#include <QtTest>

#include <cmath>
#include <vector>

#include "vad.h"

namespace {

constexpr size_t kFrame = 320;   // 20ms @16k
constexpr double kPi    = 3.14159265358979323846;

// 生成 amplitude 幅值的 440Hz 正弦，用来模拟"有内容"的音频
std::vector<float> tone(size_t samples, float amplitude)
{
    std::vector<float> v(samples);
    for (size_t i = 0; i < samples; ++i) {
        v[i] = amplitude * (float) std::sin(2.0 * kPi * 440.0 * (double) i / 16000.0);
    }
    return v;
}

int countSpeech(lc::Vad & vad, const std::vector<float> & audio)
{
    int speech = 0;
    for (size_t off = 0; off + kFrame <= audio.size(); off += kFrame) {
        if (vad.feed(audio.data() + off, kFrame)) ++speech;
    }
    return speech;
}

} // namespace

// VAD 的回归测试。
//
// 关键教训：噪声底必须用"最小值跟踪"。曾经用均值跟踪，遇到本来就很轻的音频
// （峰值 RMS 只有 0.03 量级的录音）会把阈值抬到语音电平之上，把绝大部分话音
// 判成静音 —— 实时字幕于是每句都被切断。
class TstVad : public QObject {
    Q_OBJECT

private slots:
    void backgroundStaysSilent()
    {
        lc::Vad vad;
        const auto bg = tone(kFrame * 200, 0.001f);   // rms ≈ 0.0007
        QCOMPARE(countSpeech(vad, bg), 0);
    }

    // 轻语音必须被判成语音：这里语音 rms ≈ 0.0028，
    // 旧的"均值跟踪 + 0.004 绝对下限"实现会全部漏掉。
    void quietSpeechIsDetected()
    {
        lc::Vad vad;
        const auto bg = tone(kFrame * 40, 0.001f);    // rms ≈ 0.0007
        countSpeech(vad, bg);

        const auto sp = tone(kFrame * 100, 0.004f);   // rms ≈ 0.0028
        const int speech = countSpeech(vad, sp);
        QVERIFY2(speech >= 95,
                 qPrintable(QString("轻语音只被识别出 %1/100 帧").arg(speech)));
    }

    void loudSpeechIsDetected()
    {
        lc::Vad vad;
        const auto sp = tone(kFrame * 50, 0.2f);
        QVERIFY(countSpeech(vad, sp) >= 48);
    }

    void floorFollowsQuietInput()
    {
        lc::Vad vad;
        const auto bg = tone(kFrame * 200, 0.001f);
        countSpeech(vad, bg);
        // 噪声底应该已经下探到背景噪声量级，而不是停在初值
        QVERIFY2(vad.noiseFloor() < 0.002f,
                 qPrintable(QString("噪声底仍为 %1").arg(vad.noiseFloor())));
    }
};

QTEST_MAIN(TstVad)
#include "tst_vad.moc"