Profiling zeigte ~2,2 s Fixkosten pro Satz durch Modell-Start (piper-Binary je
Aufruf). Der Provider nutzt jetzt die piper-Python-API: Stimmmodell wird einmal
geladen (lru_cache), Synthese laeuft im Thread. Resampling in-process (audioop,
numpy-Fallback fuer Py3.13) statt ffmpeg-Subprozess. Binary bleibt als Fallback.
Messung (lokales Setup): erster Ton 5,84 s -> 2,66 s, Turn-Ende 9,82 s -> 4,04 s.
- pyproject: piper-tts zum [local]-Extra
- Tests pruefen weiter den Binary-Fallback (erzwingen _PIPER_LIB=False)
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Preview-Modelle liefern gelegentlich HTTP 200 mit leerem Body (oder 5xx) -> bisher
brach das die ganze Sprech-Runde ab ('empty audio content', 502). Jetzt bis zu 3
Versuche mit linearem Backoff; 4xx (z. B. ungueltige Stimme) wird sofort gemeldet
(kein Retry). Damit klappt das Durchprobieren von Stimmen zuverlaessig (Live-Test:
alle 20 getesteten Gemini-Stimmen inkl. Leda liefern Audio).
Tests: tests/test_openrouter_tts.py (leer->ok, 4xx sofort, alles-leer, 5xx->ok).
Doku-Hinweis in BEDIENUNGSANLEITUNG.
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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
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