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Dieter Schlüter	449a62a88e	feat(tts): Aussprache-Lexikon befüllt (verifizierte Vokallängen-Fixes) + case-insensitiv ... terms-Matching jetzt case-insensitiv (Aussprache ist case-egal -> ein Eintrag deckt auch Satzanfaenge ab). config/pronunciation.de.yaml mit per espeak-ng verifizierten Korrekturen gefuellt: stroemt/stroemte/loest/toent/blaest/buesst/ gruesst/Mond -> lange Vokale (h-Umschreibung). Kontrolle: loescht/waescht/stroemst bleiben korrekt unangetastet. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>	2026-06-17 23:19:17 +02:00
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