package com.cool.modules.dailyreport.service.impl;

import com.cool.modules.dailyreport.service.SpeechToTextService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.stereotype.Service;

/**
 * 语音转文字服务实现（模拟实现）
 * TODO: 后续接入真实的阿里云语音识别SDK
 */
@Slf4j
@Service
public class SpeechToTextServiceImpl implements SpeechToTextService {

    // 支持的音频格式
    private static final String[] SUPPORTED_FORMATS = {"wav", "mp3", "opus", "pcm"};

    // 音频大小限制（2MB）
    private static final long MAX_AUDIO_SIZE = 2 * 1024 * 1024;

    @Override
    public String convertToText(byte[] audioData, String format) {
        log.info("【语音识别】开始识别, 音频大小: {} bytes, 格式: {}", audioData.length, format);

        try {
            // 验证音频
            validateAudio(audioData, format);

            // TODO: 实际集成阿里云语音识别API
            // 当前为模拟实现，返回测试文本
            String result = simulateRecognition(audioData);

            log.info("【语音识别】识别成功, 结果长度: {} 字符", result.length());
            return result;

        } catch (Exception e) {
            log.error("【语音识别】识别失败", e);
            throw new RuntimeException("语音识别失败: " + e.getMessage());
        }
    }

    @Override
    public void validateAudio(byte[] audioData, String format) {
        log.info("【语音识别】验证音频, 大小: {} bytes, 格式: {}", audioData.length, format);

        // 验证音频数据不为空
        if (audioData == null || audioData.length == 0) {
            log.error("【语音识别】验证失败：音频数据为空");
            throw new RuntimeException("音频数据不能为空");
        }

        // 验证音频大小
        if (audioData.length > MAX_AUDIO_SIZE) {
            log.error("【语音识别】验证失败：音频过大, size: {}", audioData.length);
            throw new RuntimeException("音频文件不能超过2MB");
        }

        // 验证音频格式
        boolean formatSupported = false;
        for (String supportedFormat : SUPPORTED_FORMATS) {
            if (supportedFormat.equalsIgnoreCase(format)) {
                formatSupported = true;
                break;
            }
        }

        if (!formatSupported) {
            log.error("【语音识别】验证失败：不支持的格式: {}", format);
            throw new RuntimeException("不支持的音频格式，仅支持: wav, mp3, opus, pcm");
        }

        log.info("【语音识别】音频验证通过");
    }

    /**
     * 模拟语音识别（用于测试）
     * TODO: 替换为真实的阿里云API调用
     *
     * @param audioData 音频数据
     * @return 模拟的识别结果
     */
    private String simulateRecognition(byte[] audioData) {
        log.info("【语音识别】使用模拟识别（开发阶段）");

        // 返回模拟的识别结果
        return "今天完成了用户日报模块的开发工作，包括实体类创建、服务层实现和API接口开发。" +
                "遇到的问题是语音识别API还未正式接入，目前使用模拟数据进行测试。" +
                "明天计划完成前端页面开发和功能测试，并接入真实的语音识别服务。";
    }

    /*
     * TODO: 真实的阿里云语音识别实现示例
     *
     * 需要添加依赖：
     * <dependency>
     *     <groupId>com.aliyun</groupId>
     *     <artifactId>aliyun-java-sdk-core</artifactId>
     *     <version>4.6.0</version>
     * </dependency>
     *
     * 实现代码：
     *
     * @Value("${aliyun.speech.accessKeyId}")
     * private String accessKeyId;
     *
     * @Value("${aliyun.speech.accessKeySecret}")
     * private String accessKeySecret;
     *
     * @Value("${aliyun.speech.appKey}")
     * private String appKey;
     *
     * private String callAliyunApi(byte[] audioData, String format) {
     *     // 1. 创建客户端
     *     DefaultProfile profile = DefaultProfile.getProfile("cn-shanghai", accessKeyId, accessKeySecret);
     *     IAcsClient client = new DefaultAcsClient(profile);
     *
     *     // 2. 构建请求
     *     CommonRequest request = new CommonRequest();
     *     request.setSysMethod(MethodType.POST);
     *     request.setSysDomain("nls-gateway.cn-shanghai.aliyuncs.com");
     *     request.setSysVersion("2018-08-17");
     *     request.setSysAction("RecognizeSpeech");
     *     request.putQueryParameter("appkey", appKey);
     *     request.putQueryParameter("format", format);
     *     request.putQueryParameter("sample_rate", "16000");
     *     request.putBodyParameter("audio_data", Base64.getEncoder().encodeToString(audioData));
     *
     *     // 3. 发送请求并解析结果
     *     CommonResponse response = client.getCommonResponse(request);
     *     JSONObject result = JSONUtil.parseObj(response.getData());
     *     return result.getStr("result");
     * }
     */
}
