my_voice_assistant_v3/README.md

# Voice Assistant Gateway

Modulares FastAPI-Gateway für einen **seniorengerechten Sprachassistenten** —
cloud-first, aber hybrid/lokal betreibbar, mit austauschbaren Audio-Endpunkten und
STT-/LLM-/TTS-Providern.

Jede Achse — **Hardware** (Audio In/Out), **Betrieb** (lokal/cloud) und **Software**
(lokale/remote KI) — ist frei konfigurierbar, ohne Code zu ändern. Konzept und
Details: [`Docs/voice-assistant-architecture.md`](Docs/voice-assistant-architecture.md).
Praktische Bedienung: [`BEDIENUNGSANLEITUNG.md`](BEDIENUNGSANLEITUNG.md).

## Features

- **Pipeline mit getrennter Semantik/Sprache:** STT → Input-Cleaner → LLM → Spoken-Adapter → TTS-Normalizer → TTS
- **Provider austauschbar** über Registry (OpenRouter remote; faster-whisper/piper/chatterbox als lokale Stubs)
- **Geschichtete Konfiguration** mit Profilen (`local-dev` / `hybrid` / `cloud`)
- **Routing auf jeder Ebene:** Default → Profil → Nutzer → Session → Request
- **Authentifizierung** (Bearer-Token) + persistente Nutzer/Sessions (SQLite)
- **Resilienz:** Fallback-Ketten je Modul (Provider fällt aus → nächster) + Metriken
- **Betrieb:** Tageskontingent pro Nutzer (`429`) + heuristische Notfall-Eskalation
- **Gesprächsgedächtnis pro Session:** Verlauf wird gespeichert und fließt ins LLM
- **Langzeit-Erinnerungen pro Nutzer:** dauerhafte Fakten/Vorlieben als LLM-Kontext
- **WebSocket-Streaming-Chat** (`/ws/chat`) als Echtzeit-Transport
- **REST-API** für Chat, Transkription, Sprachausgabe, Geräte, Sessions, Config
- **Ohne Secrets im Code** — API-Keys nur über die Umgebung

## Schnellstart

```bash
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -U pip
pip install -e .[test]

cp config/voice-assistant.example.toml config/voice-assistant.toml
export OPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-...   # nur für Cloud-/Hybrid-Profile nötig
make run
```

Fehlt `.env`, wird sie beim ersten `make run` aus `.env.example` erzeugt.
Die App läuft dann auf `http://localhost:8080` (bzw. dem in `.env` gesetzten `PORT`).

Kurztest:

```bash
curl http://localhost:8080/health
curl http://localhost:8080/api/config
```

## Konfiguration & Profile

Höhere Ebene gewinnt:

```
eingebaute Defaults  <  config/voice-assistant.toml (inkl. aktivem Profil)
                     <  ENV / .env  <  Session-Route  <  Request
```

**Profile** umschalten per Umgebungsvariable (oder dauerhaft in `.env`):

```bash
VA_PROFILE=local-dev make run   # alles lokal (faster-whisper / lokales LLM / piper)
VA_PROFILE=hybrid    make run   # STT/TTS remote, LLM lokal
VA_PROFILE=cloud     make run   # alles über OpenRouter
```

> Secrets gehören **nicht** in `config/*.toml` — nur in die Umgebung
> (`export OPENROUTER_API_KEY=…`). Gesetzte `DEFAULT_*_PROVIDER`-Werte in `.env`
> überschreiben ein `VA_PROFILE`.

**Pro Session:** `POST /api/sessions/{id}/route` (`input_endpoint`, `output_endpoint`,
`stt_provider`, `llm_provider`, `tts_provider`, `language`), dann Aufrufe mit `?session_id=…`.

**Pro Request:** dieselben Felder im Body von `/api/chat` bzw. `/api/speak`.

Aktive Konfiguration prüfen: `curl http://localhost:8080/api/config`.

## API-Überblick

| Methode & Pfad                  | Zweck |
|---------------------------------|-------|
| `GET  /health`                  | Liveness-Check |
| `POST /api/chat`                | Text rein → Audio raus (`?debug=true` → JSON-Trace) |
| `POST /api/speak`               | Text rein → TTS-Audio raus |
| `POST /api/transcribe`          | Audio-Upload → Transkript |
| `GET  /api/devices`             | verfügbare Audio-Endpunkte + Capabilities |
| `POST /api/sessions/{id}/route` | Geräte/Provider/Sprache je Session setzen |
| `GET  /api/config`              | aktives Profil + aufgelöste Route (ohne Secrets) |
| `POST /api/admin/users`         | Nutzer anlegen (Admin-Key) → Token einmalig |
| `GET  /api/me`                  | aktueller Nutzer + Präferenzen |
| `PUT  /api/me/prefs`            | dauerhafte Routing-Präferenzen des Nutzers setzen |
| `GET/POST/DELETE /api/me/memories` | Langzeit-Erinnerungen des Nutzers verwalten |
| `WS   /ws/chat`                 | Echtzeit-Chat über WebSocket (Text rein, Streaming-Events) |
| `WS   /ws/voice`                | Echtzeit-Sprache (Audio rein → Transkript → Antwort) |
| `GET  /api/metrics`             | Metriken (JSON, oder `?format=prometheus`) |

Beispiel (Sprachausgabe an den Test-Loopback, lokaler TTS-Stub):

```bash
curl -X POST http://localhost:8080/api/speak \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"text":"Guten Morgen!","tts_provider":"piper","output_endpoint":"loopback"}'
```

Unbekannter Endpunkt/Provider → `HTTP 422` mit Klartext-Hinweis.

## Gesprächsgedächtnis

Wird bei `/api/chat` eine `session_id` mitgegeben, merkt sich der Assistent den
Verlauf: vergangene Turns werden gespeichert und beim nächsten Aufruf ans LLM
gegeben (begrenzt auf die letzten `HISTORY_MAX_MESSAGES` Nachrichten, Default 10).
Ohne `session_id` bleibt der Aufruf zustandslos.

```bash
curl -X POST "http://localhost:8080/api/chat?session_id=oma-anna&debug=true" \
  -H 'Content-Type: application/json' -d '{"text":"Ich heiße Anna."}'
curl -X POST "http://localhost:8080/api/chat?session_id=oma-anna&debug=true" \
  -H 'Content-Type: application/json' -d '{"text":"Wie war noch mein Name?"}'
```

**Langzeit-Erinnerungen** (über Sessions hinweg, pro Nutzer) werden über
`/api/me/memories` gepflegt und bei jedem Chat als Kontext ans LLM gegeben — auch
ohne `session_id`:

```bash
curl -X POST http://localhost:8080/api/me/memories \
  -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
  -H 'Content-Type: application/json' -d '{"content":"Mag morgens Kamillentee."}'
```

## Echtzeit-Chat (WebSocket)

`/ws/chat` bietet einen dauerhaften, bidirektionalen Kanal. Der Client sendet pro
Turn eine JSON-Nachricht (`{"text": "..."}`, optional Provider/Endpunkt-Overrides),
der Server streamt strukturierte Events zurück: `ack` → `semantic` → Audio (binär)
→ `done`. Auth (Token-Query `?token=…`), Session-Gedächtnis (`?session_id=…`) und
Erinnerungen gelten wie bei `POST /api/chat`.

**Token-Streaming:** Mit `{"text": "...", "stream": true}` schickt der Server die
LLM-Antwort schon während der Generierung als `token`-Events — spürbar geringere
wahrgenommene Latenz. OpenRouter und der lokale OpenAI-kompatible Provider streamen
via SSE; Provider ohne Streaming liefern die komplette Antwort als ein `token`-Event.

**Audio-Streaming:** Mit `{"text": "...", "audio_stream": true}` wird das Audio
**satzweise** erzeugt (chunked TTS) und pro fertigem Satz als `audio`-Event (JSON
mit `seq` + binärer Frame) gesendet — die Ausgabe beginnt, bevor die Antwort fertig
ist. `stream` und `audio_stream` lassen sich kombinieren.

**Sprach-Eingang (`/ws/voice`):** Der Client streamt Mikrofon-Audio als binäre
Frames; ein `{"type":"end"}`-Control-Frame schließt die Äußerung ab. Der Server
transkribiert (STT), sendet ein `transcript`-Event und durchläuft dann dieselbe
Antwort-Pipeline wie `/ws/chat` (inkl. `stream`/`audio_stream`). Damit ist
Sprach-zu-Sprach-Konversation über einen Kanal möglich.

**VAD (automatische Äußerungserkennung):** Mit `{"type":"start","vad":true,
"sample_rate":16000,"format":"pcm"}` segmentiert der Server Äußerungen selbst anhand
von Stille (energie-basiert, reines Python) — ohne explizites `end`. Optional:
`vad_silence_ms`, `vad_threshold`.

**Barge-in:** Eine laufende Antwort lässt sich mit `{"type":"interrupt"}` (oder durch
eine neue Eingabe) abbrechen — der Server stoppt das Streaming und meldet
`{"type":"interrupted"}`. Wichtig für natürliche Gespräche.

> Echte **partielle Live-Transkripte** (Streaming-STT-Dienst, wortweise während des
> Sprechens) und **WebRTC** sind als nächste Increments vorgesehen (siehe
> Architektur-Dokument). Heute läuft STT pro Äußerung.

## Resilienz & Metriken

**Fallback-Ketten:** Pro Modul lässt sich eine Ersatz-Provider-Liste setzen. Fällt
der primäre Provider aus (Timeout/Fehler), übernimmt transparent der nächste:

```bash
# z. B. Cloud-LLM mit lokalem Fallback
LLM_FALLBACK=local-openai-compatible
STT_FALLBACK=faster-whisper
TTS_FALLBACK=piper
```

Die Kette ist `Route-Provider` + `*_FALLBACK` (dedupliziert). Erfolgreiche Fallbacks
und Provider-Fehler werden gezählt.

**Metriken** (`GET /api/metrics`): Request-Counts/-Latenzen pro Pfad, Pipeline-Stufen
(`stt`/`llm`/`tts`), Fallback-/Fehlerzähler — als JSON oder Prometheus-Text
(`?format=prometheus`). In-Memory pro Prozess (keine externe Dependency).

```bash
curl http://localhost:8080/api/metrics
curl http://localhost:8080/api/metrics?format=prometheus
```

## Kontingent & Notfall-Eskalation

**Tageskontingent** pro Nutzer begrenzt die Kosten (Cloud-LLM/TTS). Bei Überschreitung
`HTTP 429` (bzw. `error`-Event über WebSocket):

```bash
DAILY_REQUEST_LIMIT=200        # 0 = unbegrenzt; pro Nutzer/Tag
```
Pro Nutzer übersteuerbar via `prefs.daily_request_limit` (siehe `PUT /api/me/prefs`).

**Notfall-Eskalation:** `/api/chat` und `/ws/chat` prüfen die Nutzereingabe heuristisch
auf Notlagen-Signale (medizinisch, Selbstgefährdung, Hilferuf — de/en). Bei Treffer
wird der Vorfall protokolliert, optional ein Webhook ausgelöst und das Signal sichtbar
gemacht (`X-Emergency`-Header / `emergency`-Feld / WebSocket-`emergency`-Event). Eine
Notfall-Eingabe umgeht das Kontingent (wird nie geblockt).

```bash
EMERGENCY_WEBHOOK_URL=https://example.org/alert   # optional, Benachrichtigung
```

> ⚠️ Die Erkennung ist eine **Schlüsselwort-Heuristik** — kein verlässlicher
> Lebensretter und kein Ersatz für einen echten Notruf. Sie kann Notlagen verpassen
> oder Fehlalarme auslösen. Erkannte Texte sind hochsensibel (DSGVO: Einwilligung,
> Aufbewahrung, Zugriff beachten).

## Authentifizierung

Standardmäßig (`AUTH_ENABLED=true`) sind `chat`/`speak`/`transcribe`/`sessions`/`me`
durch ein **Bearer-Token pro Nutzer** geschützt. Nutzer/Sessions werden in SQLite
persistiert (`DB_PATH`, Default `data/voice-assistant.db`).

```bash
# 1) Nutzer anlegen (Admin-Key aus der Umgebung) — Token erscheint EINMALIG
export ADMIN_API_KEY=ein-langes-geheimnis
curl -X POST http://localhost:8080/api/admin/users \
  -H "X-Admin-Key: $ADMIN_API_KEY" \
  -H 'Content-Type: application/json' \
  -d '{"display_name":"Oma Anna"}'
# -> {"user_id":"…","display_name":"Oma Anna","token":"…"}

# 2) Mit dem Token aufrufen
curl http://localhost:8080/api/me -H "Authorization: Bearer <TOKEN>"
```

Dauerhafte Präferenzen pro Nutzer (`PUT /api/me/prefs`) fließen in die Route-Auflösung
ein (Ebene zwischen Profil und Session). Fremde Sessions → `HTTP 403`.

> **Lokale Entwicklung:** `AUTH_ENABLED=false` setzen — dann gilt ein anonymer
> Standardnutzer und es ist kein Token nötig.

## Tests

```bash
make test           # oder: pytest -q
```

Abgedeckt: Config-Profile & Präzedenz, Route-Auflösung, Device Router,
End-to-End (Loopback, 422-Fälle, Session-/Request-Override, `/api/config`).

## Port ändern

```bash
PORT=8003 make run                 # einmalig
sed -i 's/^PORT=.*/PORT=8003/' .env  # dauerhaft
PORT=8003 docker compose up         # mit Docker
```

## Deployment

- **Docker:** `docker compose up --build` (reicht `OPENROUTER_API_KEY` aus der Shell durch)
- **systemd:** Vorlagen unter `deploy/` (`voice-assistant.service`, `voice-assistant.env.example`)

## Projektstruktur (Kurzform)

```text
app/        Gateway: config, dependencies, api/, core/, audio/, pipeline/, providers/
config/     voice-assistant.example.toml (lokale .toml ist gitignored)
deploy/     systemd-Unit + env-Beispiel
tests/      Pytest-Suite
Docs/       Architektur-Dokument
```

## Lizenz / Status

Frühes, aktiv entwickeltes Projektgerüst. Audio-Hardware-/Streaming-Anbindung,
Authentifizierung, Persistenz und Gedächtnis sind als nächste Schritte vorgesehen
(siehe Roadmap im Architektur-Dokument).