# Voxtral-STT-3B-Satellit (Transformers)

Streaming-STT via **Voxtral-Mini-3B-2507** (Mistral, Apache 2.0) über
🤗 Transformers. Ersetzt whisper als STT — genauer, und **ohne Treiber-Upgrade**:
läuft auf dem Trixie-Standardtreiber (550/CUDA 12.4) via **torch 2.6.0+cu124**
(derselbe Trick wie bei f5tts).

- Modell ~9 GB (bf16) → **GPU 1** (die 12-GB-Karte; per Compose gepinnt).
- **F5-TTS + LLM** bleiben auf GPU 0 (8 GB).
- Arbeitsweise = chunked wie whisper: live PCM → alle ~1 s transkribieren
  (Partials) → **adaptiver Endpointer** (Rausch-Boden-VAD + semantische
  Stagnation, aus M0.1) feuert `stt_endpoint`. RVS-Protokoll identisch → drop-in.

## Starten (Profil `voxtral`)

```bash
cd xtts
docker compose stop whisper-bridge          # sonst beantworten beide stt_*
docker compose --profile voxtral up -d --build
docker logs -f aria-voxtral-bridge          # Modell laedt (mehrere GB), dann "RVS verbunden"
```
Zurück zu whisper: `docker compose --profile voxtral down && docker compose up -d whisper-bridge`.

## ⚠️ Auf echter Hardware verifizieren (blind gebaut)

1. **Transformers-API.** Die exakte Voxtral-Transkriptions-API ist in `bridge.py`
   in **einer** Methode gekapselt (`VoxtralRunner._transcribe_blocking`), modelliert
   nach der HF-Modelcard (`apply_transcription_request` → `generate` → `batch_decode`).
   Beim ersten Lauf gegen die Modelcard prüfen und dort anpassen.
2. **HF-Gating.** Ist `Voxtral-Mini-3B-2507` gated, `HF_TOKEN` in `xtts/.env` setzen
   (wird als `HUGGING_FACE_HUB_TOKEN` durchgereicht).
3. **VRAM/Tempo.** 3B in bf16 ~9 GB auf der 12-GB-Karte — Rest fürs KV-Cache. Ist die
   Partial-Transkription (alle 1 s) zu schwer, `STREAM_TRANSCRIBE_INTERVAL_MS` hochsetzen.
4. **torch-Konflikt.** Falls `transformers`/`mistral-common` beim Build torch>2.6
   erzwingen, meldet der Constraint einen Konflikt → dann brauchen wir doch das
   Treiber-Upgrade (`bootstrap.sh --upgrade-driver` via NVIDIA-CUDA-Repo) + cu126-torch.

## Protokoll (RVS, identisch zu whisper — drop-in)
Rein: `stt_stream_start`, `stt_audio_chunk` (16 kHz mono s16le, base64), `stt_stream_end`.
Raus: `stt_partial`, `stt_endpoint`, `stt_stream_done`.

## TTS
Bleibt **F5-TTS** (klingt gut, passt auf GPU 0). Voxtral-TTS bräuchte ~24 GB — separates Thema.

## Quellen
- Modell: https://huggingface.co/mistralai/Voxtral-Mini-3B-2507
- Transformers-Nutzung: HF-Modelcard (Voxtral) + `mistral-common`
