- SentenceChunker (pipeline/sentence_chunker.py): inkrementelle Satzsegmentierung
- Orchestrator.chat_stream(on_audio): satzweise TTS, Audio-Chunk pro fertigem Satz;
Gesamtaudio zusaetzlich an den Output-Endpunkt
- WS /ws/chat {"audio_stream":true}: audio-Events (json seq + binaerer Frame) live,
kein finales Vollaudio; mit stream kombinierbar
- Tests: 45 gruen (+2: Sentence-Chunker, Audio-Streaming)
- Doku aktualisiert (README, BEDIENUNGSANLEITUNG, Architektur)
Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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# Voice Assistant Gateway
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Modulares FastAPI-Gateway für einen **seniorengerechten Sprachassistenten** —
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cloud-first, aber hybrid/lokal betreibbar, mit austauschbaren Audio-Endpunkten und
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STT-/LLM-/TTS-Providern.
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Jede Achse — **Hardware** (Audio In/Out), **Betrieb** (lokal/cloud) und **Software**
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(lokale/remote KI) — ist frei konfigurierbar, ohne Code zu ändern. Konzept und
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Details: [`Docs/voice-assistant-architecture.md`](Docs/voice-assistant-architecture.md).
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Praktische Bedienung: [`BEDIENUNGSANLEITUNG.md`](BEDIENUNGSANLEITUNG.md).
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## Features
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- **Pipeline mit getrennter Semantik/Sprache:** STT → Input-Cleaner → LLM → Spoken-Adapter → TTS-Normalizer → TTS
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- **Provider austauschbar** über Registry (OpenRouter remote; faster-whisper/piper/chatterbox als lokale Stubs)
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- **Geschichtete Konfiguration** mit Profilen (`local-dev` / `hybrid` / `cloud`)
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- **Routing auf jeder Ebene:** Default → Profil → Nutzer → Session → Request
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- **Authentifizierung** (Bearer-Token) + persistente Nutzer/Sessions (SQLite)
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- **Gesprächsgedächtnis pro Session:** Verlauf wird gespeichert und fließt ins LLM
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- **Langzeit-Erinnerungen pro Nutzer:** dauerhafte Fakten/Vorlieben als LLM-Kontext
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- **WebSocket-Streaming-Chat** (`/ws/chat`) als Echtzeit-Transport
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- **REST-API** für Chat, Transkription, Sprachausgabe, Geräte, Sessions, Config
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- **Ohne Secrets im Code** — API-Keys nur über die Umgebung
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## Schnellstart
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```bash
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python3 -m venv .venv
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source .venv/bin/activate
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pip install -U pip
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pip install -e .[test]
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cp config/voice-assistant.example.toml config/voice-assistant.toml
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export OPENROUTER_API_KEY=sk-or-v1-... # nur für Cloud-/Hybrid-Profile nötig
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make run
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```
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Fehlt `.env`, wird sie beim ersten `make run` aus `.env.example` erzeugt.
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Die App läuft dann auf `http://localhost:8080` (bzw. dem in `.env` gesetzten `PORT`).
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Kurztest:
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```bash
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curl http://localhost:8080/health
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curl http://localhost:8080/api/config
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```
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## Konfiguration & Profile
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Höhere Ebene gewinnt:
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```
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eingebaute Defaults < config/voice-assistant.toml (inkl. aktivem Profil)
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< ENV / .env < Session-Route < Request
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```
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**Profile** umschalten per Umgebungsvariable (oder dauerhaft in `.env`):
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```bash
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VA_PROFILE=local-dev make run # alles lokal (faster-whisper / lokales LLM / piper)
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VA_PROFILE=hybrid make run # STT/TTS remote, LLM lokal
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VA_PROFILE=cloud make run # alles über OpenRouter
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```
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> Secrets gehören **nicht** in `config/*.toml` — nur in die Umgebung
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> (`export OPENROUTER_API_KEY=…`). Gesetzte `DEFAULT_*_PROVIDER`-Werte in `.env`
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> überschreiben ein `VA_PROFILE`.
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**Pro Session:** `POST /api/sessions/{id}/route` (`input_endpoint`, `output_endpoint`,
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`stt_provider`, `llm_provider`, `tts_provider`, `language`), dann Aufrufe mit `?session_id=…`.
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**Pro Request:** dieselben Felder im Body von `/api/chat` bzw. `/api/speak`.
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Aktive Konfiguration prüfen: `curl http://localhost:8080/api/config`.
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## API-Überblick
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| Methode & Pfad | Zweck |
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|---------------------------------|-------|
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| `GET /health` | Liveness-Check |
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| `POST /api/chat` | Text rein → Audio raus (`?debug=true` → JSON-Trace) |
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| `POST /api/speak` | Text rein → TTS-Audio raus |
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| `POST /api/transcribe` | Audio-Upload → Transkript |
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| `GET /api/devices` | verfügbare Audio-Endpunkte + Capabilities |
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| `POST /api/sessions/{id}/route` | Geräte/Provider/Sprache je Session setzen |
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| `GET /api/config` | aktives Profil + aufgelöste Route (ohne Secrets) |
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| `POST /api/admin/users` | Nutzer anlegen (Admin-Key) → Token einmalig |
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| `GET /api/me` | aktueller Nutzer + Präferenzen |
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| `PUT /api/me/prefs` | dauerhafte Routing-Präferenzen des Nutzers setzen |
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| `GET/POST/DELETE /api/me/memories` | Langzeit-Erinnerungen des Nutzers verwalten |
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| `WS /ws/chat` | Echtzeit-Chat über WebSocket (Streaming-Events) |
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Beispiel (Sprachausgabe an den Test-Loopback, lokaler TTS-Stub):
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```bash
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curl -X POST http://localhost:8080/api/speak \
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-H 'Content-Type: application/json' \
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-d '{"text":"Guten Morgen!","tts_provider":"piper","output_endpoint":"loopback"}'
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```
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Unbekannter Endpunkt/Provider → `HTTP 422` mit Klartext-Hinweis.
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## Gesprächsgedächtnis
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Wird bei `/api/chat` eine `session_id` mitgegeben, merkt sich der Assistent den
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Verlauf: vergangene Turns werden gespeichert und beim nächsten Aufruf ans LLM
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gegeben (begrenzt auf die letzten `HISTORY_MAX_MESSAGES` Nachrichten, Default 10).
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Ohne `session_id` bleibt der Aufruf zustandslos.
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```bash
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curl -X POST "http://localhost:8080/api/chat?session_id=oma-anna&debug=true" \
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-H 'Content-Type: application/json' -d '{"text":"Ich heiße Anna."}'
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curl -X POST "http://localhost:8080/api/chat?session_id=oma-anna&debug=true" \
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-H 'Content-Type: application/json' -d '{"text":"Wie war noch mein Name?"}'
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```
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**Langzeit-Erinnerungen** (über Sessions hinweg, pro Nutzer) werden über
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`/api/me/memories` gepflegt und bei jedem Chat als Kontext ans LLM gegeben — auch
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ohne `session_id`:
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```bash
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curl -X POST http://localhost:8080/api/me/memories \
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-H "Authorization: Bearer $TOKEN" \
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-H 'Content-Type: application/json' -d '{"content":"Mag morgens Kamillentee."}'
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```
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## Echtzeit-Chat (WebSocket)
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`/ws/chat` bietet einen dauerhaften, bidirektionalen Kanal. Der Client sendet pro
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Turn eine JSON-Nachricht (`{"text": "..."}`, optional Provider/Endpunkt-Overrides),
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der Server streamt strukturierte Events zurück: `ack` → `semantic` → Audio (binär)
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→ `done`. Auth (Token-Query `?token=…`), Session-Gedächtnis (`?session_id=…`) und
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Erinnerungen gelten wie bei `POST /api/chat`.
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**Token-Streaming:** Mit `{"text": "...", "stream": true}` schickt der Server die
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LLM-Antwort schon während der Generierung als `token`-Events — spürbar geringere
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wahrgenommene Latenz. OpenRouter und der lokale OpenAI-kompatible Provider streamen
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via SSE; Provider ohne Streaming liefern die komplette Antwort als ein `token`-Event.
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**Audio-Streaming:** Mit `{"text": "...", "audio_stream": true}` wird das Audio
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**satzweise** erzeugt (chunked TTS) und pro fertigem Satz als `audio`-Event (JSON
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mit `seq` + binärer Frame) gesendet — die Ausgabe beginnt, bevor die Antwort fertig
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ist. `stream` und `audio_stream` lassen sich kombinieren.
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> Audio-Eingang/Streaming-STT, Barge-in/Turn-Manager und WebRTC sind als nächste
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> Increments vorgesehen (siehe Architektur-Dokument).
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## Authentifizierung
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Standardmäßig (`AUTH_ENABLED=true`) sind `chat`/`speak`/`transcribe`/`sessions`/`me`
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durch ein **Bearer-Token pro Nutzer** geschützt. Nutzer/Sessions werden in SQLite
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persistiert (`DB_PATH`, Default `data/voice-assistant.db`).
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```bash
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# 1) Nutzer anlegen (Admin-Key aus der Umgebung) — Token erscheint EINMALIG
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export ADMIN_API_KEY=ein-langes-geheimnis
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curl -X POST http://localhost:8080/api/admin/users \
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-H "X-Admin-Key: $ADMIN_API_KEY" \
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-H 'Content-Type: application/json' \
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-d '{"display_name":"Oma Anna"}'
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# -> {"user_id":"…","display_name":"Oma Anna","token":"…"}
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# 2) Mit dem Token aufrufen
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curl http://localhost:8080/api/me -H "Authorization: Bearer <TOKEN>"
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```
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Dauerhafte Präferenzen pro Nutzer (`PUT /api/me/prefs`) fließen in die Route-Auflösung
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ein (Ebene zwischen Profil und Session). Fremde Sessions → `HTTP 403`.
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> **Lokale Entwicklung:** `AUTH_ENABLED=false` setzen — dann gilt ein anonymer
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> Standardnutzer und es ist kein Token nötig.
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## Tests
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```bash
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make test # oder: pytest -q
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```
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Abgedeckt: Config-Profile & Präzedenz, Route-Auflösung, Device Router,
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End-to-End (Loopback, 422-Fälle, Session-/Request-Override, `/api/config`).
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## Port ändern
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```bash
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PORT=8003 make run # einmalig
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sed -i 's/^PORT=.*/PORT=8003/' .env # dauerhaft
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PORT=8003 docker compose up # mit Docker
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```
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## Deployment
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- **Docker:** `docker compose up --build` (reicht `OPENROUTER_API_KEY` aus der Shell durch)
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- **systemd:** Vorlagen unter `deploy/` (`voice-assistant.service`, `voice-assistant.env.example`)
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## Projektstruktur (Kurzform)
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```text
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app/ Gateway: config, dependencies, api/, core/, audio/, pipeline/, providers/
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config/ voice-assistant.example.toml (lokale .toml ist gitignored)
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deploy/ systemd-Unit + env-Beispiel
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tests/ Pytest-Suite
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Docs/ Architektur-Dokument
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```
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## Lizenz / Status
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Frühes, aktiv entwickeltes Projektgerüst. Audio-Hardware-/Streaming-Anbindung,
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Authentifizierung, Persistenz und Gedächtnis sind als nächste Schritte vorgesehen
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(siehe Roadmap im Architektur-Dokument).
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