"""
AI智能耳机助手核心流程示例
演示：本地语音采集 → 端侧VAD检测 → 云端大模型推理 → 语音播报
"""

import asyncio
import hashlib
from typing import Optional
from dataclasses import dataclass
from datetime import datetime

 ============== 1. 数据模型定义 ==============
@dataclass
class AudioFrame:
    """音频帧数据结构"""
    timestamp: datetime
    pcm_data: bytes       16kHz 16-bit PCM音频数据
    duration_ms: int      帧时长（ms）

@dataclass
class ASRResult:
    """语音识别结果"""
    text: str
    confidence: float
    is_final: bool

 ============== 2. 端侧组件：低功耗语音唤醒与VAD ==============
class OnDeviceVoiceDetector:
    """
    端侧语音检测器
    采用两级唤醒架构，功耗极低
    """
    
    def __init__(self):
         第一级：基于能量的VAD（功耗 ~0.5mW）
        self.energy_threshold = 0.02
         第二级：轻量级CNN唤醒词模型（参数量 ~50KB）
        self.wake_word_model = self._load_lightweight_cnn()
        self.is_awake = False
    
    def _load_lightweight_cnn(self):
        """加载轻量级CNN唤醒词检测模型"""
         实际部署中模型参数量约50KB
        return "cnn_wake_word_model_v2"
    
    def energy_detection(self, audio_frame: AudioFrame) -> bool:
        """第一级：能量检测 - 快速判断是否有人声"""
         计算音频帧能量
        energy = sum(abs(b) for b in audio_frame.pcm_data) / len(audio_frame.pcm_data)
        return energy > self.energy_threshold
    
    def wake_word_detection(self, audio_frame: AudioFrame) -> tuple[bool, float]:
        """第二级：唤醒词检测 - 确认是否为有效唤醒"""
         使用轻量级CNN进行关键词检测
         实测误唤醒率 <0.3次/天
        confidence = 0.95   模拟检测置信度
        return confidence > 0.7, confidence
    
    def process_audio(self, frame: AudioFrame) -> Optional[str]:
        """处理音频帧，检测唤醒词"""
         第一级：能量检测（极低功耗）
        if not self.energy_detection(frame):
            return None   无语音活动，保持深度休眠
        
         第二级：CNN唤醒词检测
        is_wake, conf = self.wake_word_detection(frame)
        if is_wake:
            self.is_awake = True
            return "WAKE_WORD_DETECTED"
        return None


 ============== 3. 云端调用：大模型推理接口 ==============
class CloudLLMClient:
    """
    云端大模型客户端
    负责将用户语音识别结果发送到云端大模型进行推理
    """
    
    def __init__(self, api_endpoint: str, model_name: str = "gpt-4"):
        self.api_endpoint = api_endpoint
        self.model_name = model_name
        self.conversation_history = []   维护对话上下文
    
    async def chat_completion(self, user_text: str, context: dict) -> str:
        """
        调用云端大模型进行推理
        
        实际调用的大模型包括：DeepSeek、豆包、通义千问、ChatGPT、Claude等
        涂鸦等平台已提供统一的API接入方案，兼容多模型[reference:8]
        """
         构建请求载荷
        payload = {
            "model": self.model_name,
            "messages": self.conversation_history + [
                {"role": "user", "content": user_text}
            ],
            "context": context,   包含场景、用户偏好等信息
            "temperature": 0.7
        }
        
         模拟API调用（实际使用aiohttp/requests）
         response = await aiohttp.post(self.api_endpoint, json=payload)
         这里模拟云端推理结果
        response_text = await self._simulate_cloud_inference(user_text, context)
        
         更新对话历史
        self.conversation_history.append({"role": "user", "content": user_text})
        self.conversation_history.append({"role": "assistant", "content": response_text})
        
        return response_text
    
    async def _simulate_cloud_inference(self, user_text: str, context: dict) -> str:
        """模拟云端大模型推理"""
         实际场景中，大模型具备上下文感知能力
         例如用户说“调低音量”后，系统可自动关联“刚才的音乐”，无需重复指明操作对象[reference:9]
        if "翻译" in user_text:
            return f"【翻译结果】{user_text.replace('翻译', '')}的英文翻译是..."
        elif "会议纪要" in user_text:
            return "【会议纪要】会议核心要点：1. ... 2. ... 待办事项：..."
        else:
            return f"AI助手：收到您的指令「{user_text}」，正在为您处理。"


 ============== 4. 主控制器：端云协同编排 ==============
class AIEarphoneAssistant:
    """
    AI智能耳机助手主控制器
    端云协同：端侧处理实时任务，云端处理复杂推理
    """
    
    def __init__(self):
         端侧组件
        self.voice_detector = OnDeviceVoiceDetector()
         云端组件
        self.cloud_client = CloudLLMClient(
            api_endpoint="https://api.example.com/v1/chat",
            model_name="deepseek-chat"
        )
         本地命令集（端侧直接执行，无需上云）
        self.local_commands = {
            "音量增大": self._increase_volume,
            "音量减小": self._decrease_volume,
            "下一首": self._next_track,
            "上一首": self._prev_track,
            "暂停": self._pause,
            "播放": self._play
        }
    
    def _increase_volume(self):
        print("[端侧执行] 音量 +1")
    
    def _decrease_volume(self):
        print("[端侧执行] 音量 -1")
    
    def _next_track(self):
        print("[端侧执行] 切换下一首")
    
    def _prev_track(self):
        print("[端侧执行] 切换上一首")
    
    def _pause(self):
        print("[端侧执行] 暂停播放")
    
    def _play(self):
        print("[端侧执行] 开始播放")
    
    async def process_user_input(self, audio_frame: AudioFrame):
        """处理用户输入（端云协同核心流程）"""
        
         Step 1: 端侧唤醒检测（全程本地闭环）
        wake_result = self.voice_detector.process_audio(audio_frame)
        if not wake_result:
            return   未唤醒，继续低功耗待机
        
        print(f"[端侧] 唤醒词检测到，置信度：高")
        
         Step 2: 端侧ASR语音识别（部分方案支持端侧轻量级ASR）
        user_text = "帮我翻译一下这段文字"   模拟语音识别结果
        
         Step 3: 判断任务类型——端侧执行 vs 云端推理
        if user_text in self.local_commands:
             简单命令：端侧直接执行，毫秒级响应
            self.local_commands[user_text]()
            print(f"[端侧] 本地执行完成，响应延迟 < 50ms")
        else:
             复杂任务：上传云端大模型
            print(f"[云端] 发送请求到云端大模型，用户指令：{user_text}")
            
             构建上下文（包含场景信息、用户偏好、历史对话）
            context = {
                "scene": "meeting",   会议场景
                "language": "zh-CN",
                "noise_level": "low"
            }
            
             调用云端大模型
            response = await self.cloud_client.chat_completion(user_text, context)
            print(f"[云端] 大模型返回：{response}")
            
             TTS语音合成并播报
            print(f"[端侧] TTS播报：{response[:50]}...")


 ============== 5. 运行示例 ==============
async def main():
     初始化AI智能耳机助手
    assistant = AIEarphoneAssistant()
    
     模拟用户语音输入
    test_frame = AudioFrame(
        timestamp=datetime.now(),
        pcm_data=b'\x00\x01\x02\x03',   模拟PCM数据
        duration_ms=20
    )
    
     处理用户请求
    await assistant.process_user_input(test_frame)

 运行
 asyncio.run(main())