import websocket
import json
import requests
import time
import whisper
import threading

# --- KONFIGURATION ---
MISTY_IP = "192.168.68.58"
DATEI_NAME = "bumper_aufnahme.wav"
AUFNAHME_DAUER = 10

# Flag, um zu verhindern, dass die Analyse mehrfach gleichzeitig startet
laeuft_gerade = False

def coaching_prozess():
    global laeuft_gerade
    laeuft_gerade = True
    
    # 1. Start-Signal
    print("--- Bumper gedrückt! Starte Coaching ---")
    requests.post(f"http://{MISTY_IP}/api/tts/speak", json={
        "text": "Bumper erkannt. Ich höre dir jetzt für 10 Sekunden zu.",
        "speechLocale": "de-DE"
    })
    time.sleep(4)

    # 2. Aufnahme
    print(f"--- Aufnahme läuft ({AUFNAHME_DAUER}s) ---")
    requests.post(f"http://{MISTY_IP}/api/audio/record/start", json={"FileName": DATEI_NAME})
    time.sleep(AUFNAHME_DAUER)
    requests.post(f"http://{MISTY_IP}/api/audio/record/stop")
    time.sleep(2)

    # 3. Download
    print("--- Übertragung der Audio-Datei ---")
    r = requests.get(f"http://{MISTY_IP}/api/audio?FileName={DATEI_NAME}")
    if r.status_code == 200:
        with open(DATEI_NAME, 'wb') as f:
            f.write(r.content)
    else:
        print("Download-Fehler!"); laeuft_gerade = False; return

    # 4. KI-Analyse
    print("--- Whisper Analyse läuft ---")
    model = whisper.load_model("base")
    result = model.transcribe(DATEI_NAME, language="German", initial_prompt="Äh, ähm.")
    text = result["text"].lower()
    
    # Zählen
    anzahl_aehm = text.count("ähm")
    anzahl_aeh = text.replace("ähm", "TEMP").count("äh")
    gesamt = anzahl_aeh + anzahl_aehm
    
    # 5. Feedback
    if gesamt > 0:
        msg = f"Ich habe {gesamt} Füllwörter gehört. Versuche flüssiger zu sprechen."
        img = "e_DisorientedConfused.jpg"
    else:
        msg = "Hervorragend! Keine Füllwörter gefunden."
        img = "e_Joy.jpg"

    requests.post(f"http://{MISTY_IP}/api/images/display", json={"FileName": img})
    requests.post(f"http://{MISTY_IP}/api/tts/speak", json={"text": msg, "speechLocale": "de-DE"})
    
    print(f"Fertig! Text: {text}")
    laeuft_gerade = False

def on_message(ws, message):
    global laeuft_gerade
    data = json.loads(message)
    
    # Wir prüfen, ob das Event vom Bumper kommt
    if "message" in data and "sensor" in data["message"]:
        sensor = data["message"]["sensor"]
        is_pressed = data["message"]["isPressed"]
        
        # "br" steht für Bumper Right (Rechter Bumper)
        if sensor == "br" and is_pressed and not laeuft_gerade:
            # Starte den Prozess in einem eigenen Thread, damit die Verbindung nicht blockiert
            threading.Thread(target=coaching_prozess).start()

def on_open(ws):
    print("Verbindung zu Misty hergestellt. Drücke den RECHTEN BUMPER zum Starten.")
    # Wir abonnieren das Bumper-Event
    subscribe_msg = {
        "Operation": "subscribe",
        "Type": "BumpSensor",
        "DebounceMs": 50,
        "EventName": "BumperPress",
        "ReturnProperty": None
    }
    ws.send(json.dumps(subscribe_msg))

# WebSocket starten
ws = websocket.WebSocketApp(f"ws://{MISTY_IP}/pubsub", on_open=on_open, on_message=on_message)
ws.run_forever()