feat(voice): Wake-Word per Sprachbefehl ausschalten

"Computer, Wake-Word aus" / "mach das Ohr aus" / "hör auf zuzuhören" / "geh
schlafen" → die App stoppt den Wake-Word-Listener KOMPLETT (Mikro frei, echte
Ruhe). Wieder-An nur über den Ohr-Button (bewusst, weil dann taub — Voice-
Wieder-An ist physikalisch unmöglich, wenn nichts mehr hört).

Deterministischer Detektor _user_wants_wake_off im Brain (kein LLM-Call nötig,
still). Signal fließt als wake_off durch ChatOut → Bridge → App-Payload; die App
löst denselben Pfad wie toggleWakeWord-off aus (cancelRecording +
wakeWordService.stop() + setWakeWordActive(false)). Detektor gegen 13 Positiv-
+ 9 Negativ-Fällen verifiziert (fängt nicht 'Licht aus' / 'Konversation Ende').

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

android/src/screens/ChatScreen.tsx

@@ -1406,8 +1406,25 @@ const ChatScreen: React.FC = () => {
         // ner Bestaetigung) landete im 30s-Fenster. Jetzt: einzelne Befehle enden
         // sofort (zurueck aufs Wake-Word), nur echte Gespraeche lauschen weiter.
         converseRef.current = (message.payload as any).converse === true;
+        const _wakeOff = (message.payload as any).wake_off === true;
         const _isSilent = (message.payload as any).speak === false;
-        if (_isSilent) {
+        if (_wakeOff) {
+          // ARIA hat "Wake-Word aus" per Sprache bekommen → Listener KOMPLETT
+          // stoppen (Mikro frei, echte Ruhe). Gleicher Weg wie der Ohr-Button
+          // (toggleWakeWord-off). Wieder-An nur ueber den Button (dann taub).
+          (async () => {
+            try {
+              if (audioService.isStreamingRecording()) {
+                await audioService.cancelStreamingRecording('wake-off-voice');
+              } else {
+                await audioService.stopRecording();
+              }
+            } catch {}
+            try { await wakeWordService.stop(); } catch {}
+            setWakeWordActive(false);
+            console.log('[Chat] Wake-Word per Sprachbefehl AUS — Ohr-Button zum Wieder-Anmachen');
+          })();
+        } else if (_isSilent) {
           // Steuerbefehl (speak=false) ist ausgefuehrt und wird NICHT vorgelesen.
           // Ohne TTS feuert onPlaybackFinished nie — der Mikro-/Konversations-
           // Lifecycle muss hier selbst weitergeschaltet werden, sonst haengt das Ohr.

aria-brain/agent.py

@@ -1442,6 +1442,31 @@ def _user_wants_conversation_continue(text: str) -> bool:
     return bool(_CONTINUE_CONVERSATION_RE.search(_strip_leading_hint_blocks(text)))
 
 
+# ── Wake-Word AUS per Sprachbefehl ──────────────────────────────────────────
+# "Wake-Word aus", "mach das Ohr aus", "hoer auf zuzuhoeren", "geh schlafen" …
+# → die App stoppt den Wake-Word-Listener KOMPLETT (Mikro frei, echte Ruhe).
+# Wieder-An geht nur ueber den App-Button (bewusst, weil dann taub). Reiner
+# Steuerbefehl: still (speak=false), kein Weiterlauschen (converse=false).
+_WAKE_NOUN = r"(?:wake[\s-]?word|wakeword|ohr(?:en)?|mikro(?:fon)?|zuh[oö]r\w*|lausch\w*)"
+_WAKE_OFF_VERB = (r"(?:aus(?:schalten|stellen)?|abschalten|abstellen|deaktivier\w*|"
+                  r"beenden|beende|stopp?\w*|schlafen|ruhe)")
+_WAKE_OFF_RE = re.compile(
+    rf"\b{_WAKE_NOUN}\b[^.!?]{{0,20}}\b{_WAKE_OFF_VERB}\b"
+    rf"|\b(?:beende|beend\w*|deaktivier\w*|stopp?e?)\b[^.!?]{{0,20}}\b{_WAKE_NOUN}\b"
+    rf"|h[oö]r\s+auf\s+(?:zu\s*)?(?:zu)?(?:h[oö]r|lausch)\w*"
+    rf"|h[oö]r\s+nicht\s+mehr\s+zu"
+    rf"|geh\s+schlafen",
+    re.IGNORECASE,
+)
+
+
+def _user_wants_wake_off(text: str) -> bool:
+    """True, wenn der User den Wake-Word-Listener per Sprache abschalten will."""
+    if not text:
+        return False
+    return bool(_WAKE_OFF_RE.search(_strip_leading_hint_blocks(text)))
+
+
 def _normalize_for_fast_match(text: str) -> str:
     norm = _strip_leading_hint_blocks(text).lower()
     norm = _fold_umlauts(norm)
@@ -1865,6 +1890,18 @@ class Agent:
         active_project_id = (project_id or "").strip()
         active_project = projects_mod.get_project(active_project_id) if active_project_id else None
 
+        # Wake-Word AUS per Sprache: reiner Steuerbefehl, KEIN Claude/Fast-Path
+        # noetig. Still (speak=false) + kein Weiterlauschen (converse=false). Das
+        # tatsaechliche Stoppen des Listeners macht die App anhand von wake_off in
+        # der Antwort (ChatOut) — hier signalisieren wir es nur. Wieder-An: App-Button.
+        if _user_wants_wake_off(user_message):
+            reply = "Ohr aus — sag's mir per App-Button, wenn ich wieder lauschen soll. 🔇"
+            self.conversation.add("user", user_message, source=source,
+                                  project_id=active_project_id)
+            self.conversation.add("assistant", reply, project_id=active_project_id)
+            logger.info("[wake-off] Sprachbefehl erkannt — App stoppt Listener")
+            return reply, "wake-off", False, False, False
+
         # Fast-Path: einfache "reines Steuern"-Commands ueberspringen Claude komplett.
         # Jeder Skill kann in seinem Manifest fast_patterns deklarieren — das Brain
         # iteriert hier ueber alle aktiven Skills und matched. Spart 5-10s Latenz.

aria-brain/main.py

@@ -676,6 +676,9 @@ class ChatOut(BaseModel):
     # Task fertig ist)? Dann pausiert die App die Projekt-Queue und leitet die
     # naechste Eingabe als Antwort weiter, statt sie als neuen Auftrag anzustellen.
     awaiting_reply: bool = False
+    # Der User hat per Sprache "Wake-Word aus" gesagt → die App stoppt den
+    # Wake-Word-Listener komplett (Mikro frei). Wieder-An nur ueber App-Button.
+    wake_off: bool = False
     # Echo der project_id die dieser Turn hatte. Bridge nutzt sie damit die
     # ausgehende Chat-Bubble sauber getaggt in der richtigen Thread-Bahn der
     # UI landet.
@@ -785,6 +788,7 @@ async def chat(body: ChatIn, background: BackgroundTasks):
                 speak=speak,
                 converse=converse,
                 awaiting_reply=awaiting_reply,
+                wake_off=(answered_by == "wake-off"),
             )
     finally:
         _project_pending[pid] = [

bridge/aria_bridge.py

@@ -1622,6 +1622,9 @@ class ARIABridge:
                 # die Projekt-Queue und leitet die naechste Eingabe als Antwort auf
                 # DIESE Rueckfrage weiter, statt sie als neuen Auftrag anzustellen.
                 "awaiting_reply": bool(payload.get("awaiting_reply", False)) if isinstance(payload, dict) else False,
+                # User hat "Wake-Word aus" gesagt → App stoppt den Listener komplett
+                # (Mikro frei). Wieder-An nur ueber den App-Button.
+                "wake_off": bool(payload.get("wake_off", False)) if isinstance(payload, dict) else False,
             },
             "timestamp": int(asyncio.get_event_loop().time() * 1000),
         })
@@ -2017,6 +2020,8 @@ class ARIABridge:
         # Stellt ARIA eine blockierende Rueckfrage? Dann pausiert die App die
         # Projekt-Queue und leitet die naechste Eingabe als Antwort weiter.
         awaiting_reply = bool(data.get("awaiting_reply", False))
+        # User hat per Sprache "Wake-Word aus" gesagt → App stoppt den Listener.
+        wake_off = bool(data.get("wake_off", False))
 
         # Side-Channel-Events VOR der Chat-Bubble broadcasten (z.B. skill_created)
         # damit sie in der UI vor der Reply auftauchen
@@ -2108,7 +2113,8 @@ class ARIABridge:
                                                        "answeredBy": answered_by,
                                                        "speak": speak,
                                                        "converse": converse,
-                                                       "awaiting_reply": awaiting_reply})
+                                                       "awaiting_reply": awaiting_reply,
+                                                       "wake_off": wake_off})
         except Exception:
             logger.exception("[brain] _process_core_response Fehler")
             await self._emit_activity("idle", "", project_id=project_id)