"""字幕清洗：删除寒暄幻觉与纯呻吟碎片。

ASR（whisper 无 VAD 解码）与 LLM 翻译在无语音段会输出固定套话（如“晚安/
感谢观看”/“おやすみなさい”），且在翻译产物里反复出现。处理方式为**连带
时间戳整条删除** cue 并重新编号：不能改成 '-' 占位，否则会一路渲染成可见
减号，并在翻译/过滤阶段需要额外特判。

两类词表：
- HALLUCINATION_TOKENS：中文（LLM 翻译产物中的寒暄）；
- JAPANESE_HALLUCINATION_TOKENS：日文（whisper 无 VAD 解码直接输出的套话）。

删除只针对展示时长 ≥ 阈值的长条目：短时相同词可能是剧情真实台词（如真实
互道晚安），必须保留。另外删除纯呻吟/喘息碎片（判据见 _is_pure_moan）与
 whisper 窗口内重复循环造成的重复伪影（判据见 _is_repetition_artifact）。

纯函数，不修改输入。
"""

from __future__ import annotations

import re

# Greeting/closing hallucination tokens that LLM repeats on empty/end segments.
HALLUCINATION_TOKENS = (
    "谢谢观看", "感谢观看", "感谢收看", "谢谢收看", "感谢您的观看", "感谢您的收看",
    "晚安", "下次再见", "再会", "敬请期待", "感谢您的光临", "欢迎光临",
    "再见", "多谢观看", "观看愉快",
)

# Display-duration threshold (seconds): only remove entries longer than this.
DEFAULT_THRESHOLD_SECONDS = 15.0

# 日文套话词表：whisper 无 VAD 解码会把无语音/音乐段当语音，从而重复输出
# 这些寒暄；短时相同词可能是剧情真实台词，靠时长阈值区分（同中文表机制）。
JAPANESE_HALLUCINATION_TOKENS = (
    "おやすみなさい",        # 晚安
    "ご視聴ありがとうございました",  # 感谢观看
    "ありがとうございました",        # 感谢
    "ご視聴ありがとうございます",    # 感谢观看(现在时)
    "また見てね",            # 下次再见
    "お楽しみに",            # 敬请期待
    "チャンネル登録よろしくお願いします",  # 求订阅
    "さようなら",            # 再见
    "音楽",                  # 音乐(自述)
    "Goodbye",
    "Thank you for watching",
)

# 纯呻吟/喘息字符集合：文本（去空白/标点）全部由本集合字符组成、且有效假名数
# ≤ 阈值时才判为噪声删除。集合**刻意排除** そ/こ/ね/や/ば/だ/く/へ 等假名——
# 真实短对话（そこ/やばい/ねえ/やだ/えへへ）都含这些字符，因此天然不命中，从
# 判据根源上避免误删真实短句。
MOAN_CHARS = frozenset(
    # 平假名元音与ん/ふ/は（呻吟与喘息气流音的主干）
    "あいうえおんふはっ"
    # 小写假名（ぁぃぅぇぉ）与片假名对应（アィゥェォ、ン）
    "ぁぃぅぇぉアィゥェォン"
    # 长音符/省略号/半浊音（ー〜…、…）与空白、标点（呻吟常带这些装饰）
    "ー〜…\u2026。、!?？！、"
    " \t"
)

# 短呻吟过滤的默认有效假名上限：真实呻吟/喘息碎片（あ/ん/ん?/はぁ…/あ!あ!
# /んふふ）有效假名 ≤3；>3（如ああああ）或含非呻吟字符的一律保留。
DEFAULT_MOAN_MAX_CHARS = 3

# 重复伪影判据（whisper 窗口内重复循环会输出整条重复到 30 秒的 cue）：
# 单元最长 6 字（更长的重复单元在真实数据里未见），至少重复 6 次，
# 且重复段占正文 ≥70%。真实呻吟重复次数也在 6–15 之间，靠时长区分。
REPETITION_UNIT_MAX_CHARS = 6
REPETITION_MIN_REPEATS = 6
REPETITION_MIN_COVERAGE = 0.7


def _longest_repeated_run(text: str, unit_max: int) -> tuple[str, int] | None:
    """返回正文中最长的'同一单元连续重复'片段（原文, 重复次数）。

    单元长度 1..unit_max 由短到长尝试，取片段最长的一次；无重复返回 None。
    注意用 finditer 而不是 re.search(..., pos)：模块级 re.search 的第三个位置
    参数是 flags，拿它当偏移会导致原地重搜、死循环。
    """
    best: tuple[str, int] | None = None
    for size in range(1, unit_max + 1):
        for match in re.finditer(rf"(.{{1,{size}}})\1+", text):
            run = match.group(0)
            if best is None or len(run) > len(best[0]):
                best = (run, len(run) // len(match.group(1)))
    return best


def _is_repetition_artifact(text: str, duration: float, threshold_seconds: float,
                            min_repeats: int, min_coverage: float) -> bool:
    """判断一条 cue 是否为 whisper 重复循环伪影（整条删除判据）。

    判据（同时满足）：展示时长 ≥ 阈值、同一 1–6 字单元连续重复 ≥ min_repeats 次、
    重复段占正文 ≥ min_coverage。短促重复（“ぇ”×15 只占 3 秒）是真实发声，靠
    时长区分，与寒暄幻觉同一套“长条才删”思路。
    """
    if threshold_seconds <= 0 or duration < threshold_seconds:
        return False
    stripped = text.replace("\n", "")
    found = _longest_repeated_run(stripped, REPETITION_UNIT_MAX_CHARS)
    if found is None:
        return False
    run, repeats = found
    if repeats < min_repeats or not stripped:
        return False
    return len(run) / len(stripped) >= min_coverage

def _moan_chars(text: str) -> int:
    """返回 text 中'有效假名字符'数量（呻吟判据的一部分）。

    只统计假名（片/平）与发音健全字符，空白/标点/长音符/省略号不计入，
    这样'あ…'/'ん?'/'あ〜' 的有效字符都是 1 个。
    """
    return sum(ch in "あいうえおんふはっぁぃぅぇぉアィゥェォン" for ch in text)


def _is_pure_moan(text: str, max_chars: int) -> bool:
    """判断一条字幕文本是否为'纯呻吟/喘息碎片'（整条删除判据）。

    两个条件同时满足才返回 True：
    1. 去除空白/标点后剩余字符**全部** ∈ MOAN_CHARS（即整个文本只能由呻吟
       字符、标点、空白组成，不允许出现そ/こ/ね/や/ば 等真实词假名）；
    2. 有效假名字符数 ≤ max_chars（超过阈值即使是纯呻吟长串也不删）。
    """
    chars = [c for c in text if not c.isspace()]
    # 全部字符必须都在呻吟字符集合中（含标点/长音符）。
    if not chars or any(c not in MOAN_CHARS for c in chars):
        return False
    return _moan_chars(text) <= max_chars

# 解析 SRT：每个 cue 由 序号行 + 时间轴行 + 文本行(可能多行) + 空行 组成。
# 采用逐行解析（不依赖可能粘连的跨 cue 正则），兼容文本多行。
_TS_RE = re.compile(r"^(\d{2}:\d{2}:\d{2},\d{3})\s*-->\s*(\d{2}:\d{2}:\d{2},\d{3})\s*$")


def _ts_to_seconds(ts: str) -> float:
    """Convert an SRT timestamp HH:MM:SS,mmm to seconds (float)."""
    hours, minutes, rest = ts.split(":")
    seconds, millis = rest.split(",")
    return int(hours) * 3600 + int(minutes) * 60 + int(seconds) + int(millis) / 1000


def remove_hallucination_entries(
    srt_text: str,
    tokens: tuple[str, ...],
    threshold_seconds: float = DEFAULT_THRESHOLD_SECONDS,
) -> str:
    """删除 SRT 中展示时长 ≥ 阈值且文本命中 tokens 的**整条 cue**（连带时间戳）。

    被删除的 cue 不再输出（序号、时间轴、文本全部消失），剩余 cue 按原顺序
    重新从 1 编号，保证产物是合法连续的 SRT。输入不被修改（纯函数）。

    用途：幻觉在产生处直接剔除——whisper decode_full（日语词表）与 LLM 翻译后
    （中文词表）均调用本函数，避免 '-' 占位一路流到 ASS 渲染成可见减号。
    内部委托 _remove_cues_by_predicate，与短呻吟过滤共用同一套 SRT 解析/重建。
    """

    def _keep(start_sec: float, end_sec: float, text: str) -> bool:
        """保留判据：不命中寒暄幻觉才保留。"""
        duration = end_sec - start_sec
        return not (duration >= threshold_seconds and any(t in text for t in tokens))

    return _remove_cues_by_predicate(srt_text, _keep)


def remove_short_moan_entries(
    srt_text: str,
    max_chars: int = DEFAULT_MOAN_MAX_CHARS,
) -> str:
    """删除 SRT 中'纯呻吟/喘息碎片'的**整条 cue**（whisper decode_full 去噪）。

    无 VAD 解码会把呻吟段也整段救回，字幕因此混入纯语气词碎片（あ…/ん?）。
    判据见 _is_pure_moan：文本全部由 MOAN_CHARS 组成且有效假名数 ≤ max_chars
    才删除；max_chars=0 时关闭过滤。纯函数，不修改输入。
    """
    if max_chars <= 0:
        return srt_text

    def _keep(start_sec: float, end_sec: float, text: str) -> bool:
        """保留判据：非纯呻吟碎片才保留。"""
        return not _is_pure_moan(text, max_chars)

    return _remove_cues_by_predicate(srt_text, _keep)


def remove_repetition_entries(
    srt_text: str,
    threshold_seconds: float = DEFAULT_THRESHOLD_SECONDS,
    min_repeats: int = REPETITION_MIN_REPEATS,
    min_coverage: float = REPETITION_MIN_COVERAGE,
) -> str:
    """删除 SRT 中 whisper 重复循环造成的**整条重复伪影**（ASR 产物去噪）。

    模型在窗口内卡住重复时会把同一单元写满整条 cue（实测 30 秒、重复 74–446
    次）：这种正文会让下游 LLM 跟着重复、把预算耗在思考上而报结构错误，也会
    直接渲染成超长字幕行，因此在产生处整条删除。判据见 _is_repetition_artifact：
    长条（时长 ≥ 阈值）+ 同一短单元高频重复且占满正文，真实短促呻吟不会命中。
    threshold_seconds ≤ 0 时关闭过滤。纯函数，不修改输入。
    """

    def _keep(start_sec: float, end_sec: float, text: str) -> bool:
        """保留判据：非重复伪影才保留。"""
        return not _is_repetition_artifact(
            text, end_sec - start_sec, threshold_seconds, min_repeats, min_coverage,
        )

    return _remove_cues_by_predicate(srt_text, _keep)


def _remove_cues_by_predicate(
    srt_text: str,
    keep: callable,
) -> str:
    """通用 SRT 逐条过滤：keep(起始秒, 结束秒, 文本) 为 False 的 cue 整条删除。

    删除 cue 时序号/时间轴/文本全部消失，剩余 cue 重新从 1 连续编号（合法
    SRT）。用逐行解析（不依赖跨 cue 正则，兼容多行文本）。纯函数不修改输入。
    """
    lines = srt_text.splitlines()
    kept: list[str] = []
    number = 1
    index = 0
    while index < len(lines):
        line = lines[index]
        if line.strip() and line.strip().isdigit() and index + 1 < len(lines):
            ts_match = _TS_RE.match(lines[index + 1].strip())
            if ts_match:
                # 收集本 cue 文本：时间轴后直到空行前的所有非空行（可多行）。
                text_lines: list[str] = []
                cursor = index + 2
                while cursor < len(lines) and lines[cursor].strip():
                    text_lines.append(lines[cursor].strip())
                    cursor += 1
                text = "\n".join(text_lines)
                start_sec = _ts_to_seconds(ts_match.group(1))
                end_sec = _ts_to_seconds(ts_match.group(2))
                if keep(start_sec, end_sec, text):
                    # 保留：输出 新序号+时间轴+文本+空行（重建标准 SRT）。
                    kept.append(
                        f"{number}\n{lines[index + 1].strip()}\n{text}\n"
                    )
                    number += 1
                # 删除：整条跳过（序号/时间轴/文本都不输出）。
                index = cursor
                continue
        # 非 cue 行（文件头/尾部噪声）跳过，避免序号/空行残留。
        index += 1
    return "\n".join(kept).rstrip() + "\n"


def clean_japanese_hallucinations(
    srt_text: str,
    threshold_seconds: float = DEFAULT_THRESHOLD_SECONDS,
) -> str:
    """从 SRT 中整条删除日文收尾/寒暄长时幻觉（ASR 无 VAD 解码兜底）。

    whisper 节点 decode_full=true（无 VAD 整段解码）在无语音段会输出长时
    套话占位；本函数把展示时长 ≥ 阈值且文本含 JAPANESE_HALLUCINATION_TOKENS
    的**整条 cue 连带时间戳删除**、剩余重编号。短时相同词（剧情真实道晚安）
    保留。纯函数，不修改输入。
    """
    return remove_hallucination_entries(srt_text, JAPANESE_HALLUCINATION_TOKENS, threshold_seconds)


def clean_srt_text(
    srt_text: str,
    threshold_seconds: float = DEFAULT_THRESHOLD_SECONDS,
) -> str:
    """从 SRT 中整条删除中文长时寒暄幻觉（LLM 翻译产物清洗）。

    对展示时长 ≥ 阈值且文本含 HALLUCINATION_TOKENS 的 cue 连带时间戳整条
    删除、剩余重编号；短时相同词（剧情真实互道晚安）保留。与
    clean_japanese_hallucinations 同机制，词表不同。纯函数，不修改输入。
    """
    return remove_hallucination_entries(srt_text, HALLUCINATION_TOKENS, threshold_seconds)