# ==== F5-TTS_RUSSIAN — свой минимальный Gradio Space, по образу GigaAM ====
#
# Деплой (как GigaAM):
# 1. huggingface.co -> New Space -> SDK: Gradio -> Hardware: ZeroGPU
#    (бесплатно, но с очередью и лимитом времени на вызов — для одной
#    реплики этого достаточно; если не подойдёт, платный T4 small).
# 2. Положить рядом с этим файлом:
#    - requirements.txt (см. ниже)
#    - ref_voice.wav — 5-15 секунд ЧИСТОЙ речи голосом, которым должен
#      говорить бот (без музыки/шума на фоне, лучше строгая, ровная
#      дикция — F5-TTS клонирует именно тембр и манеру произношения)
#    - переписать REF_TEXT ниже на ТОЧНУЮ дословную расшифровку того, что
#      реально сказано на ref_voice.wav (лишний/неточный текст — главная
#      причина кривых результатов у F5-TTS)
# 3. Закоммитить (через веб-интерфейс Space или git push) — Space сам
#    соберётся и на первый вызов подтянет веса модели с HF (holodный
#    старт может занять пару минут — это нормально).
# 4. В переменных окружения бота на Render задать:
#      TTS_SPACE=твой-юзернейм/имя-space
#
# requirements.txt:
#   f5-tts
#   gradio
#   soundfile
#   spaces

import os
import tempfile

import gradio as gr
import soundfile as sf
import spaces
from f5_tts.api import F5TTS

# ---- Модель ----
# F5TTS_v1_Base_v2 — самый свежий из выложенных чекпоинтов Misha24-10 на
# момент написания; если на HF появится более новый (проверить
# huggingface.co/Misha24-10/F5-TTS_RUSSIAN) — можно смело поменять здесь.
REPO = "Misha24-10/F5-TTS_RUSSIAN"
CKPT_SUBPATH = "F5TTS_v1_Base_v2/model_last_inference.safetensors"
VOCAB_SUBPATH = "F5TTS_v1_Base/vocab.txt"

from huggingface_hub import hf_hub_download

# Сами файлы весов можно тянуть на старте — это обычное скачивание,
# GPU для этого не нужен.
ckpt_path = hf_hub_download(REPO, CKPT_SUBPATH)
vocab_path = hf_hub_download(REPO, VOCAB_SUBPATH)

# ---- Референсный голос ----
REF_AUDIO = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "ref_voice.wav")
# !!! ОБЯЗАТЕЛЬНО заменить на точный текст, реально сказанный в ref_voice.wav
REF_TEXT = "Судя по всему, использование костюма железного человека усугубляет ваше состояние."

# А вот сам F5TTS(...) грузит чекпоинт СРАЗУ на CUDA-устройство — на
# ZeroGPU видеокарта физически подключена к контейнеру только внутри
# вызова функции, помеченной @spaces.GPU. Если создать модель на
# верхнем уровне модуля (т.е. при старте контейнера), CUDA ещё не
# подключена -> "RuntimeError: No CUDA GPUs are available". Поэтому
# создаём модель лениво, при первом реальном запросе, уже внутри
# GPU-функции.
_tts = None


def _get_tts():
    global _tts
    if _tts is None:
        _tts = F5TTS(
            model="F5TTS_v1_Base",
            ckpt_file=ckpt_path,
            vocab_file=vocab_path,
        )
    return _tts


@spaces.GPU(duration=60)
def tts_infer(text: str) -> str:
    if not text or not text.strip():
        raise gr.Error("пустой текст")

    tts = _get_tts()
    wav, sr, _ = tts.infer(
        ref_file=REF_AUDIO,
        ref_text=REF_TEXT,
        gen_text=text.strip(),
    )

    out_path = tempfile.mktemp(suffix=".wav")
    sf.write(out_path, wav, sr)
    return out_path


demo = gr.Interface(
    fn=tts_infer,
    inputs=gr.Textbox(label="Текст"),
    outputs=gr.Audio(type="filepath", label="Озвучка"),
    api_name="tts",  # именно этот путь бот дёргает как "/tts" через @gradio/client
    title="F5-TTS_RUSSIAN — озвучка для бота",
)

demo.queue().launch()