# 48kHz vs 44.1kHz 비교 분석

import scipy.signal as signal

def analyze_frequency_response():
    """주파수 응답 분석"""
    
    # 테스트 신호 생성 (20kHz 사인파)
    fs_44k = 44100
    fs_48k = 48000
    duration = 1.0
    
    # 20kHz 테스트 톤
    t_44k = np.linspace(0, duration, int(fs_44k * duration))
    t_48k = np.linspace(0, duration, int(fs_48k * duration))
    
    test_freq = 20000
    signal_44k = np.sin(2 * np.pi * test_freq * t_44k)
    signal_48k = np.sin(2 * np.pi * test_freq * t_48k)
    
    # Anti-aliasing 필터 시뮬레이션
    # 44.1kHz: 20kHz 컷오프
    sos_44k = signal.butter(8, 20000/(fs_44k/2), output='sos')
    filtered_44k = signal.sosfilt(sos_44k, signal_44k)
    
    # 48kHz: 22kHz 컷오프  
    sos_48k = signal.butter(8, 22000/(fs_48k/2), output='sos')
    filtered_48k = signal.sosfilt(sos_48k, signal_48k)
    
    # 위상 지연 분석
    _, phase_44k = signal.freqs_zpk(*signal.butter(8, 20000/(fs_44k/2), output='zpk'))
    _, phase_48k = signal.freqs_zpk(*signal.butter(8, 22000/(fs_48k/2), output='zpk'))
    
    return {
        'amplitude_loss_44k': 1 - np.max(np.abs(filtered_44k)) / np.max(np.abs(signal_44k)),
        'amplitude_loss_48k': 1 - np.max(np.abs(filtered_48k)) / np.max(np.abs(signal_48k)),
        'phase_delay_44k': np.mean(phase_44k),
        'phase_delay_48k': np.mean(phase_48k)
    }

results = analyze_frequency_response()
print("20kHz 신호 분석 결과:")
print(f"44.1kHz 진폭 손실: {results['amplitude_loss_44k']:.3f}")
print(f"48kHz 진폭 손실: {results['amplitude_loss_48k']:.3f}")

def calculate_data_requirements():
    """데이터 요구사항 계산"""
    
    # 기본 설정: 16bit 스테레오
    bit_depth = 16
    channels = 2
    duration_minutes = 1
    
    # 각 샘플링 주파수별 계산
    sample_rates = {
        '44.1kHz': 44100,
        '48kHz': 48000,
        '96kHz': 96000,
        '192kHz': 192000
    }
    
    results = {}
    for name, rate in sample_rates.items():
        # 초당 바이트 계산
        bytes_per_second = rate * (bit_depth // 8) * channels
        
        # 분당 바이트
        bytes_per_minute = bytes_per_second * 60
        
        # MB 단위 변환
        mb_per_minute = bytes_per_minute / (1024 * 1024)
        
        results[name] = {
            'bytes_per_second': bytes_per_second,
            'mb_per_minute': mb_per_minute,
            'mb_per_hour': mb_per_minute * 60
        }
    
    return results

data_req = calculate_data_requirements()
for rate, info in data_req.items():
    print(f"{rate}: {info['mb_per_minute']:.1f}MB/분, {info['mb_per_hour']:.1f}MB/시간")

import scipy.signal as signal
import numpy as np

class AudioSampleRateConverter:
    def __init__(self):
        self.conversion_quality = {
            'low': {'anti_alias': 8, 'kaiser_beta': 2.0},
            'medium': {'anti_alias': 16, 'kaiser_beta': 5.0}, 
            'high': {'anti_alias': 32, 'kaiser_beta': 8.0}
        }
    
    def convert_44k_to_48k(self, audio_data, quality='high'):
        """44.1kHz -> 48kHz 변환"""
        
        # 업샘플링 비율 계산
        # 48000/44100 = 160/147 = 정확한 유리수 비율
        up_factor = 160
        down_factor = 147
        
        params = self.conversion_quality[quality]
        
        # Anti-aliasing 필터 설계
        nyquist = 0.5
        cutoff = nyquist / max(up_factor, down_factor)
        
        # Kaiser 윈도우 필터
        num_taps = params['anti_alias'] * max(up_factor, down_factor)
        filter_coeffs = signal.firwin(
            num_taps, 
            cutoff, 
            window=('kaiser', params['kaiser_beta'])
        )
        
        # 리샘플링 실행
        resampled = signal.resample_poly(
            audio_data, 
            up_factor, 
            down_factor, 
            filter_coeffs
        )
        
        return resampled
    
    def analyze_conversion_artifacts(self, original, converted):
        """변환 아티팩트 분석"""
        
        # 주파수 도메인 분석
        fft_orig = np.fft.fft(original)
        fft_conv = np.fft.fft(converted[:len(original)])
        
        # THD+N 계산 (Total Harmonic Distortion + Noise)
        diff = fft_orig - fft_conv
        thd_n = 20 * np.log10(np.mean(np.abs(diff)) / np.mean(np.abs(fft_orig)))
        
        # 동적 범위 분석
        signal_power = np.mean(np.abs(fft_orig)**2)
        noise_power = np.mean(np.abs(diff)**2)
        snr = 10 * np.log10(signal_power / noise_power)
        
        return {
            'thd_n_db': thd_n,
            'snr_db': snr,
            'frequency_response_error': np.max(np.abs(diff))
        }

# 사용 예시
converter = AudioSampleRateConverter()

# 테스트 신호 생성
duration = 1.0
fs_44k = 44100
t = np.linspace(0, duration, int(fs_44k * duration))
test_signal = np.sin(2 * np.pi * 1000 * t)  # 1kHz 사인파

# 변환 실행
converted = converter.convert_44k_to_48k(test_signal, quality='high')

# 품질 분석
artifacts = converter.analyze_conversion_artifacts(test_signal, converted)
print(f"변환 품질 분석:")
print(f"THD+N: {artifacts['thd_n_db']:.2f}dB")
print(f"SNR: {artifacts['snr_db']:.2f}dB")

class RealTimeSRC:
    def __init__(self, input_rate, output_rate, buffer_size=1024):
        self.input_rate = input_rate
        self.output_rate = output_rate
        self.buffer_size = buffer_size
        
        # 변환 비율 계산
        from fractions import Fraction
        ratio = Fraction(output_rate, input_rate)
        self.up_factor = ratio.numerator
        self.down_factor = ratio.denominator
        
        # 폴리페이즈 필터 설계
        self.filter_delay = 0
        self.setup_polyphase_filter()
        
    def setup_polyphase_filter(self):
        """폴리페이즈 필터 설계"""
        # 최적화된 Kaiser 윈도우 필터
        transition_width = 0.05  # 5% transition band
        cutoff = 0.5 - transition_width
        
        # 필터 길이 자동 계산
        filter_length = int(2 * self.up_factor / transition_width)
        if filter_length % 2 == 0:
            filter_length += 1
            
        self.filter_coeffs = signal.firwin(
            filter_length,
            cutoff,
            window=('kaiser', 8.0)
        )
        
        # 폴리페이즈 구조로 재배열
        num_phases = self.up_factor
        phase_length = len(self.filter_coeffs) // num_phases
        
        self.polyphase_filters = []
        for i in range(num_phases):
            phase_coeffs = self.filter_coeffs[i::num_phases]
            self.polyphase_filters.append(phase_coeffs)
    
    def process_block(self, input_block):
        """실시간 블록 처리"""
        # 실제 구현에서는 overlap-add나 overlap-save 방법 사용
        # 여기서는 간단한 예시
        
        output_length = int(len(input_block) * self.output_rate / self.input_rate)
        output_block = signal.resample_poly(
            input_block, 
            self.up_factor, 
            self.down_factor
        )
        
        return output_block[:output_length]
    
    def get_latency_samples(self):
        """변환 지연시간 계산"""
        filter_delay = len(self.filter_coeffs) // 2
        return filter_delay * self.output_rate // self.input_rate

# 44.1kHz -> 48kHz 실시간 변환기
rt_converter = RealTimeSRC(44100, 48000, buffer_size=512)
print(f"변환 지연시간: {rt_converter.get_latency_samples()}샘플")

class AIAudioUpsampler:
    """AI 기반 오디오 업샘플링 (개념적 구현)"""
    
    def __init__(self, model_type='neural_network'):
        self.model_type = model_type
        self.load_pretrained_model()
    
    def load_pretrained_model(self):
        """사전 훈련된 신경망 모델 로드"""
        # 실제로는 TensorFlow/PyTorch 모델 로드
        print("AI 업샘플링 모델 로드 중...")
        
    def neural_upsample(self, audio_44k):
        """신경망 기반 44.1kHz -> 48kHz 변환"""
        # 특징 추출
        features = self.extract_spectral_features(audio_44k)
        
        # 고주파 내용 예측
        predicted_hf = self.predict_high_frequency_content(features)
        
        # 시간 도메인 합성
        upsampled = self.synthesize_audio(audio_44k, predicted_hf)
        
        return upsampled
    
    def extract_spectral_features(self, audio):
        """스펙트럴 특징 추출"""
        # STFT 기반 특징 추출
        f, t, stft = signal.stft(audio, nperseg=1024)
        magnitude = np.abs(stft)
        phase = np.angle(stft)
        
        # 고주파 예측을 위한 저주파 특징
        lf_features = magnitude[:len(magnitude)//2, :]
        
        return {
            'magnitude': magnitude,
            'phase': phase, 
            'lf_features': lf_features
        }
    
    def predict_high_frequency_content(self, features):
        """머신러닝으로 고주파 내용 예측"""
        # 실제로는 훈련된 신경망 사용
        # 여기서는 간단한 외삽법으로 시뮬레이션
        
        lf_mag = features['lf_features']
        
        # 고주파 내용을 저주파에서 외삽
        # 실제 AI 모델은 복잡한 비선형 관계 학습
        hf_prediction = np.zeros((len(lf_mag)//4, lf_mag.shape[1]))
        
        for i in range(hf_prediction.shape[0]):
            # 간단한 선형 예측 (실제로는 신경망)
            weight = np.exp(-i * 0.1)  # 주파수 증가에 따른 감쇠
            hf_prediction[i, :] = lf_mag[-1, :] * weight
        
        return hf_prediction
    
    def synthesize_audio(self, original, predicted_hf):
        """예측된 고주파로 오디오 합성"""
        # 원본 스펙트로그램에 예측된 고주파 추가
        # 실제 구현에서는 위상 정합성도 고려
        
        # 간단한 업샘플링으로 시뮬레이션
        upsampled = signal.resample_poly(original, 48000, 44100)
        
        return upsampled

# AI 업샘플러 사용
ai_upsampler = AIAudioUpsampler()
# upsampled_audio = ai_upsampler.neural_upsample(audio_44k)

def audio_quality_check(file_path, target_specs):
    """오디오 품질 검사 자동화"""
    
    import librosa
    import soundfile as sf
    
    # 파일 정보 읽기
    audio, sr = librosa.load(file_path, sr=None)
    info = sf.info(file_path)
    
    results = {
        'file_path': file_path,
        'sample_rate': sr,
        'bit_depth': info.subtype,
        'channels': info.channels,
        'duration': len(audio) / sr,
        'checks': {}
    }
    
    # 샘플레이트 검사
    if sr == target_specs['sample_rate']:
        results['checks']['sample_rate'] = 'PASS'
    else:
        results['checks']['sample_rate'] = f'FAIL: {sr} != {target_specs["sample_rate"]}'
    
    # 클리핑 검사
    peak_level = np.max(np.abs(audio))
    if peak_level < 0.99:
        results['checks']['clipping'] = 'PASS'
    else:
        results['checks']['clipping'] = f'FAIL: Peak level {peak_level:.3f}'
    
    # DC 오프셋 검사
    dc_offset = np.mean(audio)
    if abs(dc_offset) < 0.001:
        results['checks']['dc_offset'] = 'PASS'
    else:
        results['checks']['dc_offset'] = f'FAIL: DC offset {dc_offset:.4f}'
    
    # 주파수 응답 검사
    fft = np.fft.fft(audio)
    freqs = np.fft.fftfreq(len(fft), 1/sr)
    
    # 20kHz 이상 신호 존재 여부
    high_freq_energy = np.sum(np.abs(fft[freqs > 20000]))
    total_energy = np.sum(np.abs(fft))
    high_freq_ratio = high_freq_energy / total_energy
    
    if high_freq_ratio < 0.01:  # 1% 미만
        results['checks']['frequency_content'] = 'PASS'
    else:
        results['checks']['frequency_content'] = f'INFO: High freq content {high_freq_ratio:.3%}'
    
    return results

# 품질 검사 실행
target_specs = {
    'sample_rate': 48000,
    'bit_depth': '24-bit',
    'max_peak': -6.0  # dBFS
}

# check_results = audio_quality_check('audio_file.wav', target_specs)