# Voice Assistant

Lokaler, vollständig offline-fähiger Sprachassistent mit Wake-Word-Erkennung,
GPU-Transkription, LLM-Antwortgenerierung und mehrsprachiger Sprachausgabe.

## Features

- **Wake-Word** „Hey Jarvis" via [openwakeword](https://github.com/dscripka/openWakeWord)
- **Spracherkennung** via [faster-whisper](https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper) (`large-v3`, CUDA)
- **LLM-Backends**: llama.cpp (lokal), Ollama, OpenAI-kompatible APIs
- **Text-to-Speech** via [Piper](https://github.com/rhasspy/piper) mit automatischer Spracherkennung
- **11 TTS-Sprachen** (de/en/fr/es/it/nl/pt/ru/pl/uk/cs), Stimmen werden bei Bedarf automatisch heruntergeladen
- **5-Zustands-Maschine** (LAUSCH → AUFNAHME → GENERATOR → VORLESE → DIALOG)
- **Steuer-Wörter** während der Wiedergabe: Stopp, Pause, Weiter, Noch einmal, …
- **„Stopp"** funktioniert in allen aktiven Zuständen (AUFNAHME, GENERATOR, VORLESE, DIALOG)
- **Wählbares Mikrofon**: ReSpeaker XVF3800, MOTU M2, Kamera-Mikrofon, Bluetooth, Index
- **Wählbarer Ausgang**: beliebiger PipeWire-Sink

## Voraussetzungen

### Hardware
- Mikrofon (empfohlen: [ReSpeaker XVF3800](https://wiki.seeedstudio.com/ReSpeaker_XVF3800/) mit Hardware-AEC)
- NVIDIA GPU mit CUDA (für Whisper; llama.cpp kann separat konfiguriert werden)

### Software
```
Python >= 3.12
faster-whisper
openwakeword
piper-tts
sounddevice
scipy
langdetect
openai          # Python-Client (auch für lokale Backends)
```

PipeWire + paplay müssen als Audio-Backend aktiv sein.

## Schnellstart

```bash
# Verfügbare Mikrofone anzeigen
python3 assistant.py --list-mics

# Starten mit Standard-Einstellungen (ReSpeaker, llama.cpp lokal)
python3 assistant.py

# Ohne Wake-Word (direkt in Aufnahme-Modus)
python3 assistant.py --no-wakeword

# Mit Ollama-Backend
python3 assistant.py --backend ollama --model llama3.2

# Britisches Englisch als TTS-Variante
python3 assistant.py --en-variant gb
```

## LLM-Backends

Der Assistent unterstützt jeden OpenAI-kompatiblen Endpunkt über `--api-url` und `--api-key`.

| Ziel | Befehl |
|---|---|
| llama.cpp lokal (Standard, Port 8001) | `python3 assistant.py` |
| llama.cpp auf anderem Port/Host | `--backend llama --api-url http://host:8080/v1` |
| Ollama lokal | `--backend ollama --model llama3.2` |
| Ollama remote | `--backend ollama --api-url http://server:11434/v1 --model llama3.2` |
| OpenAI | `--backend openai --model gpt-4o-mini` + `OPENAI_API_KEY` setzen |
| OpenRouter | `--backend openai --api-url https://openrouter.ai/api/v1 --model mistralai/mistral-7b-instruct --api-key $OPENROUTER_API_KEY` |
| Groq | `--backend openai --api-url https://api.groq.com/openai/v1 --model llama-3.1-70b-versatile --api-key $GROQ_API_KEY` |
| LM Studio | `--backend llama --api-url http://localhost:1234/v1` |
| Together AI | `--backend openai --api-url https://api.together.xyz/v1 --model meta-llama/Llama-3-8b-chat-hf --api-key $TOGETHER_API_KEY` |

Alle Provider, die die OpenAI Chat-Completions API implementieren, funktionieren mit `--backend openai --api-url <endpoint>`.

## Dateien

| Datei | Beschreibung |
|---|---|
| `assistant.py` | Hauptprogramm — Zustands-Maschine, LLM-Integration |
| `speak.py` | TTS-Modul — Piper-Wrapper, Spracherkennung, Sink-Auswahl |
| `mic.py` | Mikrofon-Modul — Geräteauflösung, Alias-Tabelle |
| `transcribe.py` | Standalone-Transkription zum Testen |

## Architektur

```
Mikrofon (PortAudio)
    │
    ▼
audio_q
    │
    ├─► LAUSCH:    openwakeword → "Hey Jarvis" → AUFNAHME
    ├─► AUFNAHME:  Stille/Stop-Wort/Stopp → record_buffer
    ├─► GENERATOR: whisper.transcribe → LLM-Stream → VORLESE
    ├─► VORLESE:   piper-synth (Thread) + paplay + ctrl_monitor
    └─► DIALOG:    5s-Fenster für Rückfrage ohne Wake-Word
```

## Separate Tools

```bash
# Sprachausgabe testen
python3 speak.py --text "Hallo Welt" --out respeaker

# Verfügbare Ausgänge anzeigen
python3 speak.py --list

# Live-Transkription testen
python3 transcribe.py --mic respeaker

# Verfügbare Mikrofone anzeigen
python3 mic.py
```