- chatterbox_cli_v4.py: cooperative stop/interrupt via threading.Event; fix force_split_sentence (word boundary instead of mid-word cut); fix synthesize_streaming normalization order (split before preprocess) - tts_service.py: FastAPI service with job queue, model cache, worker thread; LAN-accessible on 0.0.0.0:9999; audio_device default None (auto) - mcp_adapter.py: MCP adapter (stdio + streamable-http) wrapping REST API; update docstring and default TTS_URL to port 9999 - requirements.txt: add fastapi, uvicorn, httpx, mcp - README.md, BEDIENUNGSANLEITUNG.md: document service, MCP, AI integrations (Claude, Ollama, Open WebUI, llama.cpp, Home Assistant), systemd autostart - CLAUDE.md: reflect current architecture (service + adapter now implemented) Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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# Bedienungsanleitung: Chatterbox TTS-Assistent
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Dieses Programm liest Texte laut vor — ähnlich wie ein Vorlesedienst.
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Es wandelt geschriebenen Text in natürlich klingende Sprache um.
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## Was das Programm braucht
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- Einen Computer mit Linux
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- Eine installierte Conda-Umgebung namens `chatterbox`
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- Eine Grafikkarte (GPU) — macht das Programm deutlich schneller
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## Automatischer Start im Hintergrund
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Der Sprach-Service startet automatisch, sobald du dich am Computer anmeldest.
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Du musst nichts weiter tun — er läuft im Hintergrund und wartet auf Anfragen.
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Ob der Service läuft, prüfst du so:
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```bash
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systemctl --user status chatterbox-tts
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```
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Bei Problemen neu starten:
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```bash
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systemctl --user restart chatterbox-tts
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```
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## Das Kommandozeilen-Programm starten
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Für die direkte Nutzung über das Terminal:
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```bash
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conda activate chatterbox
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cd ~/chatterbox-tts-cli
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```
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## Einen Text vorlesen lassen
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### Text aus einer Datei vorlesen
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```bash
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python chatterbox_cli_v4.py --lang de --input mein_text.txt
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```
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Ersetze `mein_text.txt` durch den Pfad zu deiner Textdatei.
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Die Datei muss im Format **UTF-8** gespeichert sein (das ist der Standard
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bei modernen Texteditoren).
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### Einen kurzen Text direkt eingeben
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```bash
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python chatterbox_cli_v4.py --lang de --text "Guten Morgen! Wie geht es Ihnen heute?"
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```
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## Die eigene Stimme verwenden
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Wenn du eine Aufnahme deiner Stimme hast (eine WAV-Datei von ca. 10–30 Sekunden),
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kann das Programm diese Stimme nachahmen:
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```bash
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python chatterbox_cli_v4.py --lang de \
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--voice meine_stimme.wav \
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--input mein_text.txt
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```
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**Tipp:** Eine Aufnahme von 20 Sekunden reicht aus. Am besten in ruhiger Umgebung
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und deutlich sprechen.
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## Sprache wählen
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Das Programm kann in vielen Sprachen vorlesen. Die Sprache wählt man mit `--lang`:
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| Befehl | Sprache |
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| `--lang de` | Deutsch (Standard) |
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| `--lang en` | Englisch |
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| `--lang fr` | Französisch |
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| `--lang es` | Spanisch |
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| `--lang it` | Italienisch |
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Beispiel auf Englisch:
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```bash
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python chatterbox_cli_v4.py --lang en --text "Good morning, how are you?"
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```
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## Sprechgeschwindigkeit anpassen
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Mit `--speed` kann man einstellen, wie schnell der Text gesprochen wird.
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- `1.0` = normale Geschwindigkeit (Standard)
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- `0.85` = etwas langsamer — gut für entspanntes Zuhören
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- `0.75` = deutlich langsamer
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- `1.2` = etwas schneller
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```bash
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python chatterbox_cli_v4.py --lang de --speed 0.85 --input mein_text.txt
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```
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**Hinweis:** Die Stimmhöhe bleibt gleich — nur das Tempo ändert sich.
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## Audio als Datei speichern
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Wenn du die Audiodatei behalten möchtest:
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```bash
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python chatterbox_cli_v4.py --lang de --save --input mein_text.txt
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```
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Die Datei wird automatisch als `mein_text.de.wav` gespeichert — im selben
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Ordner wie die Eingabedatei.
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Oder mit eigenem Dateinamen:
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```bash
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python chatterbox_cli_v4.py --lang de --output ausgabe.wav --input mein_text.txt
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```
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## Nur speichern, nicht abspielen
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```bash
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python chatterbox_cli_v4.py --lang de --no-play --output ausgabe.wav --input mein_text.txt
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```
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## Aussprache von Eigennamen anpassen
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Manche Namen — vor allem aus anderen Sprachen — werden falsch ausgesprochen.
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Du kannst das mit einer einfachen Textdatei im JSON-Format korrigieren.
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**Beispiel:** Datei `aussprache.json` anlegen:
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```json
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{
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"Xi Jinping": "Schi Dschinping",
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"Seoul": "Söul",
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"Macron": "Makron"
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}
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```
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Dann so aufrufen:
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```bash
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python chatterbox_cli_v4.py --lang de \
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--pronunciation-dict aussprache.json \
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--input nachricht.txt
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```
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## Den Service aus dem Netzwerk nutzen
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Der Service ist im gesamten Heimnetzwerk erreichbar — zum Beispiel vom Handy,
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Tablet oder einem anderen Computer.
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**Text vorlesen lassen** (aus jedem Gerät im Netzwerk):
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```bash
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curl -X POST http://COMPUTER-IP:9999/speak \
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-H "Content-Type: application/json" \
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-d '{"text": "Hallo aus dem Netzwerk", "lang": "de"}'
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```
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`COMPUTER-IP` ersetzen durch die IP-Adresse dieses Computers (z. B. `192.168.1.42`).
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**Aktuelle IP-Adresse herausfinden:**
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```bash
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hostname -I
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```
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**Ausgabe stoppen:**
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```bash
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curl -X POST http://COMPUTER-IP:9999/stop
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```
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## KI-Assistenten lassen vorlesen
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Wenn du einen KI-Assistenten auf diesem oder einem anderen Gerät nutzt,
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kann er den TTS-Service direkt ansprechen:
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### Claude (Claude Code / Claude Desktop)
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Claude ist bereits mit dem TTS-Service verbunden. Du kannst Claude einfach bitten,
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etwas vorzulesen — er ruft den Service automatisch auf.
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Beispiel-Anfrage an Claude:
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> „Lies mir bitte diesen Text vor: ..."
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### Home Assistant
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In der `configuration.yaml` folgendes eintragen:
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```yaml
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rest_command:
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tts_sprechen:
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url: "http://COMPUTER-IP:9999/speak"
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method: POST
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content_type: "application/json"
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payload: '{"text": "{{ text }}", "lang": "de"}'
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```
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Danach in einer Automation verwendbar:
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```yaml
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service: rest_command.tts_sprechen
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data:
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text: "Die Waschmaschine ist fertig."
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```
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### Ollama / LM Studio / Open WebUI
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Lokale KI-Modelle (z. B. llama, qwen) können über eine kleine Hilfsklasse mit dem
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Service verbunden werden — Details in der `README.md`.
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## Typischer Arbeitsablauf
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1. Text in einem Editor schreiben und als `.txt`-Datei speichern
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2. Terminal öffnen, `conda activate chatterbox`
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3. Programm aufrufen:
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```bash
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python chatterbox_cli_v4.py --lang de --voice meine_stimme.wav --input text.txt
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```
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4. Das Programm beginnt sofort zu sprechen — Satz für Satz
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## Was das Programm automatisch macht
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- Abkürzungen buchstabieren: ARD wird zu „Ah Er De", YMCA zu „Ypsilon Em Tse Ah"
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- Zusammengesetzte Wörter mit Abkürzung: „US-Präsident" wird zu „U Es Präsident"
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- Uhrzeiten vorlesen: „14:58" wird zu „vierzehn Uhr achtundfünfzig"
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- Jahreszahlen aussprechen: „2026" wird zu „zweitausendsechsundzwanzig"
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- Trennzeilen wie „--- Ende ---" werden stillschweigend übersprungen
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## Wenn etwas nicht klappt
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**Kein Ton zu hören:**
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```bash
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python -c "import sounddevice; print(sounddevice.query_devices())"
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```
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Dann `--audio-device pulse` oder das passende Gerät angeben.
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**Service antwortet nicht:**
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```bash
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systemctl --user restart chatterbox-tts
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# Warte 5 Sekunden, dann:
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curl http://localhost:9999/health
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```
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**„Modell nicht gefunden":**
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Beim ersten Start wird das Modell heruntergeladen (~2 GB).
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Sicherstellen, dass eine Internetverbindung besteht.
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**Programm ist sehr langsam:**
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Ohne GPU dauert die Generierung länger als die Wiedergabe — ein Satz
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kann 30–60 Sekunden brauchen. Mit GPU (CUDA) dauert es ca. 5–10 Sekunden.
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## Bekannte Grenzen
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- **Betonung einzelner Wörter** lässt sich nicht direkt steuern.
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Eine Aufnahme der eigenen Stimme mit natürlicher Betonung kann helfen.
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- **Manche Fremdwörter** (z. B. chinesische oder arabische Namen) klingen
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nicht immer perfekt — mit der Aussprache-Datei lässt sich das korrigieren.
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- Das Programm liest alles vor, was in der Datei steht — also auch
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Überschriften und Metadaten wie „Schlagzeile:" oder „Stand:".
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- Eine laufende Ausgabe kann erst am Ende des aktuellen Satzes unterbrochen
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werden, nicht sofort mitten im Wort.
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