c9d8552ec7
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>
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# Aussprache-Lexikon (Deutsch) für die TTS-Normalisierung vor Piper.
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# Dies ist das GRUNDGERÜST – Inhalte werden später schrittweise ergänzt.
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# Einträge hier ERWEITERN/ÜBERSCHREIBEN die eingebauten Defaults des Normalizers.
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# Wirkt nur bei lokalem TTS (piper, Stufe "full"); Cloud-TTS bleibt unangetastet.
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# Format:
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# abbreviations: ganze Token werden wortgrenzen-sicher ersetzt (Punkt mitschreiben!)
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# units: werden nur DIREKT NACH EINER ZAHL ersetzt (z. B. "10 kg")
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# terms: Fachwörter / Eigennamen / englische Begriffe
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# Beispiele (auskommentiert – bei Bedarf aktivieren/ergänzen):
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abbreviations:
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# "ggf.": "gegebenenfalls"
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# "inkl.": "inklusive"
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units:
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# "kWh": "Kilowattstunden"
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terms:
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# "Linux": "Linuks"
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# "CPU": "C P U"
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