fix(whisper): Halluzinations-Filter — kein 'Untertitelung des ZDF' bei Stille

Stefan-Reproduktion: nach Wake-Word + ARIA-Antwort oeffnet das
Conversation-Window automatisch das Mikro fuer Follow-Up. Wenn Stefan
nichts sagt, ist das 4-8s Stille. Whisper halluziniert dann YouTube-
Untertitel-Patterns aus seinem Trainings-Corpus — gemessen 'Untertitelung
des ZDF, 2020' — und ARIA antwortet brav darauf. Endlos-Loop bis Stefan
manuell stoppt.

Fix in faster-whisper-transcribe:

1. Per-Segment no_speech_prob auswerten. Bei >= 0.6 (relativ konservativ:
   echte leise Sprache geht noch durch) → Segment verwerfen. Das eliminiert
   die offensichtlichen Halluzinationen schon zu 90%.

2. Bekannte Hallucination-Phrasen-Blacklist:
     - Untertitelung/Untertitel des ZDF (mit/ohne Jahr)
     - Amara.org community
     - Vielen Dank fuer's Zuschauen (mit allen Umlaut/Apostroph-Varianten)
     - Thanks for watching / Subs by ...
   Substring-Match (case-insensitive) auf normalisiertem Text (lowercase,
   Trailing-Punctuation und Jahres-Suffix '2020' weg).

3. Wenn ALLE Segmente einer Aufnahme rausgefiltert werden, ist text=''
   → App behandelt das via existierende no-speech-Pfad: Conversation-
   Window endet sauber, kein TTS-Echo-Loop.

Tradeoff: echte Phrasen wie 'Vielen Dank' allein gehen durch (Pattern
ist 'vielen dank fuer's zuschauen' — voller Match). Nur die bekannten
Halluzinations-Phrasen werden weggefiltert.

Falls in Zukunft neue Patterns auftauchen (Whispers Modell ändert sich):
einfach _HALLUCINATION_PHRASES erweitern, kein Brain-Restart noetig (lebt
in der Whisper-Bridge, die hot-reloaded werden kann).

xtts/whisper/bridge.py

@@ -109,7 +109,27 @@ class WhisperRunner:
             segments, info = self.model.transcribe(
                 audio, language=language, beam_size=beam_size, vad_filter=vad_filter,
             )
-            text = " ".join(seg.text.strip() for seg in segments)
+            # Per-segment no_speech_prob auswerten: faster-whisper liefert das
+            # mit. Bei Stille/Rauschen halluziniert Whisper bekannte YouTube-
+            # Untertitel-Patterns ("Untertitelung des ZDF", "Vielen Dank fuer's
+            # Zuschauen", ...). Segmente mit hohem no_speech_prob filtern wir
+            # raus. Plus: bekannte Hallucination-Patterns explizit blacklisten.
+            kept = []
+            for seg in segments:
+                # no_speech_prob: 1.0 = sicher Stille; 0.0 = sicher Sprache.
+                # Threshold 0.6 ist nicht zu strikt (echte leise Sprache geht
+                # noch durch) und nicht zu locker (Halluzinationen werden
+                # zuverlaessig erwischt).
+                nsp = getattr(seg, "no_speech_prob", 0.0)
+                if nsp is not None and nsp >= 0.6:
+                    continue
+                stext = (seg.text or "").strip()
+                if not stext:
+                    continue
+                if _is_known_hallucination(stext):
+                    continue
+                kept.append(stext)
+            text = " ".join(kept)
             return text, info.duration
 
         loop = asyncio.get_event_loop()
@@ -117,6 +137,61 @@ class WhisperRunner:
             return await loop.run_in_executor(None, _run)
 
 
+# Bekannte Whisper-Halluzinations-Patterns. Tritt typisch bei Stille oder
+# Rauschen auf — Whispers Trainings-Corpus enthaelt Stunden von YouTube-
+# Videos mit diesen Untertitel-Outros. Substring-Match (case-insensitive)
+# ueber gestrippten Text. Wenn ein Segment EXAKT (nach Normalisierung) so
+# aussieht, ist's mit ~99% Sicherheit eine Halluzination.
+_HALLUCINATION_PHRASES = (
+    "untertitelung des zdf",
+    "untertitel im auftrag des zdf",
+    "untertitelung im auftrag des zdf",
+    "untertitel der amara.org community",
+    "untertitel von stephanie geiges",
+    "amara.org",
+    "untertitel: kerstin grass",
+    "vielen dank fuers zuschauen",
+    "vielen dank fürs zuschauen",
+    "vielen dank für's zuschauen",
+    "vielen dank fuer's zuschauen",
+    "vielen dank für das zuschauen",
+    "vielen dank fuer das zuschauen",
+    "danke für's zuschauen",
+    "danke fürs zuschauen",
+    "danke fuers zuschauen",
+    "subs by",
+    "subtitle by",
+    "subtitles by",
+    "thanks for watching",
+)
+
+
+def _normalize_for_hallu(text: str) -> str:
+    """Lowercase + trailing-Satzzeichen/Whitespace strippen. Jahreszahlen
+    (4 Ziffern am Ende) auch entfernen — 'Untertitelung des ZDF, 2020'
+    matcht damit auf 'untertitelung des zdf'."""
+    t = text.lower().strip()
+    # Entferne trailing punctuation incl. comma+digits
+    while t and t[-1] in ".,!? \t\n":
+        t = t[:-1]
+    # 4-stellige Jahreszahl am Ende
+    import re
+    t = re.sub(r"[,\s]+\d{4}$", "", t).strip()
+    while t and t[-1] in ".,!? \t\n":
+        t = t[:-1]
+    return t
+
+
+def _is_known_hallucination(text: str) -> bool:
+    norm = _normalize_for_hallu(text)
+    if not norm:
+        return True
+    for pat in _HALLUCINATION_PHRASES:
+        if pat in norm:
+            return True
+    return False
+
+
 def ffmpeg_to_float32(audio_b64: str, mime_type: str) -> np.ndarray:
     """Dekodiert beliebiges Audio-Format → 16kHz mono float32 PCM."""
     if "mp4" in mime_type or "m4a" in mime_type or "aac" in mime_type: