feat(stt): echtes lokales STT via faster-whisper (optional .[local])

- FasterWhisperProvider implementiert (CTranslate2): Modell prozessweit gecacht
  (lru_cache), Transkription in asyncio.to_thread; robuster CPU-Fallback wenn
  GPU/compute_type nicht verfuegbar
- Config: FASTER_WHISPER_MODEL/DEVICE/COMPUTE_TYPE (Defaults base/auto/default)
- pyproject: optionales Extra [local] = faster-whisper
- Test: transcribe-Endpunkt nutzt jetzt einen Stub-STT (kein Platzhalter mehr)
- Doku: Voraussetzungen, Hybrid-Beispiel (STT+LLM lokal, TTS remote), Architektur/README

Live verifiziert: TTS->WAV->faster-whisper transkribiert korrekt (de); voller Hybrid
ueber /ws/voice (faster-whisper + Ollama llama3.2 + OpenRouter-TTS) funktioniert.

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

Docs/voice-assistant-architecture.md

@@ -195,10 +195,14 @@ erkennung und Barge-in (`interrupt`)**; **Resilienz (Fallback-Ketten je Modul,
 In-Memory-Metriken `/api/metrics`), Tageskontingent pro Nutzer und heuristische
 Notfall-Eskalation**; automatisierte Tests.
 
+**Echtes lokales STT:** `faster-whisper` (optionale Dependency `.[local]`,
+CTranslate2) transkribiert real — damit ist ein Hybrid „STT+LLM lokal, TTS remote"
+möglich (live verifiziert).
+
 **Platzhalter (Gerüst):** Audio-Endpunkte (`local-default`, `bluetooth`,
 `mobile-ws`, `mobile-webrtc`) liefern leere Chunks — nur Auswahl/Lifecycle sind
-verdrahtet, kein echtes Hardware-I/O. Lokale Provider `faster-whisper`, `piper`,
-`chatterbox` sind Stubs. `transport_router.py` (Ebene 4) existiert, ist aber noch
+verdrahtet, kein echtes Hardware-I/O. Lokale TTS-Provider `piper`, `chatterbox`
+sind noch Stubs. `transport_router.py` (Ebene 4) existiert, ist aber noch
 nicht aktiv (lokal/remote trägt vorerst der Provider-Name).
 
 ## 9. Roadmap / bewusste nächste Schritte