chars=MAX_CHARS_PER_CHUNK)
    
    all_audio_segments = []
    silence_pad = np.zeros(int(SAMPLE_RATE * 0.15), dtype=np.float32)
    
    start_time = time.time()
    
    try:
        for i, chunk in enumerate(text_chunks):
            print(f"[Internal] Xử lý chunk {i+1}/{len(text_chunks)}")
            
            # Phonemize
            ref_text_phoneme = phonemize_with_dict(ref_text_raw)
            input_text_phoneme = phonemize_with_dict(chunk)
            
            # Create prompt
            codes_str = "".join([f"<|speech_{idx}|>" for idx in ref_codes])
            
            prompt = (
                f"user: Convert the text to speech:<|TEXT_PROMPT_START|>{ref_text_phoneme} {input_text_phoneme}"
                f"<|TEXT_PROMPT_END|>\nassistant:<|SPEECH_GENERATION_START|>{codes_str}"
            )
            
            # Generate
            output = model_manager.backbone(
                prompt,
                max_tokens=2048,
                temperature=1.0,
                top_k=50,
                stop=["<|SPEECH_GENERATION_END|>"],
            )
            output_str = output["choices"][0]["text"]
            
            # Decode
            chunk_wav = decode_audio(output_str, model_manager.codec)
            
            if chunk_wav is not None and len(chunk_wav) > 0:
                all_audio_segments.append(chunk_wav)
                if i < len(text_chunks) - 1:
                    all_audio_segments.append(silence_pad)
        
        if not all_audio_segments:
            print("❌ Không có audio segment nào")
            add_to_history(raw_text, voice_choice, None, 0, "Lỗi: Không sinh được audio")
            return None
        
        final_wav = np.concatenate(all_audio_segments)
        with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".wav") as tmp:
            sf.write(tmp.name, final_wav, SAMPLE_RATE)
            output_path = tmp.name
        
        process_time = time.time() - start_time
        
        # Lưu vào lịch sử
        permanent_path = add_to_history(raw_text, voice_choice, output_path, process_time, "Thành công")
        
        print(f"✅ Hoàn thành: {permanent_path}")
        return permanent_path
        
    except Exception as e:
        import traceback
        traceback.print_exc()
        add_to_history(raw_text, voice_choice, None, 0, f"Lỗi: {str(e)}")
        return None

# --- SYNTHESIS FUNCTION (UI) ---
def synthesize_speech(text, voice_choice):
    """Main synthesis function với UI feedback"""
    
    if not model_manager.is_ready():
        yield None, "⚠️ Model chưa tải. Đang thử tải lại..."
        if not model_manager.load_models():
            yield None, "❌ Không thể tải model. Vui lòng kiểm tra console!"
            return
        yield None, "✅ Model đã tải thành công!"
    
    if not text or text.strip() == "":
        yield None, "⚠️ Vui lòng nhập văn bản!"
        return
    
    if voice_choice not in VOICE_SAMPLES:
        yield None, "⚠️ Vui lòng chọn giọng mẫu."
        return
    
    raw_text = text.strip()
    
    # Load reference text
    ref_text_path = VOICE_SAMPLES[voice_choice]["text"]
    try:
        with open(ref_text_path, "r", encoding="utf-8") as f:
            ref_text_raw = f.read()
    except Exception as e:
        yield None, f"❌ Lỗi đọc file text mẫu: {e}"
        return

    yield None, "📄 Đang xử lý Reference..."
    
    # Tải codes
    ref_codes = None
    codes_path = VOICE_SAMPLES[voice_choice]["codes"]
    
    try:
        ref_codes_tensor = torch.load(codes_path, map_location="cpu")
        if isinstance(ref_codes_tensor, torch.Tensor):
            ref_codes = ref_codes_tensor.cpu().numpy()
        else:
            ref_codes = np.array(ref_codes_tensor)
    except Exception as e:
        yield None, f"❌ Lỗi khi tải codes: {e}"
        return
    
    if ref_codes is None or len(ref_codes) == 0:
        yield None, "❌ Codes tham chiếu không hợp lệ."
        return

    # Split text
    text_chunks = split_text_into_chunks(raw_text, max_chars=MAX_CHARS_PER_CHUNK)
    total_chunks = len(text_chunks)
    
    yield None, f"🚀 Bắt đầu tổng hợp ({total_chunks} đoạn)..."
    
    all_audio_segments = []
    silence_pad = np.zeros(int(SAMPLE_RATE * 0.15), dtype=np.float32)
    
    start_time = time.time()
    
    try:
        for i, chunk in enumerate(text_chunks):
            progress = int((i/total_chunks)*100)
            yield None, f"⏳ Đang xử lý đoạn {i+1}/{total_chunks}... ({progress}%)"
            
            # Phonemize
            ref_text_phoneme = phonemize_with_dict(ref_text_raw)
            input_text_phoneme = phonemize_with_dict(chunk)
            
            # Create prompt
            codes_str = "".join([f"<|speech_{idx}|>" for idx in ref_codes])
            
            prompt = (
                f"user: Convert the text to speech:<|TEXT_PROMPT_START|>{ref_text_phoneme} {input_text_phoneme}"
                f"<|TEXT_PROMPT_END|>\nassistant:<|SPEECH_GENERATION_START|>{codes_str}"
            )
            
            # Generate
            output = model_manager.backbone(
                prompt,
                max_tokens=2048,
                temperature=1.0,
                top_k=50,
                stop=["<|SPEECH_GENERATION_END|>"],
            )
            output_str = output["choices"][0]["text"]
            
            # Decode
            chunk_wav = decode_audio(output_str, model_manager.codec)
            
            if chunk_wav is not None and len(chunk_wav) > 0:
                all_audio_segments.append(chunk_wav)
                if i < total_chunks - 1:
                    all_audio_segments.append(silence_pad)
        
        if not all_audio_segments:
            yield None, "❌ Không sinh được audio nào."
            add_to_history(raw_text, voice_choice, None, 0, "Lỗi: Không sinh được audio")
            return
        
        yield None, "💾 Đang ghép file và lưu..."
        
        final_wav = np.concatenate(all_audio_segments)
        with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".wav") as tmp:
            sf.write(tmp.name, final_wav, SAMPLE_RATE)
            output_path = tmp.name
        
        process_time = time.time() - start_time
        audio_duration = len(final_wav) / SAMPLE_RATE
        rtf = process_time / audio_duration
        
        # Lưu vào lịch sử
        permanent_path = add_to_history(raw_text, voice_choice, output_path, process_time, "Thành công")
        
        yield permanent_path, f"✅ Hoàn tất! (Thời gian: {process_time:.2f}s | Audio: {audio_duration:.2f}s | RTF: {rtf:.3f})"
        
    except Exception as e:
        import traceback
        traceback.print_exc()
        add_to_history(raw_text, voice_choice, None, 0, f"Lỗi: {str(e)}")
        yield None, f"❌ Lỗi tổng hợp: {str(e)}"

def refresh_history():
    """Làm mới danh sách lịch sử"""
    return get_history_list()

def load_history_item(item_index):
    """Tải một item từ lịch sử theo số thứ tự"""
    if not item_index or item_index.strip() == "":
        return None, "", "", "⚠️ Vui lòng nhập số thứ tự"
    
    try:
        index = int(item_index.strip()) - 1
        history = load_history()
        
        if index < 0 or index >= len(history):
            return None, "", "", f"❌ Số thứ tự không hợp lệ (1-{len(history)})"
        
        record = history[index]
        
        audio_path = None
        if record.get('audio_path') and os.path.exists(record['audio_path']):
            audio_path = record['audio_path']
        
        info = f"""
📅 Thời gian: {record['timestamp']}
⏱️ Thời lượng: {record['duration']:.2f}s
🎭 Giọng: {record['voice']}
📊 Trạng thái: {record['status']}
🆔 ID: {record['id']}
        """.strip()
        
        return audio_path, record['full_text'], record['voice'], info
        
    except ValueError:
        return None, "", "", "❌ Vui lòng nhập số hợp lệ"
    except Exception as e:
        return None, "", "", f"❌ Lỗi: {str(e)}"

# --- UI SETUP ---
theme = gr.themes.Ocean(
    primary_hue="indigo",
    secondary_hue="cyan",
    neutral_hue="slate",
    font=[gr.themes.GoogleFont('Inter'), 'ui-sans-serif', 'system-ui'],
).set(
    button_primary_background_fill="linear-gradient(90deg, #6366f1 0%, #0ea5e9 100%)",
    button_primary_background_fill_hover="linear-gradient(90deg, #4f46e5 0%, #0284c7 100%)",
)

css = """
.container { max-width: 1400px; margin: auto; }
.header-box {
    text-align: center;
    margin-bottom: 25px;
    padding: 25px;
    background: linear-gradient(135deg, #0f172a 0%, #1e293b 100%);
    border-radius: 12px;
    color: white;
}
.header-title {
    font-size: 2.5rem;
    font-weight: 800;
}
.gradient-text {
    background: -webkit-linear-gradient(45deg, #60A5FA, #22D3EE);
    -webkit-background-clip: text;
    -webkit-text-fill-color: transparent;
}
.status-box {
    font-weight: bold;
    text-align: center;
    border: none;
    background: transparent;
}
.model-card-content {
    display: flex;
    flex-wrap: wrap;
    justify-content: center;
    align-items: center;
    gap: 15px;
    font-size: 0.9rem;
    color: #cbd5e1;
}
.model-card-item {
    display: flex;
    align-items: center;
    justify-content: center;
    gap: 6px;
    color: #94a3b8;
}
.model-card-link {
    color: #3b82f6;
    text-decoration: none;
    font-weight: 500;
    transition: color 0.2s;
}
.model-card-link:hover {
    color: #2563eb;
    text-decoration: underline;
}
.history-container {
    max-height: 650px;
    overflow-y: auto;
    padding: 10px;
    background: #f1f5f9;
    border-radius: 8px;
}
.info-box {
    background: #f8fafc;
    padding: 12px;
    border-radius: 6px;
    border-left: 4px solid #3b82f6;
    margin: 10px 0;
}
"""

EXAMPLES_LIST = [
    ["Về miền Tây không chỉ để ngắm nhìn sông nước hữu tình, mà còn để cảm nhận tấm chân tình của người dân nơi đây.", "Vĩnh (nam miền Nam)"],
    ["Hà Nội những ngày vào thu mang một vẻ đẹp trầm mặc và cổ kính đến lạ thường.", "Bình (nam miền Bắc)"],
    ["Thành phố Hồ Chí Minh luôn chuyển mình không ngừng với nhịp sống hối hả, năng động.", "Dung (nữ miền Nam)"],
]

initial_status = f"✅ Model đã tải thành công! (Chạy trên **{DEVICE_INFO}**). Hỗ trợ xử lý background và lưu lịch sử." if model_manager.is_ready() else "⚠️ Model đang được tải hoặc chưa sẵn sàng..."

with gr.Blocks(title="VieNeu-TTS", theme=theme, css=css) as demo:
    with gr.Column(elem_classes="container"):
        gr.HTML(f"""
<div class="header-box">
    <h1 class="header-title">
        <span class="header-icon">🦜</span>
        <span class="gradient-text">VieNeu-TTS Studio</span>
    </h1>
    <p style="margin: 10px 0;">Chế độ: {DEVICE_INFO} | Background Processing ✅ | History ✅</p>
    <p style="font-size: 0.85rem; color: #94a3b8;">📁 Lịch sử lưu tại: {HISTORY_DIR}</p>
    <div class="model-card-content">
        <div class="model-card-item">
            <strong>Repository:</strong>
            <a href="https://github.com/pnnbao97/VieNeu-TTS" target="_blank" class="model-card-link">GitHub</a>
        </div>
        <div class="model-card-item">
            <strong>Tác giả:</strong>
            <span>Phạm Nguyễn Ngọc Bảo</span>
        </div>
    </div>
</div>
        """)
        
        status_banner = gr.Markdown(initial_status)
        
        # Thêm nút kiểm tra model status
        with gr.Row():
            btn_check_model = gr.Button("🔍 Kiểm tra trạng thái Model", size="sm", variant="secondary")
            model_status_output = gr.Textbox(label="", show_label=False, interactive=False, container=False)
        
        def check_model_status():
            if model_manager.is_ready():
                return f"✅ Model sẵn sàng | Backbone: {'Loaded' if model_manager.backbone else 'Not loaded'} | Codec: {'Loaded' if model_manager.codec else 'Not loaded'}"
            else:
                return "⚠️ Model chưa sẵn sàng. Nhấn nút tổng hợp để tự động tải model."
        
        btn_check_model.click(
            fn=check_model_status,
            outputs=model_status_output
        )

        # --- TABS ---
        with gr.Tabs():
            # TAB 1: Tổng hợp
            with gr.Tab("🎙️ Tổng hợp"):
                with gr.Row(elem_classes="container"):
                    with gr.Column(scale=3):
                        text_input = gr.Textbox(
                            label=f"📝 Văn bản (Chia chunk: {MAX_CHARS_PER_CHUNK} ký tự)",
                            lines=7,
                            placeholder="Nhập văn bản tiếng Việt cần tổng hợp...",
                            value="Hà Nội, trái tim của Việt Nam, là một thành phố ngàn năm văn hiến với bề dày lịch sử và văn hóa độc đáo. Bước chân trên những con phố cổ kính quanh Hồ Hoàn Kiếm, du khách như được du hành ngược thời gian.",
                        )
                        
                        voice_select = gr.Dropdown(
                            choices=list(VOICE_SAMPLES.keys()),
                            value=list(VOICE_SAMPLES.keys())[0],
                            label="👤 Chọn giọng mẫu",
                        )
                        
                        with gr.Row():
                            btn_generate = gr.Button("🎵 Bắt đầu tổng hợp", variant="primary", size="lg")
                            btn_clear = gr.Button("🗑️ Xóa", variant="secondary", size="lg")
                    
                    with gr.Column(scale=2):
                        audio_output = gr.Audio(
                            label="🔊 Kết quả",
                            type="filepath",
                            autoplay=True
                        )
                        status_output = gr.Textbox(
                            label="📊 Trạng thái", 
                            elem_classes="status-box", 
                            value="Chờ nhập văn bản...",
                            lines=2
                        )

                gr.Examples(
                    examples=EXAMPLES_LIST,
                    inputs=[text_input, voice_select],
                    outputs=[audio_output, status_output],
                    fn=synthesize_speech,
                    cache_examples=False,
                    label="💡 Các ví dụ nhanh"
                )
            
            # TAB 2: Lịch sử
            with gr.Tab("📜 Lịch sử"):
                with gr.Row():
                    with gr.Column(scale=3):
                        gr.Markdown("### 📋 Danh sách lịch sử")
                        
                        with gr.Row():
                            btn_refresh = gr.Button("🔄 Làm mới", size="sm", variant="secondary")
                            btn_clear_all = gr.Button("🗑️ Xóa toàn bộ", size="sm", variant="stop")
                            stats_display = gr.Textbox(
                                value=get_processing_stats(),
                                label="",
                                show_label=False,
                                interactive=False,
                                container=False
                            )
                        
                        history_display = gr.HTML(
                            value=get_history_list(),
                            elem_classes="history-container"
                        )
                    
                    with gr.Column(scale=2):
                        gr.Markdown("### 🔍 Chi tiết bản ghi")
                        
                        with gr.Row():
                            history_select = gr.Textbox(
                                label="Nhập số thứ tự (vd: 1, 2, 3...)",
                                placeholder="Nhập số...",
                                scale=3
                            )
                            btn_load_history = gr.Button("📂 Tải", variant="primary", scale=1)
                        
                        history_info = gr.Textbox(
                            label="ℹ️ Thông tin",
                            lines=6,
                            elem_classes="info-box"
                        )
                        
                        history_audio = gr.Audio(
                            label="🔊 Audio", 
                            type="filepath"
                        )
                        
                        history_voice = gr.Textbox(
                            label="🎭 Giọng đã dùng",
                            interactive=False
                        )
                        
                        history_text = gr.Textbox(
                            label="📄 Văn bản đầy đủ",
                            lines=5,
                            interactive=False
                        )
                        
                        with gr.Row():
                            btn_reuse = gr.Button("♻️ Tái sử dụng văn bản", variant="secondary")
            
            # TAB 3: Thông tin
            with gr.Tab("ℹ️ Thông tin"):
                gr.Markdown(f"""
                ## 🎯 Về VieNeu-TTS
                
                **VieNeu-TTS** là hệ thống tổng hợp giọng nói tiếng Việt sử dụng công nghệ AI tiên tiến.
                
                ### ⚙️ Cấu hình hiện tại
                - **Model Backbone**: Q4 GGUF (llama-cpp)
                - **Codec**: ONNX Decoder
                - **Sample Rate**: {SAMPLE_RATE} Hz
                - **Max Chunk Size**: {MAX_CHARS_PER_CHUNK} ký tự
                - **Thư mục lịch sử**: `{HISTORY_DIR}`
                
                ### 🎭 Giọng mẫu có sẵn
                Hệ thống hỗ trợ **{len(VOICE_SAMPLES)}** giọng mẫu:
                - **Nam miền Bắc**: Tuyên, Bình
                - **Nam miền Nam**: Vĩnh, Nguyên, Sơn
                - **Nữ miền Bắc**: Ngọc, Ly
                - **Nữ miền Nam**: Đoan, Dung
                
                ### 📌 Hướng dẫn sử dụng
                
                1. **Tổng hợp giọng nói**:
                   - Nhập văn bản vào ô "Văn bản"
                   - Chọn giọng mẫu phù hợp
                   - Nhấn "Bắt đầu tổng hợp"
                   - Đợi hệ thống xử lý và nghe kết quả
                
                2. **Xem lịch sử**:
                   - Vào tab "Lịch sử"
                   - Nhấn "Làm mới" để cập nhật danh sách
                   - Nhập số thứ tự và nhấn "Tải" để xem chi tiết
                
                3. **Tái sử dụng**:
                   - Trong tab Lịch sử, tải bản ghi cũ
                   - Nhấn "Tái sử dụng văn bản" để copy sang tab Tổng hợp
                
                ### 🔧 Tính năng nâng cao
                - ✅ Xử lý background (không phụ thuộc UI)
                - ✅ Lưu lịch sử tự động
                - ✅ Chia chunk thông minh
                - ✅ Thread-safe operations
                - ✅ Tự động xóa file cũ khi vượt quá 100 bản ghi
                - ✅ Auto-reload model sau khi reload trang
                
                ### 📊 Thống kê
                {get_processing_stats()}
                
                ### 🔗 Liên kết
                - [GitHub Repository](https://github.com/pnnbao97/VieNeu-TTS)
                - [Model Hub](https://huggingface.co/pnnbao-ump)
                
                ---
                **Phiên bản**: 2.0 Enhanced | **Tác giả**: Phạm Nguyễn Ngọc Bảo
                """)
        
        # Event handlers - Tab Tổng hợp
        btn_generate.click(
            fn=synthesize_speech,
            inputs=[text_input, voice_select],
            outputs=[audio_output, status_output]
        )
        
        btn_clear.click(
            fn=lambda: ("", None, "Đã xóa"),
            outputs=[text_input, audio_output, status_output]
        )
        
        # Event handlers - Tab Lịch sử
        btn_refresh.click(
            fn=refresh_history,
            outputs=history_display
        ).then(
            fn=get_processing_stats,
            outputs=stats_display
        )
        
        btn_load_history.click(
            fn=load_history_item,
            inputs=history_select,
            outputs=[history_audio, history_text, history_voice, history_info]
        )
        
        def clear_all():
            msg = clear_all_history()
            return get_history_list(), msg
        
        btn_clear_all.click(
            fn=clear_all,
            outputs=[history_display, stats_display]
        )
        
        # Nút tái sử dụng văn bản
        def reuse_text(text, voice):
            return text, voice, "✅ Đã tải văn bản vào tab Tổng hợp"
        
        btn_reuse.click(
            fn=reuse_text,
            inputs=[history_text, history_voice],
            outputs=[text_input, voice_select, status_output]
        )

if __name__ == "__main__":
    print(f"\n{'='*60}")
    print(f"🚀 VieNeu-TTS Studio đã sẵn sàng!")
    print(f"📂 Lịch sử lưu tại: {HISTORY_DIR}")
    print(f"🎭 Số giọng mẫu: {len(VOICE_SAMPLES)}")
    print(f"⚙️  Chế độ: {DEVICE_INFO}")
    print(f"✅ Model status: {'Ready' if model_manager.is_ready() else 'Not ready'}")
    print(f"{'='*60}\n")
    
    demo.queue().launch(
        server_name="0.0.0.0",
        server_port=7860,
        show_error=True
    )