smart-speaker/app/audio/wakeword.py

"""
Wake word detection module using Porcupine.
Listens for the "Alexandr" wake word.
"""

# Этот модуль отвечает за "уши" ассистента в режиме ожидания.
# Он использует библиотеку Porcupine для эффективного (мало CPU) обнаружения ключевой фразы "Alexandr".

import pvporcupine
import pyaudio
import struct
from ..core.config import PORCUPINE_ACCESS_KEY, PORCUPINE_KEYWORD_PATH
from ..core.audio_manager import get_audio_manager


class WakeWordDetector:
    """Класс для обнаружения wake word с использованием Porcupine."""

    def __init__(self):
        self.porcupine = None
        self.audio_stream = None
        self.pa = None
        self._stream_closed = True  # Флаг состояния потока (закрыт/открыт)

    def initialize(self):
        """Инициализация Porcupine и PyAudio."""
        # Создаем экземпляр Porcupine с нашим ключом доступа и файлом модели (.ppn)
        self.porcupine = pvporcupine.create(
            access_key=PORCUPINE_ACCESS_KEY, keyword_paths=[str(PORCUPINE_KEYWORD_PATH)]
        )

        # Используем общий экземпляр PyAudio
        self.pa = get_audio_manager().get_pyaudio()
        self._open_stream()
        print("🎤 Ожидание wake word 'Alexandr'...")

    def _open_stream(self):
        """Открытие аудиопотока с микрофона."""
        if self.audio_stream and not self._stream_closed:
            return  # Уже открыт

        # Если был открыт старый поток, пробуем закрыть
        if self.audio_stream:
            try:
                self.audio_stream.close()
            except:
                pass

        # Открываем поток с параметрами, которые требует Porcupine
        self.audio_stream = self.pa.open(
            rate=self.porcupine.sample_rate,
            channels=1,
            format=pyaudio.paInt16,
            input=True,
            frames_per_buffer=self.porcupine.frame_length,
        )
        self._stream_closed = False

    def stop_monitoring(self):
        """Явная остановка и закрытие потока (чтобы освободить микрофон для других задач)."""
        if self.audio_stream and not self._stream_closed:
            try:
                self.audio_stream.stop_stream()
                self.audio_stream.close()
            except:
                pass
            self._stream_closed = True

    def wait_for_wakeword(self, timeout: float = None) -> bool:
        """
        Блокирующая функция: ждет, пока не будет услышана фраза "Alexandr"
        или пока не истечет timeout.

        Args:
            timeout: Максимальное время ожидания в секундах. None = ждать бесконечно.

        Returns:
            True, если фраза обнаружена. False, если вышел таймаут.
        """
        import time

        if not self.porcupine:
            self.initialize()

        # Убеждаемся, что поток открыт
        self._open_stream()

        start_time = time.time()

        while True:
            # Проверка таймаута
            if timeout and (time.time() - start_time > timeout):
                return False

            # Читаем небольшой кусочек аудио (frame)
            pcm = self.audio_stream.read(
                self.porcupine.frame_length, exception_on_overflow=False
            )
            # Конвертируем байты в кортеж чисел (требование Porcupine)
            pcm = struct.unpack_from("h" * self.porcupine.frame_length, pcm)

            # Обрабатываем фрейм через Porcupine
            keyword_index = self.porcupine.process(pcm)

            # Если keyword_index >= 0, значит ключевое слово обнаружено
            if keyword_index >= 0:
                print("✅ Wake word обнаружен!")
                # Важно: закрываем поток, чтобы освободить микрофон для STT (Deepgram)
                self.stop_monitoring()
                return True

    def check_wakeword_once(self) -> bool:
        """
        Неблокирующая проверка (один кадр).
        Используется во время того, как ассистент говорит (TTS),
        чтобы проверить, не пытается ли пользователь его перебить.

        Returns:
            True, если фраза обнаружена прямо сейчас.
        """
        if not self.porcupine:
            self.initialize()

        try:
            self._open_stream()

            pcm = self.audio_stream.read(
                self.porcupine.frame_length, exception_on_overflow=False
            )
            pcm = struct.unpack_from("h" * self.porcupine.frame_length, pcm)

            keyword_index = self.porcupine.process(pcm)
            if keyword_index >= 0:
                print("🛑 Wake word обнаружен во время ответа!")
                return True
            return False
        except Exception:
            return False

    def cleanup(self):
        """Освобождение ресурсов при выходе."""
        self.stop_monitoring()
        # self.pa.terminate() - Не делаем этого, так как PyAudio общий
        if self.porcupine:
            self.porcupine.delete()


# Глобальный экземпляр детектора (Singleton)
_detector = None


def get_detector() -> WakeWordDetector:
    """Получить или создать глобальный экземпляр детектора."""
    global _detector
    if _detector is None:
        _detector = WakeWordDetector()
    return _detector


def wait_for_wakeword(timeout: float = None) -> bool:
    """Внешняя функция для ожидания wake word."""
    return get_detector().wait_for_wakeword(timeout)


def stop_monitoring():
    """Внешняя функция для остановки мониторинга."""
    if _detector:
        _detector.stop_monitoring()


def cleanup():
    """Внешняя функция очистки ресурсов."""
    global _detector
    if _detector:
        _detector.cleanup()
        _detector = None


def check_wakeword_once() -> bool:
    """Внешняя функция для быстрой проверки."""
    return get_detector().check_wakeword_once()