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