feat(tts): Aussprache-Normalisierung vor Piper (Ordinalia/Einheiten/Abk./Lexikon)

In-Process-Layer ausgebaut statt neuer Lib/CLI. Leitprinzip: nicht duplizieren,
was espeak-ng schon kann (Kardinal-/Dezimalzahlen bleiben unangetastet) -- nur die
belegten Luecken fuellen.

- german_numbers.py: deutsche Ordinalzahlen 1.-31. (attributiv/adverbial)
- tts_normalizer.py: Ordinalia (Datum '1. Mai'->'erster Mai', Folgen '1. 2. 3.'->
  'erstens, zweitens, ...'), Einheiten nach Zahl (kg/km/km-h/...), Abkuerzungen
  (Dr./z.B./usw.), optionales YAML-Lexikon (config/pronunciation.<lang>.yaml).
  Provider-abhaengige Stufen auto|full|light|off (TTS_NORMALIZE_LEVEL): piper=full,
  Cloud=light (laesst Zahlen/Abk. fuer das Cloud-Modell in Ruhe).
- spoken_response_adapter.py: nummerierte Listen -> Ordinalwoerter statt Loeschen.
- sentence_chunker.py: trennt nicht mehr nach Ziffer+Punkt, Einzelbuchstabe+Punkt
  ('z. B.', Initialen) oder bekannten Abkuerzungen -> behebt das Streaming-Symptom
  ('1.' wurde als eigener 'Satz' zu 'eins').
- orchestrator/dependencies: normalize_level durchgereicht (auto: piper->full).
- Tests: tests/test_tts_normalizer.py + Chunker-Faelle (85 gruen).
- Doku: BEDIENUNGSANLEITUNG (Aussprache verbessern), .env.example.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

app/config.py

@@ -133,6 +133,8 @@ class Settings(BaseSettings):
     auth_enabled: bool = True
     history_max_messages: int = 10
     audio_stream_default: bool = True  # satzweises TTS als Default (Admin kann abschalten)
+    # TTS-Text-Normalisierung: auto|full|light|off. "auto" = piper -> full, Cloud -> light.
+    tts_normalize_level: str = "auto"
     stt_fallback: str = ""  # kommaseparierte Provider-Namen (Fallback-Kette)
     llm_fallback: str = ""
     tts_fallback: str = ""