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/dependencies.py

@@ -226,6 +226,14 @@ def _provider_chain(registry, primary: str, fallback_csv: str, module: str, cfg:
     return _FALLBACK_CLASS[module](module, entries)
 
 
+def _resolve_normalize_level(tts_provider: str, cfg: Settings) -> str:
+    """auto -> piper bekommt 'full', Cloud-TTS 'light' (macht Zahlen/Abk. selbst gut)."""
+    level = (cfg.tts_normalize_level or "auto").lower()
+    if level == "auto":
+        return "full" if tts_provider == "piper" else "light"
+    return level
+
+
 def build_orchestrator(route: ResolvedRoute, cfg: Settings = settings) -> Orchestrator:
     return Orchestrator(
         stt=_provider_chain(STT_REGISTRY, route.stt_provider, cfg.stt_fallback, "stt", cfg),
@@ -234,6 +242,7 @@ def build_orchestrator(route: ResolvedRoute, cfg: Settings = settings) -> Orches
         input_cleaner=InputCleaner(),
         spoken_adapter=SpokenResponseAdapter(),
         tts_normalizer=TTSNormalizer(),
+        normalize_level=_resolve_normalize_level(route.tts_provider, cfg),
     )