whisper-stt-cli/BEDIENUNGSANLEITUNG.md

Bedienungsanleitung SpeechToText

Diese Anleitung richtet sich an Anwender: Installieren, Starten, Benutzen, Einrichten mit Home Assistant, Probleme lösen. Für Programmierer: docs/API.md (Schnittstellen) und docs/ENTWICKLER.md (Aufbau des Codes).

Inhalt

1. Was macht das Programm?
2. Voraussetzungen
3. Installation
4. Dienst starten und prüfen
5. Benutzung mit der Kommandozeile (CLI)
6. Das richtige Mikrofon
7. Home Assistant anbinden
8. Andere Geräte im Netzwerk
9. Einstellungen
10. Welches Whisper-Modell?
11. Tipps für gute Erkennung
12. Fehlerbehebung
13. Datenschutz
14. Deinstallation

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1. Was macht das Programm?

SpeechToText wandelt gesprochene Sprache in Text um — vollständig lokal auf dem eigenen Rechner, ohne Cloud. Grundlage ist das Spracherkennungsmodell Whisper in der schnellen Umsetzung faster-whisper.

Es besteht aus zwei Teilen:

• Dem Dienst (stt_service.py): läuft im Hintergrund, hält das Sprachmodell im Speicher und nimmt Aufträge entgegen — von Home Assistant, von Mikrocontrollern, von Skripten oder von der CLI.
• Der Kommandozeile (stt_cli.py): schickt Audiodateien oder das Mikrofon an den Dienst und gibt den erkannten Text aus.

flowchart LR
    MIC[Mikrofon] --> CLI[stt_cli.py]
    FILE[Audiodatei] --> CLI
    HA[Home Assistant] -- Wyoming :10300 --> SVC
    ESP[ESP32 / Skripte / Apps] -- HTTP / WebSocket :9998 --> SVC
    CLI -- HTTP / WebSocket :9998 --> SVC[STT-Dienst<br/>Whisper-Modell auf GPU]
    SVC --> TXT[Text]

Wie schnell? Auf einer RTX 3090 mit dem Modell large-v3-turbo: ein Satz von 6 Sekunden ist in 0,2 Sekunden erkannt, 35 Sekunden Sprache in 0,7 Sekunden. Beim freien Sprechen erscheint der Text etwa eine Sekunde, nachdem man aufgehört hat zu sprechen.

Wie merkt das Programm, dass ich fertig bin? Es erkennt eine Sprechpause (Standard: 0,7 s Stille nach Sprache). Ein Stoppwort ist nicht nötig.

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2. Voraussetzungen

	Minimum	Empfohlen
Betriebssystem	Linux (getestet: Ubuntu mit PipeWire)
Python	3.11	3.12 (getestet)
Grafikkarte	keine (läuft auch auf CPU, dann langsamer)	NVIDIA mit ≥ 4 GB freiem Speicher, CUDA 12
Arbeitsspeicher	4 GB frei	8 GB frei
Festplatte	0,5 GB (Modell small)	2 GB (Modell large-v3-turbo)
Mikrofon	beliebig (nur für Live-Betrieb)	ReSpeaker XVF3800 oder gutes USB-Mikrofon

Systemprogramme: ffmpeg ist hilfreich (Formatumwandlung), pactl (PipeWire/PulseAudio) für die Mikrofonwahl, espeak-ng nur für die automatischen Tests.

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3. Installation

cd ~/Python_Programs
git clone <repository-url> SpeechToText        # bzw. vorhandenen Ordner nutzen
cd SpeechToText

python3 -m venv --system-site-packages .venv
.venv/bin/pip install -r requirements.txt

--system-site-packages nutzt bereits installierte Pakete (z. B. faster-whisper, CUDA-Bibliotheken) mit. Ohne vorhandene Installation lädt pip alles herunter.

Installation prüfen (dauert ca. 10 Sekunden, braucht kein Modell):

.venv/bin/python -m pytest
# … 49 passed

Beim ersten Start des Dienstes wird das Whisper-Modell aus dem Internet geladen (large-v3-turbo ≈ 1,6 GB). Danach arbeitet alles offline.

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4. Dienst starten und prüfen

Manuell starten

cd ~/Python_Programs/SpeechToText
.venv/bin/python stt_service.py

Auf Rechnern mit mehreren Grafikkarten die gewünschte Karte fest angeben. Die Kennung (UUID) zeigt nvidia-smi -L:

CUDA_VISIBLE_DEVICES=GPU-83ba6d1f-ebbe-f8c8-1433-153e0ebc3866 .venv/bin/python stt_service.py

Warum UUID statt Nummer? nvidia-smi und CUDA nummerieren die Karten unterschiedlich. Mit der UUID landet der Dienst sicher auf der richtigen Karte.

Im Terminal erscheint u. a.:

INFO stt.service: Wyoming-Server auf tcp://0.0.0.0:10300
INFO stt: Lade Whisper-Modell large-v3-turbo (cuda, float16)
INFO stt: Modell bereit nach 2.3s

Das Fenster offen lassen. Beenden mit Strg+C.

Prüfen

In einem zweiten Terminal:

curl http://127.0.0.1:9998/health

"status":"ok" = bereit. "status":"loading" = Modell lädt noch (kurz warten). "device":"cuda" = läuft auf der Grafikkarte, "cpu" = auf dem Prozessor.

Im Browser zeigt http://127.0.0.1:9998/docs alle Schnittstellen zum Ausprobieren.

Optional: automatisch starten (systemd)

Soll der Dienst dauerhaft laufen (nötig z. B. für Home Assistant nach einem Neustart):

cp deploy/stt-service.service ~/.config/systemd/user/
# ggf. CUDA_VISIBLE_DEVICES und Einstellungen in der Datei anpassen
systemctl --user daemon-reload
systemctl --user enable --now stt-service

Aufgabe	Befehl
Status	systemctl --user status stt-service
Neustart (nach Änderungen)	systemctl --user restart stt-service
Anhalten	systemctl --user stop stt-service
Autostart abschalten	systemctl --user disable --now stt-service
Live-Log	journalctl --user -u stt-service -f

Vorher einen manuell gestarteten Dienst beenden — beide wollen Port 9998.

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5. Benutzung mit der Kommandozeile (CLI)

Die CLI gibt nur den erkannten Text aus (Standardausgabe). Statusmeldungen stehen getrennt davon (Fehlerausgabe). Deshalb lässt sie sich direkt in Skripten verwenden.

Alle Beispiele im Projektordner: cd ~/Python_Programs/SpeechToText

Audiodateien

.venv/bin/python stt_cli.py aufnahme.wav
.venv/bin/python stt_cli.py interview.mp3 notiz.ogg          # mehrere Dateien, eine Zeile je Datei
.venv/bin/python stt_cli.py aufnahme.wav --json               # mit Details
.venv/bin/python stt_cli.py aufnahme.wav > text.txt           # in Datei speichern

Unterstützt: WAV, MP3, OGG, FLAC, M4A, WebM und praktisch alle anderen Audioformate.

Mikrofon

.venv/bin/python stt_cli.py -v

Nach „Bereit — sprich.“ einfach sprechen und kurz Pause machen. Jeder Satz erscheint als eigene Zeile. Beenden mit Strg+C.

Mit Pausen sprechen, selbst beenden

.venv/bin/python stt_cli.py --until-enter -v

Die Aufnahme läuft, bis Enter gedrückt wird — Denk- und Sprechpausen beliebiger Länge beenden sie nicht. Mit -v erscheinen die erkannten Abschnitte schon während des Sprechens (mit + markiert). Nach Enter wird der letzte Abschnitt fertig transkribiert und der gesamte Text als eine Zeile ausgegeben. Mit --timeout SEK endet die Aufnahme spätestens nach SEK Sekunden.

Mikrofon: pulse → alsa_input.usb-Seeed_Studio_reSpeaker_XVF3800_… (16000 Hz, 2 Kanäle, Kanal 1)
Bereit — sprich. (Strg+C beendet)
  … Sprache erkannt (2.3s)
  (3.1s Audio, 0.21s Rechenzeit)
Schalte das Licht im Wohnzimmer ein.

Alle Optionen

Option	Bedeutung
DATEI …	Audiodateien transkribieren; ohne Datei wird das Mikrofon benutzt
-v, --verbose	Statusdetails anzeigen (Sprachbeginn, Dauer, Rechenzeit)
--json	Ergebnis als JSON-Zeile (Text, Sprache, Dauer, Rechenzeit …)
-l, --language	Sprache: de, en, fr … oder auto (automatisch erkennen)
--prompt "…"	Eigennamen/Fachbegriffe vorgeben, z. B. --prompt "Bredelar, Marsberg"
--once	nach dem ersten erkannten Satz beenden
--until-enter	Aufnahme mit beliebig langen Pausen, bis Enter gedrückt wird; Ergebnis als ein Text
--timeout SEK	Mikrofon nach SEK Sekunden beenden
--silence-ms MS	Pausenlänge, die einen Satz beendet (Standard 700; für Denkpausen 1200–2000)
-d, --device	Mikrofon wählen: Nummer oder Namensteil, z. B. -d respeaker
--channel N	Mikrofonkanal wählen (ReSpeaker: automatisch 1)
--list-devices	verfügbare Mikrofone anzeigen (* = Standard von PortAudio)
--url URL	anderer Dienst, z. B. --url http://192.168.1.10:9998 (auch per STT_URL)
--local	ohne Dienst: Modell direkt laden (Start dauert länger)
--model NAME	nur mit --local: Whisper-Modell, z. B. small, large-v3-turbo
--compute-device	nur mit --local: auto, cuda oder cpu
--http-timeout SEK	max. Wartezeit bei Dateien (Standard 300)
--llm-correct	Ergebnis zusätzlich von einem lokalen LLM korrigieren lassen, siehe LLM-Korrektur
--llm-model NAME	LLM für die Korrektur (Standard gemma4:12b)
--llm-url URL	LLM-Server (Standard Ollama http://127.0.0.1:11434; OpenAI-kompatibel mit …/v1)

Rückgabewerte (für Skripte)

Code	Bedeutung
0	Text erkannt
1	Fehler (Dienst nicht erreichbar, Datei fehlt …)
2	keine Sprache erkannt (nur Stille/Geräusche, Zeitlimit abgelaufen)
130	mit Strg+C abgebrochen, bevor ein Ergebnis vorlag (z. B. während einer Dateiübertragung)

Beispiele für Skripte

# Einen Satz sprechen und in einer Variablen weiterverarbeiten
text=$(.venv/bin/python stt_cli.py --once --timeout 15)
[ $? -eq 0 ] && echo "Du hast gesagt: $text"

# Alle MP3s eines Ordners in Textdateien umwandeln
for f in aufnahmen/*.mp3; do
  .venv/bin/python stt_cli.py "$f" > "${f%.mp3}.txt"
done

# Längere Notiz mit Pausen sprechen, Enter beendet, Text in Variable
notiz=$(.venv/bin/python stt_cli.py --until-enter)

# Diktat mit Denkpausen fortlaufend in eine Datei schreiben
.venv/bin/python stt_cli.py --silence-ms 1500 >> notizen.txt

LLM-Korrektur (optional)

Mit --llm-correct wird der erkannte Text zusätzlich von einem lokalen Sprachmodell (Standard: gemma4:12b über Ollama) geprüft. Es korrigiert nur offensichtliche Erkennungsfehler — falsch verstandene Wörter, Rechtschreibung, Groß-/Kleinschreibung, Satzzeichen — und lässt Bedeutung, Zahlen, Namen und Verneinungen unangetastet.

.venv/bin/python stt_cli.py --until-enter --llm-correct -v
.venv/bin/python stt_cli.py notiz.mp3 --llm-correct --json

  LLM: korrigiert (1.21s)
  roh: Heute ist ein schöner Tag. Die Lonne scheint und die Rögel singen im Garten.
Heute ist ein schöner Tag. Die Sonne scheint und die Vögel singen im Garten.

Sicherungen: Weicht die Antwort des LLM zu stark vom erkannten Text ab (z. B. weil es etwas erfindet oder einer „Anweisung“ im Diktat folgt), wird sie verworfen und der Rohtext ausgegeben. Ist das LLM nicht erreichbar, erscheint eine Meldung und ebenfalls der Rohtext. Mit --json stehen Rohtext (raw_text) und Details (llm: Status, Dauer, Modell) immer mit im Ergebnis.

Wann sinnvoll? Für Notizen, Diktate und längere Texte. Für kurze Befehle („Licht an“) nicht nötig — Whisper erkennt sie meist fehlerfrei, und die Korrektur kostet rund 1 Sekunde pro Text.

Voraussetzungen und Hinweise:

• Ollama läuft und das Modell ist installiert: ollama pull gemma4:12b.
• Das erste Laden dauert je nach Rechner rund eine Minute; im Mikrofon-Modus beginnt es schon beim Start im Hintergrund. Danach bleibt das Modell 30 Minuten geladen (STT_LLM_KEEP_ALIVE).
• Das Modell belegt dabei ca. 10 GB Grafikspeicher.
• Anderes Modell oder anderer Server: --llm-model mistral-nemo bzw. --llm-url http://127.0.0.1:8011/v1 (llama.cpp, LM Studio …).

Ohne laufenden Dienst

.venv/bin/python stt_cli.py --local --model large-v3-turbo aufnahme.wav
.venv/bin/python stt_cli.py --local --model small --compute-device cpu -v   # Mikrofon auf CPU

Praktisch für gelegentliche Nutzung; jeder Aufruf lädt das Modell aber neu (Sekunden bis Minuten).

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6. Das richtige Mikrofon

Standard: Ohne -d benutzt die CLI das Mikrofon, das in den Systemeinstellungen (Ubuntu: Einstellungen → Ton → Eingabe) ausgewählt ist. Die erste Statuszeile zeigt, welches:

Mikrofon: pulse → alsa_input.usb-Seeed_Studio_reSpeaker_XVF3800_…

Anderes Mikrofon:

.venv/bin/python stt_cli.py --list-devices      # Liste mit Nummern
.venv/bin/python stt_cli.py -d 15 -v            # per Nummer
.venv/bin/python stt_cli.py -d respeaker -v     # per Namensteil

ReSpeaker XVF3800: Das Gerät liefert zwei Kanäle. Der rechte Kanal (1) ist speziell für Spracherkennung aufbereitet (Echo- und Rauschunterdrückung). Die CLI erkennt den ReSpeaker am Namen und wählt Kanal 1 automatisch. Andere Mikrofone: beide Kanäle werden gemischt; mit --channel 0/1 lässt sich ein Kanal erzwingen.

Pegel prüfen: In den Toneinstellungen muss der Eingangspegel beim Sprechen ausschlagen. Wird nie „Sprache erkannt“ angezeigt, ist das Mikrofon meist falsch gewählt, stumm oder zu leise.

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7. Home Assistant anbinden

Der Dienst spricht das Wyoming-Protokoll, mit dem Home Assistant lokale Spracherkennung einbindet.

1. Dienst dauerhaft laufen lassen (systemd), sonst fehlt die Spracherkennung nach einem Neustart.
2. Port 10300 im Netzwerk erreichbar machen (siehe Abschnitt 8).
3. In Home Assistant: Einstellungen → Geräte & Dienste → Integration hinzufügen → „Wyoming Protocol“
4. Host: IP-Adresse des STT-Rechners, Port: 10300 → Absenden. Es erscheint „speech-to-text“.
5. Einstellungen → Sprachassistenten → Assistent öffnen → Spracherkennung: „speech-to-text“, Sprache „Deutsch“.
6. Testen, z. B. über das Mikrofon-Symbol in der Home-Assistant-App oder einen ESPHome-Satelliten (z. B. ESP32-S3-Box, M5Stack Atom Echo).

Home Assistant bzw. der Satellit erkennt das Satzende selbst und schickt die komplette Aufnahme. Im Log des Dienstes erscheint pro Befehl eine Zeile Wyoming-Transkript (…).

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8. Andere Geräte im Netzwerk

Der Dienst ist im ganzen Netzwerk erreichbar unter http://<IP-des-Rechners>:9998 (HTTP/WebSocket) und <IP>:10300 (Wyoming). Die IP zeigt hostname -I.

Ist eine Firewall aktiv, die Ports für das Heimnetz freigeben:

sudo ufw allow from 192.168.1.0/24 to any port 9998 proto tcp comment 'SpeechToText HTTP'
sudo ufw allow from 192.168.1.0/24 to any port 10300 proto tcp comment 'SpeechToText Wyoming'

(192.168.1.0/24 an das eigene Netz anpassen.)

Wichtig: Der Dienst hat kein Passwort. Jeder im Netzwerk kann Audio schicken. Die Ports daher nicht ins Internet freigeben (keine Portweiterleitung im Router).

Wie Mikrocontroller (ESP32), Web-Apps oder eigene Programme den Dienst ansprechen, beschreibt docs/API.md mit Beispielen.

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9. Einstellungen

Der Dienst wird über Umgebungsvariablen eingestellt:

• manuell: vor den Startbefehl schreiben, z. B. STT_MODEL=small STT_LANGUAGE=en .venv/bin/python stt_service.py
• systemd: in ~/.config/systemd/user/stt-service.service als Environment="STT_MODEL=small", danach systemctl --user daemon-reload && systemctl --user restart stt-service

Variable	Standard	Bedeutung
STT_MODEL	large-v3-turbo	Whisper-Modell, siehe Abschnitt 10
STT_LANGUAGE	de	Standardsprache; auto = automatisch erkennen
STT_DEVICE	auto	auto (GPU wenn vorhanden), cuda oder cpu
STT_COMPUTE_TYPE	auto	Rechengenauigkeit; auto = float16 auf GPU, int8 auf CPU
STT_CPU_MODEL	small	Modell, falls die GPU nicht nutzbar ist und auf CPU ausgewichen wird
STT_CPU_THREADS	0	CPU-Threads (0 = automatisch)
STT_BEAM_SIZE	5	Suchbreite; 1 ist schneller, 5 genauer
STT_INITIAL_PROMPT	–	Eigennamen/Fachbegriffe für alle Anfragen
STT_PRELOAD	1	Modell sofort beim Start laden (0 = erst bei der ersten Anfrage)
STT_MAX_QUEUE	8	max. gleichzeitig wartende Aufträge, darüber Ablehnung („beschäftigt“)
STT_MAX_UPLOAD_MB	50	größte erlaubte Audiodatei
STT_VAD_SILENCE_MS	700	Pause, die beim Live-Streaming einen Satz beendet
STT_VAD_THRESHOLD	0.5	Empfindlichkeit der Spracherkennung (höher = weniger Fehlauslösung durch Geräusche)
STT_VAD_MIN_SPEECH_MS	200	Mindestlänge von Sprache (filtert Klicks und Klopfen)
STT_VAD_PRE_ROLL_MS	300	Audio vor dem erkannten Sprachbeginn mitnehmen
STT_VAD_MAX_UTTERANCE_S	30	längster Satz; längere Abschnitte werden geteilt
STT_WYOMING_PORT	10300	Port für Home Assistant; leer = aus
STT_WYOMING_HOST	0.0.0.0	Netzwerkschnittstelle für Wyoming
STT_HOST / STT_PORT	0.0.0.0 / 9998	Adresse des HTTP-Dienstes (nur bei python stt_service.py)
STT_LOG_LEVEL	INFO	DEBUG, INFO, WARNING, ERROR
STT_DOWNLOAD_ROOT	–	eigener Ordner für Modelle (sonst Hugging-Face-Cache)
CUDA_VISIBLE_DEVICES	–	Grafikkarte festlegen (UUID aus nvidia-smi -L)

LLM-Korrektur (nur stt_cli.py --llm-correct):

Variable	Standard	Bedeutung
STT_LLM_MODEL	gemma4:12b	Modell für die Korrektur
STT_LLM_URL	http://127.0.0.1:11434	Ollama; OpenAI-kompatible Server mit …/v1
STT_LLM_API	auto	auto, ollama oder openai
STT_LLM_KEEP_ALIVE	30m	nur Ollama: wie lange das Modell nach Gebrauch geladen bleibt
STT_LLM_NUM_CTX	4096	nur Ollama: Kontextgröße (klein halten, sonst läuft das Modell auf der CPU)
STT_LLM_TIMEOUT	120	max. Wartezeit in Sekunden (inkl. Laden)
STT_LLM_MIN_SIMILARITY	0.75	Mindestähnlichkeit zum Rohtext, sonst wird die Korrektur verworfen

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10. Welches Whisper-Modell?

Modell	Qualität Deutsch	Geschwindigkeit	Grafikspeicher	Einsatz
tiny	mäßig	sehr schnell	< 1 GB	nur Tests
base	ausreichend für kurze Befehle	sehr schnell	~1 GB	schwache Hardware
small	gut	schnell, auch auf CPU brauchbar	~1 GB	CPU-Betrieb
medium	sehr gut	mittel	~2–3 GB
large-v3	ausgezeichnet	langsamer	~4 GB	höchste Genauigkeit bei langen Texten
large-v3-turbo	ausgezeichnet	schnell	~2,4 GB	Standard mit GPU

Gemessen wurde in diesem Projekt nur large-v3-turbo (RTX 3090); small auf CPU ist durch die Tests erprobt. Die übrigen Angaben sind Richtwerte. Jedes Modell wird beim ersten Gebrauch einmalig heruntergeladen.

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11. Tipps für gute Erkennung

• Abstand: 30 cm bis 1 m zum Mikrofon, deutlich, aber normal sprechen.
• Pause am Satzende: Nach dem Satz kurz innehalten — das signalisiert „fertig“.
• Denkpausen: Wird ein Satz mitten drin abgeschnitten, --silence-ms 1200 (oder mehr) verwenden.
• Eigennamen: Werden Namen falsch geschrieben, mit --prompt "Name1, Name2" vorgeben.
• Hintergrundgeräusche: Radio/Fernseher leiser; bei vielen Fehlauslösungen STT_VAD_THRESHOLD=0.6.
• Sprache fest einstellen: -l de ist schneller und zuverlässiger als auto, besonders bei kurzen Sätzen.

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12. Fehlerbehebung

Problem	Ursache	Lösung
Fehler: … Connection refused / „Läuft der Dienst?“	Dienst nicht gestartet	Dienst starten (Abschnitt 4) oder --local nutzen
/health zeigt lange loading	erster Start: Modell wird heruntergeladen	Internetverbindung prüfen, warten; Fortschritt im Log
/health zeigt "device":"cpu", obwohl eine GPU da ist	GPU belegt/zu wenig Speicher/CUDA-Problem	Log lesen (Laden auf cuda fehlgeschlagen: …), nvidia-smi prüfen, andere Karte per CUDA_VISIBLE_DEVICES
/health zeigt error	Modell nicht ladbar	Meldung im Feld error; Modellname und Speicherplatz prüfen
Nie „Sprache erkannt“	falsches/stummes Mikrofon	Abschnitt 6; Pegel in den Toneinstellungen prüfen
Sätze werden mittendrin geteilt / Aufnahme endet bei Pausen	Pausen zu lang für die Einstellung	--silence-ms 1200 oder --until-enter (Enter beendet)
Text kommt erst sehr spät	Pausenerkennung sehr lang eingestellt oder CPU-Betrieb	--silence-ms verringern; GPU nutzen
Wörter/Namen falsch	Aussprache, unbekannte Namen	--prompt mit Namen; größeres Modell; deutlicher sprechen
„Untertitel im Auftrag des ZDF“ o. Ä.	Whisper-Halluzination bei Stille	wird normalerweise gefiltert; tritt es trotzdem auf, bitte Beispiel melden
Wiederholte gleiche Sätze fehlen teilweise	Whisper fasst wörtliche Wiederholungen zusammen	bekannte Grenze; bei natürlicher Sprache selten
Warteschlange voll / HTTP 503	zu viele Aufträge gleichzeitig	kurz warten; STT_MAX_QUEUE erhöhen
Address already in use beim Start	Port 9998/10300 belegt (zweiter Dienst läuft)	anderen Dienst beenden (systemctl --user stop stt-service)
Home Assistant findet den Dienst nicht	Firewall, falsche IP, Dienst aus	curl http://<IP>:9998/health vom HA-Rechner; Abschnitt 8
LLM: Fehler, Rohtext behalten — ConnectionError	Ollama läuft nicht / falsche --llm-url	systemctl status ollama; curl http://127.0.0.1:11434/api/version
LLM: verworfen, Rohtext behalten	LLM-Antwort wich zu stark ab	gewollte Sicherung; bei Bedarf anderes Modell probieren
LLM-Korrektur dauert beim ersten Mal ~1 Minute	Modell wird geladen	normal; danach ~1 s pro Text
LLM-Korrektur dauert immer mehrere Sekunden	Modell läuft auf der CPU (zu großer Kontext/kein GPU-Speicher)	ollama ps prüfen: PROCESSOR sollte 100% GPU zeigen
Warnung: … Audioblöcke verworfen	Netzwerk/Dienst zu langsam für das Mikrofon	Verbindung prüfen; lokal testen

Log ansehen: manuell gestartet → im Terminal; als systemd-Dienst → journalctl --user -u stt-service -n 100. Mehr Details mit STT_LOG_LEVEL=DEBUG.

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13. Datenschutz

• Die gesamte Spracherkennung läuft lokal. Audio und Text verlassen den Rechner nicht.
• Internetzugriff nur beim ersten Herunterladen eines Modells (Hugging Face).
• Die optionale LLM-Korrektur nutzt ein lokales LLM (Ollama). Nur wer --llm-url auf einen fremden Server setzt, schickt Text dorthin.
• Der Dienst speichert keine Aufnahmen und keine Texte auf der Festplatte.
• Ausnahme Log: Bei Home-Assistant-Anfragen (Wyoming) wird der erkannte Text im Log protokolliert (Stufe INFO). Wer das nicht möchte: STT_LOG_LEVEL=WARNING.
• Der Dienst hat keine Zugangskontrolle → nur im eigenen Netz betreiben (Abschnitt 8).

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14. Deinstallation

systemctl --user disable --now stt-service 2>/dev/null
rm -f ~/.config/systemd/user/stt-service.service && systemctl --user daemon-reload
rm -rf ~/Python_Programs/SpeechToText

Heruntergeladene Modelle liegen im Hugging-Face-Cache ($HF_HOME/hub bzw. ~/.cache/huggingface/hub, Ordner models--*faster-whisper*) und werden eventuell auch von anderen Programmen genutzt — nur löschen, wenn sicher ist, dass sie nicht mehr gebraucht werden.