# -*- coding: utf-8 -*-
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Normalisation de texte malgache (PLT) pour TTS.
A appeler AVANT la phonemisation / Piper a l'inference.

    from normalize_plt import normalize_plt
    texte_pret = normalize_plt("Dr. Rakoto dia manana 25 taona.")

Regles des nombres : languagesandnumbers.com (merina standard).
Traductions titres/unites/symboles : validees DeepSeek + Gemini.
"""
import re

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# 1. NOMBRES  ->  malgache en toutes lettres
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UNITS = {0:"aotra",1:"iray",2:"roa",3:"telo",4:"efatra",5:"dimy",
         6:"enina",7:"fito",8:"valo",9:"sivy"}
UNITS_COMPOSED = {1:"iraika"}
TENS = {2:"roapolo",3:"telopolo",4:"efapolo",5:"dimampolo",
        6:"enimpolo",7:"fitopolo",8:"valopolo",9:"sivifolo"}
HUNDREDS = {2:"roanjato",3:"telonjato",4:"efajato",5:"dimanjato",
            6:"eninjato",7:"fitonjato",8:"valonjato",9:"sivinjato"}

def _sub1000(n, grand_contexte=False):
    u = n % 10; d = (n // 10) % 10; c = n // 100
    bas_parts = []
    if u:
        bas_parts.append(UNITS_COMPOSED.get(u, UNITS[u]) if (d or c) else UNITS[u])
    if d == 1 and u:
        bas = bas_parts[0] + " ambin'ny folo"
    elif d == 1:
        bas = "folo"
    elif d >= 2:
        bas_parts.append(TENS[d]); bas = " amby ".join(bas_parts)
    else:
        bas = " amby ".join(bas_parts) if bas_parts else ""
    cent = ""
    if c == 1: cent = "zato"
    elif c >= 2: cent = HUNDREDS[c]
    if bas and cent:
        return bas + (" sy " if grand_contexte else " amby ") + cent
    return bas or cent

def _compose_grand(n):
    if n < 1000:
        return _sub1000(n, grand_contexte=False)
    parts = []; reste = n
    for val, name in [(10**6,"tapitrisa"),(10**5,"hetsy"),(10**4,"alina"),(1000,"arivo")]:
        q = reste // val
        if q:
            if val >= 10**4:
                coef = "iray" if q == 1 else _compose_grand(q)
                parts.append((coef + " " + name, val))
            else:
                coef = "" if q == 1 else _compose_grand(q) + " "
                parts.append((coef + name, val))
            reste %= val
    if reste:
        parts.append((_sub1000(reste, grand_contexte=True), 1))
    parts_sorted = [p[0] for p in sorted(parts, key=lambda x: x[1])]
    return " sy ".join(parts_sorted)

def nombre_malgache(n):
    n = int(n)
    if n == 0: return "aotra"
    if n < 0:  return "minisy " + _compose_grand(-n)
    return _compose_grand(n)

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# 2. TABLES (validees DeepSeek + Gemini)
# ============================================================
TITRES = {
    r"\bDr\.?":   "Dokotera",
    r"\bPr\.?":   "Profesora",
    r"\bMme\b":   "Ramatoa",
    r"\bRtoa\b":  "Ramatoa",
    r"\bMlle\b":  "Ramatoakely",
    r"\bMelle\b": "Ramatoakely",
    r"\bRkely\b": "Ramatoakely",
    r"\bMr\.?":   "Andriamatoa",
    r"\bAmtoa\b": "Andriamatoa",
    r"\bSte\.?":  "Masindahy",   # Ste AVANT St
    r"\bSt\.?":   "Masindahy",
    r"\bVve\b":   "Mpitondratena",
    r"\bMe\b":    "Maitre",
}
ABREV = {
    r"\betc\.?": "sy ny sisa",
    r"\bex\.?":  "ohatra",
    r"\bcf\.?":  "jereo",
    r"\bp\.":    "pejy",
    r"\bn°":     "laharana faha",
    r"\bN°":     "laharana faha",
    r"\btél\.?": "telefaonina",
}
MONNAIES = {
    "FCFA":"farantsa CFA","MGA":"Ariary","Ar":"Ariary",
    "USD":"dolara amerikana","EUR":"euro",
    "€":"euro","$":"dolara","£":"livre sterling","¥":"yen",
}
UNITES = {
    "km":"kilometatra","cm":"santimetatra","mm":"milimetatra",
    "kg":"kilao","mg":"miligrama","g":"grama",
    "L":"litatra","ml":"mililitatra","ha":"hektara",
}
SYMBOLES = {"+":"miampy","=":"mitovy","×":"ampitomboina"}

def _nb(x): return _compose_grand(int(x))

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# 3. NORMALISATION
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def normalize_plt(text):
    t = text
    # 0) apostrophes courbes -> apostrophe droite (') EN TOUT PREMIER. Bug reel
    # constate : tafitaribhi (G2P) echoue SILENCIEUSEMENT sur une apostrophe
    # courbe -- le mot concerne (ex. "tamin'ny" avec ' U+2019, tres frequent :
    # clavier mobile, Word, copier-coller) ressort NON phonemise (texte brut
    # mele aux phonemes du reste de la phrase), ce que le modele n'a jamais vu
    # a l'entrainement -> hallucination localisee sur CE mot (allongement/saut/
    # repetition). Le corpus d'entrainement (mimba/styletts2-plt-corpus) applique
    # exactement cette normalisation avant phonemisation (fiche du dataset).
    t = t.replace("’", "'").replace("‘", "'").replace("ʼ", "'")
    # 1) titres + abreviations EN PREMIER (nettoie les points Dr. p. etc.)
    for table in (TITRES, ABREV):
        for pat, repl in table.items():
            t = re.sub(pat, repl, t)
    # 2) montants nombre+monnaie
    t = re.sub(r"(\d+)\s*(FCFA|MGA|Ar|USD|EUR|€|\$|£|¥)",
               lambda m: f"{_nb(m.group(1))} {MONNAIES.get(m.group(2), m.group(2))}", t)
    # 3) nombre+unite
    t = re.sub(r"(\d+)\s*(km|cm|mm|kg|mg|ml|L|ha|g)\b",
               lambda m: f"{_nb(m.group(1))} {UNITES.get(m.group(2), m.group(2))}", t)
    # 4) pourcentage / degres
    t = re.sub(r"(\d+)\s*%",  lambda m: f"{_nb(m.group(1))} isan-jato", t)
    t = re.sub(r"(\d+)\s*°C", lambda m: f"{_nb(m.group(1))} degre Celsius", t)
    t = re.sub(r"(\d+)\s*°",  lambda m: f"{_nb(m.group(1))} degre", t)
    # 5) heures 14h30 / 14h
    t = re.sub(r"(\d{1,2})h(\d{2})?",
               lambda m: f"{_nb(m.group(1))} ora" + (f" sy {_nb(m.group(2))} minitra" if m.group(2) else ""), t)
    # 6) symboles seuls (pas les codes monnaie deja geres -> evite 'Ariary iary')
    for sym, repl in [("€","euro"),("$","dolara"),("£","livre sterling"),("¥","yen")]:
        t = t.replace(sym, " "+repl+" ")
    for sym, repl in SYMBOLES.items():
        t = t.replace(sym, " "+repl+" ")
    # 7) nombres isoles restants (SEULEMENT les nombres autonomes, bornes par
    # une limite de mot des deux cotes -- evite de convertir un chiffre colle
    # a des lettres, ex. pseudo "Zaw2" ou hashtag "#100Africanmyths", qui ne
    # sont pas de vrais nombres a epeler et deviendraient des mots inventes)
    t = re.sub(r"\b\d+\b", lambda m: _nb(m.group(0)), t)
    # 8) nettoyage
    t = re.sub(r"\s+", " ", t).strip()
    # 9) garde de ponctuation finale (comme _preprocess() de app.py) : sans
    #    terminaison, le modele n'a pas de repere de fin et a tendance a repeter
    #    la derniere syllabe. On ajoute un point si le texte ne finit pas deja
    #    par une ponctuation terminale (le vocab BlueTTS contient . , ! ? ; :).
    if t and not re.search(r"[.!?;:,]$", t):
        t += "."
    return t


if __name__ == "__main__":
    tests = [
        "Dr. Rakoto dia manana 25 taona.",
        "Nividy 500 FCFA sy 1200 Ar aho.",
        "Mandeha 15 km sy mividy 2 kg vary.",
        "Mahazo 15% ny mpianatra, 30°C ny andro.",
        "Tonga tamin'ny 14h30 izy.",
        "St. Paul sy Ste. Marie no eto.",
        "Jereo p. 25 sy ohatra etc.",
        "2 + 3 = 5 ary 4 × 2.",
    ]
    for s in tests:
        print("IN :", s); print("OUT:", normalize_plt(s), "\n")