feat(speaker-id): Phase 2 — Enrollment-UI (App) + Voice-ID-Section (Diagnostic)

App-Seite:
- VoiceIdEnrollment.tsx (neue Komponente, ~370 Zeilen): Status-Karte
  (loading/unenrolled/enrolled/error), Sample-Recorder mit Countdown
  (4s fest pro Sample), Liste mit einzelnem Loeschen, Save-Button
  (disabled bis 5 Samples), Fingerprint-Delete mit Confirm.
- SettingsScreen.tsx: neue Section 🎤 'Stimme einrichten' zwischen
  Wake-Word und Sprachausgabe.
- Sample-Format: WAV via audioService.startRecording — wird
  whisper-bridge-seitig per wave-Modul gestrippt.

Diagnostic-Seite:
- Neue settings-section 'Voice-ID (Sprecher-Erkennung)': Status-Anzeige
  (live ueber voice_id_status_response), Threshold-Slider 0.30-0.70
  (persistiert in voice_config.json, broadcast als config-Message),
  Refresh + Delete-Button.
- server.js: 2 neue actions (voice_id_status, voice_id_delete),
  send_voice_config nimmt voiceIdThreshold mit auf.

Backend:
- speaker_id.py: _normalize_audio_bytes erkennt jetzt WAV-Header
  (RIFF/WAVE) und strippt auf rohes PCM — sonst werfen die ECAPA-
  Embeddings auf den 44-Byte-Header rein.
- bridge.py: config-Broadcast-Handler setzt voiceIdThreshold auf
  speaker_id.DEFAULT_THRESHOLD (wird erst in Phase 3 beim Gating
  genutzt, persistiert aber schon).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>

xtts/whisper/bridge.py

@@ -781,6 +781,17 @@ async def run_loop(runner: WhisperRunner, sessions: SessionManager) -> None:
                         # Debug-Toggle: aria-bridge broadcastet jetzt whisperDebugLog
                         # damit Stefan im laufenden Betrieb via Diagnostic-Settings
                         # die Logs an/aus schalten kann.
+                        # Voice-ID Match-Threshold (von Diagnostic gesendet) auf das
+                        # speaker_id-Modul setzen — wird erst in Phase 3 beim Gating
+                        # genutzt, aber persistiert bereits jetzt.
+                        if "voiceIdThreshold" in payload:
+                            try:
+                                t = float(payload.get("voiceIdThreshold", 0.5))
+                                if 0.0 <= t <= 1.0:
+                                    speaker_id.DEFAULT_THRESHOLD = t
+                                    logger.info("[speaker-id] threshold gesetzt: %.2f", t)
+                            except (TypeError, ValueError):
+                                pass
                         if "whisperDebugLog" in payload:
                             global _DEBUG_LOG_TO_BRIDGE
                             old = _DEBUG_LOG_TO_BRIDGE

xtts/whisper/speaker_id.py

@@ -61,10 +61,35 @@ def _ensure_loaded():
     return _model
 
 
+def _normalize_audio_bytes(audio_bytes: bytes) -> bytes:
+    """Akzeptiert entweder rohes 16kHz int16 LE PCM ODER eine WAV-Datei (RIFF/WAVE).
+    Bei WAV wird der Header gestrippt + Format validiert (16kHz / mono / int16).
+    Ergebnis: rohes PCM."""
+    if (len(audio_bytes) >= 44
+        and audio_bytes[:4] == b"RIFF"
+        and audio_bytes[8:12] == b"WAVE"):
+        import io
+        import wave
+        with wave.open(io.BytesIO(audio_bytes), "rb") as wav:
+            sr = wav.getframerate()
+            ch = wav.getnchannels()
+            sw = wav.getsampwidth()
+            if sr != 16000:
+                raise ValueError(f"WAV-Samplerate {sr} != 16000")
+            if ch != 1:
+                raise ValueError(f"WAV-Kanalzahl {ch} != 1 (mono erwartet)")
+            if sw != 2:
+                raise ValueError(f"WAV-Sampleweite {sw} != 2 (int16 erwartet)")
+            return wav.readframes(wav.getnframes())
+    return audio_bytes
+
+
 def _audio_bytes_to_tensor(audio_bytes: bytes):
-    """int16 LE PCM (16kHz mono) → Torch-Tensor (1, N), normalisiert auf [-1, 1]."""
+    """int16 LE PCM (16kHz mono) → Torch-Tensor (1, N), normalisiert auf [-1, 1].
+    WAV wird vorher auf rohes PCM reduziert (Header strippen)."""
     import torch
-    arr = np.frombuffer(audio_bytes, dtype=np.int16).astype(np.float32) / 32768.0
+    raw = _normalize_audio_bytes(audio_bytes)
+    arr = np.frombuffer(raw, dtype=np.int16).astype(np.float32) / 32768.0
     return torch.from_numpy(arr).unsqueeze(0)