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PiperTTSProvider ruft das piper-Binary (--output-raw) async auf, liest die native Sample-Rate aus der .onnx.json und resampelt per ffmpeg auf 24000 Hz (Gateway-Norm). Nicht passende Stimmen (z. B. Cloud-Stimme 'Zephyr' aus der Route) fallen auf die konfigurierte Default-Stimme zurueck. Damit ist eine voll-lokale Konstellation (faster-whisper + Ollama + piper) moeglich -> keine API-Kosten, max. Datenschutz. - config: PIPER_BIN/PIPER_VOICES_DIR/PIPER_VOICE/TTS_SAMPLE_RATE (+ .env.example) - dependencies: piper-Factory mit Settings verdrahtet - tests: tests/test_piper_tts.py (offline, Fake-Binary; Resample-Test skippt ohne ffmpeg); e2e/auth-Tests nutzen jetzt einen Stub-TTS statt 'piper' als Pseudo-Stub - docs: README, BEDIENUNGSANLEITUNG (voll-lokal-Beispiel), Architektur-Roadmap Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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3 KiB
Bash
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Bash
# Port bei Bedarf anpassen
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APP_ENV=dev
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HOST=0.0.0.0
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PORT=8080
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LOG_LEVEL=info
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# Secret nur ueber die Umgebung setzen (nicht hier eintragen), z. B. export in ~/.bashrc
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OPENROUTER_API_KEY=
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# Satzweises Vorlesen (Audio-Streaming) als Default fuer WebSocket-Turns.
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# false = Antwort erst komplett synthetisieren, dann abspielen.
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AUDIO_STREAM_DEFAULT=true
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# --- Authentifizierung -----------------------------------------------------
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# AUTH_ENABLED=true (Standard) schuetzt chat/speak/transcribe/sessions per Bearer-Token.
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# Fuer lokale Entwicklung/Tests auf false setzen (dann gilt ein anonymer Nutzer).
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AUTH_ENABLED=true
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# Schluessel fuer die Nutzerverwaltung (POST /api/admin/users). Nur ueber die Umgebung.
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ADMIN_API_KEY=
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# --- Zentrale Konfiguration / Profile -------------------------------------
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# Aktives Profil aus config/voice-assistant.toml waehlen: local-dev | hybrid | cloud
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# (leer lassen = nur Defaults/ENV). Eigener Pfad via VA_CONFIG_FILE.
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VA_PROFILE=
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# VA_CONFIG_FILE=config/voice-assistant.toml
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# Hinweis zur Praezedenz: ENV gewinnt ueber die TOML-Datei. Die DEFAULT_*_PROVIDER-
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# Zeilen unten ueberschreiben daher ein gesetztes VA_PROFILE. Wer profilbasiert
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# umschalten will, sollte sie auskommentiert lassen.
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OPENROUTER_STT_MODEL=openai/whisper-large-v3
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OPENROUTER_TTS_MODEL=openai/gpt-4o-mini-tts
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OPENROUTER_TTS_VOICE=alloy
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OPENROUTER_LLM_MODEL=openai/gpt-4.1-mini
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DEFAULT_LANGUAGE=de
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DEFAULT_INPUT_ENDPOINT=local-default
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DEFAULT_OUTPUT_ENDPOINT=local-default
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# DEFAULT_STT_PROVIDER=openrouter
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# DEFAULT_LLM_PROVIDER=local-openai-compatible
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# DEFAULT_TTS_PROVIDER=openrouter
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LOCAL_LLM_BASE_URL=http://127.0.0.1:11434/v1
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LOCAL_LLM_API_KEY=dummy
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LOCAL_LLM_MODEL=llama3.1
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# --- Lokales STT (faster-whisper; nur mit pip install -e .[local] ) ---------
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FASTER_WHISPER_MODEL=base # tiny|base|small|medium|large-v3
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FASTER_WHISPER_DEVICE=auto # auto|cpu|cuda
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FASTER_WHISPER_COMPUTE_TYPE=default # default|int8|float16|int8_float16
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# --- Lokales TTS (piper; Binary + Stimmmodell noetig) ------------------------
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# Aktivieren z. B. mit DEFAULT_TTS_PROVIDER=piper (oder --tts-provider piper).
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# Stimmen liegen als <name>.onnx (+ .onnx.json) im Voices-Verzeichnis.
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# Modelle laden: python -m piper.download_voices de_DE-thorsten-high (o. manuell).
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PIPER_BIN=piper # Pfad/Name des piper-Binaries
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PIPER_VOICES_DIR=~/.local/share/piper/voices # Verzeichnis der .onnx-Stimmen
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PIPER_VOICE=de_DE-thorsten-high # Stimmmodell (ohne .onnx) oder voller Pfad
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TTS_SAMPLE_RATE=24000 # Ziel-Sample-Rate (ffmpeg resampelt bei Bedarf)
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# --- Resilienz: Fallback-Ketten (kommaseparierte Provider-Namen) ------------
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# Faellt der primaere Provider aus, uebernimmt der naechste.
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# STT_FALLBACK=faster-whisper
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# LLM_FALLBACK=local-openai-compatible
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# TTS_FALLBACK=piper
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# --- Betrieb: Kontingent & Notfall -----------------------------------------
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DAILY_REQUEST_LIMIT=0 # Anfragen pro Nutzer/Tag (0 = unbegrenzt)
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# EMERGENCY_WEBHOOK_URL=https://example.org/alert # optionale Eskalation
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