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Dieter Schlüter
c9d8552ec7 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>
2026-06-17 23:01:41 +02:00
Dieter Schlüter
b5913b0a44 feat: Audio-Streaming (chunked TTS) über WebSocket (#4 Ausbau)
- SentenceChunker (pipeline/sentence_chunker.py): inkrementelle Satzsegmentierung
- Orchestrator.chat_stream(on_audio): satzweise TTS, Audio-Chunk pro fertigem Satz;
  Gesamtaudio zusaetzlich an den Output-Endpunkt
- WS /ws/chat {"audio_stream":true}: audio-Events (json seq + binaerer Frame) live,
  kein finales Vollaudio; mit stream kombinierbar
- Tests: 45 gruen (+2: Sentence-Chunker, Audio-Streaming)
- Doku aktualisiert (README, BEDIENUNGSANLEITUNG, Architektur)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-06-17 04:43:50 +02:00
Dieter Schlüter
379e002460 feat: Token-Level-LLM-Streaming über WebSocket (#4 Ausbau)
- LLMProvider.stream: Basis-Default (Fallback über complete) + SSE-Streaming
  fuer OpenRouter und lokalen OpenAI-kompatiblen Provider; gemeinsamer Parser sse_delta
- Orchestrator.chat_stream: LLM-Token live via on_token-Callback, danach
  Spoken-Adapter/Normalizer/TTS/Output; Fallback fuer Provider ohne stream
- WS /ws/chat: opt-in {"stream":true} -> ack -> token* -> semantic -> audio -> done
- Tests: 43 gruen (+5: SSE-Parsing, Default-Fallback, WS-Token-Flow)
- Doku aktualisiert; .gitignore: *.wav (generierte Audio-Ausgaben)

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-06-17 04:37:37 +02:00