feat(phase1): Whisper STT auf die Gamebox ausgelagert

Neuer Container aria-whisper-bridge auf der Gamebox — faster-whisper
CUDA mit float16. Der Container verbindet sich per WebSocket an den RVS,
nimmt stt_request entgegen, laeuft ffmpeg+Whisper, antwortet mit
stt_response. Hoert zusaetzlich auf config-Broadcasts und lädt das
Modell hot-swap bei Diagnostic-Wechsel.

aria-bridge ruft jetzt primaer die Gamebox an; nur wenn die nicht binnen
45s antwortet, faellt auf lokales Whisper (CPU) zurueck. Das lokale
Modell wird lazy geladen, spart RAM auf der VM.

RVS: stt_request/stt_response zur ALLOWED_TYPES-Liste.

Diagnostic-Voice-Config (whisperModel-Feld) bleibt unveraendert —
die Auswahl wird an die Gamebox durchgereicht.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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2026-04-24 13:42:07 +02:00
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+125 -43
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@@ -325,8 +325,16 @@ class STTEngine:
Erkannter Text oder leerer String.
"""
if self.model is None:
logger.error("Whisper-Modell nicht initialisiert")
return ""
# Lazy-Load: normalerweise laeuft STT remote auf der Gamebox.
# Erst wenn das Fallback hier zuschlaegt, laden wir lokal.
logger.info("Lokales Whisper-Fallback — Modell wird nachgeladen...")
try:
self.initialize()
except Exception:
logger.exception("Lokales Whisper konnte nicht geladen werden")
return ""
if self.model is None:
return ""
try:
# Audio als float32 normalisieren
@@ -523,6 +531,9 @@ class ARIABridge:
# Wird fuer die direkt folgende ARIA-Antwort genutzt und dann zurueckgesetzt.
# So kann jedes Geraet seine bevorzugte Stimme bekommen (pro Request).
self._next_voice_override: Optional[str] = None
# STT-Requests die aktuell auf Antwort von der whisper-bridge (Gamebox) warten.
# requestId → Future mit dem Text (oder None bei Fehler).
self._pending_stt: dict[str, asyncio.Future] = {}
def initialize(self) -> None:
"""Initialisiert alle Komponenten.
@@ -535,8 +546,9 @@ class ARIABridge:
logger.info("ARIA Voice Bridge startet...")
logger.info("=" * 50)
# STT IMMER laden — verarbeitet Audio von der App (braucht kein Sounddevice)
self.stt_engine.initialize()
# STT wird standardmaessig von der whisper-bridge (Gamebox) erledigt.
# Lokales Whisper ist nur Fallback und wird lazy geladen wenn remote nicht
# antwortet. Das spart RAM auf der VM und Startup-Zeit.
# Audio-Hardware pruefen (fuer lokales Mikro/Lautsprecher)
self.audio_available = False
@@ -1195,11 +1207,16 @@ class ARIABridge:
changed = True
if "whisperModel" in payload:
new_model = payload["whisperModel"]
if new_model and new_model != self.stt_engine.model_size:
logger.info("[rvs] Whisper-Modell Wechsel: %s -> %s (laedt...)", self.stt_engine.model_size, new_model)
loop = asyncio.get_event_loop()
if await loop.run_in_executor(None, self.stt_engine.reload, new_model):
changed = True
allowed = {"tiny", "base", "small", "medium", "large-v3"}
if new_model in allowed and new_model != self.stt_engine.model_size:
# Merken und mitschicken an whisper-bridge (Gamebox).
# Lokales Modell wird NICHT geladen — nur das Fallback braucht's,
# und das passiert erst on-demand wenn Remote nicht antwortet.
logger.info("[rvs] Whisper-Modell → %s (nur Config; Modell laedt Gamebox)",
new_model)
self.stt_engine.model_size = new_model
self.stt_engine.model = None
changed = True
# Persistent speichern in Shared Volume
if changed:
try:
@@ -1359,22 +1376,111 @@ class ARIABridge:
mime_type, duration_ms, len(audio_b64) // 1365)
asyncio.create_task(self._process_app_audio(audio_b64, mime_type))
elif msg_type == "stt_response":
# Antwort der whisper-bridge auf unseren stt_request
request_id = payload.get("requestId", "")
future = self._pending_stt.get(request_id)
if future is None or future.done():
return
error = payload.get("error", "")
if error:
logger.warning("[rvs] stt_response Fehler: %s", error)
future.set_result(None)
else:
text = payload.get("text", "")
stt_ms = payload.get("sttMs", 0)
model = payload.get("model", "?")
logger.info("[rvs] Remote-STT OK (%s, %dms): '%s'", model, stt_ms, (text or "")[:80])
future.set_result(text)
return
else:
logger.debug("[rvs] Unbekannter Typ: %s", msg_type)
# STT-Orchestrierung: zuerst Remote (Gamebox), Fallback lokal.
# Timeout grosszuegig gewaehlt, damit auch ein erstmaliger Modell-Load
# auf der Gamebox (bis ~30s bei large-v3) durchgeht.
_STT_REMOTE_TIMEOUT_S = 45.0
async def _process_app_audio(self, audio_b64: str, mime_type: str) -> None:
"""Decodiert App-Audio (Base64 AAC/MP4), konvertiert zu 16kHz PCM, STT, sendet an core."""
"""App-Audio → STT → aria-core. Primaer via whisper-bridge (RVS), Fallback lokal."""
# Erst Remote versuchen
text = await self._stt_remote(audio_b64, mime_type)
if text is None:
# Remote hat nicht geantwortet → lokales Whisper
logger.warning("[rvs] Remote-STT nicht verfuegbar — Fallback auf lokales Whisper")
text = await self._stt_local(audio_b64, mime_type)
if text is None:
return
if text.strip():
logger.info("[rvs] STT Ergebnis: '%s'", text[:80])
# ERST an aria-core senden (wichtigster Schritt)
await self.send_to_core(text, source="app-voice")
# STT-Text an RVS senden (fuer Anzeige in App + Diagnostic)
# sender="stt" damit Bridge es ignoriert (kein Loop)
try:
await self._send_to_rvs({
"type": "chat",
"payload": {
"text": text,
"sender": "stt",
},
"timestamp": int(asyncio.get_event_loop().time() * 1000),
})
except Exception as e:
logger.warning("[rvs] STT-Text konnte nicht an RVS gesendet werden: %s", e)
else:
logger.info("[rvs] Keine Sprache erkannt — ignoriert")
async def _stt_remote(self, audio_b64: str, mime_type: str) -> Optional[str]:
"""Schickt Audio an die whisper-bridge und wartet auf stt_response.
Rueckgabe:
str — erkannter Text (kann leer sein)
None — Remote-STT nicht erreichbar oder Fehler/Timeout (→ Fallback)
"""
if self.ws_rvs is None:
return None
request_id = str(uuid.uuid4())
loop = asyncio.get_event_loop()
future: asyncio.Future = loop.create_future()
self._pending_stt[request_id] = future
try:
await self._send_to_rvs({
"type": "stt_request",
"payload": {
"requestId": request_id,
"audio": audio_b64,
"mimeType": mime_type,
"model": getattr(self.stt_engine, "model_size", "small"),
"language": getattr(self.stt_engine, "language", "de"),
},
"timestamp": int(loop.time() * 1000),
})
return await asyncio.wait_for(future, timeout=self._STT_REMOTE_TIMEOUT_S)
except asyncio.TimeoutError:
logger.warning("[rvs] Remote-STT Timeout (%.0fs)", self._STT_REMOTE_TIMEOUT_S)
return None
except Exception as e:
logger.warning("[rvs] Remote-STT Fehler: %s", e)
return None
finally:
self._pending_stt.pop(request_id, None)
async def _stt_local(self, audio_b64: str, mime_type: str) -> Optional[str]:
"""Lokales Whisper-Fallback: FFmpeg → float32 → stt_engine.transcribe."""
loop = asyncio.get_event_loop()
tmp_in = None
tmp_out = None
try:
# Base64 → temp-Datei
ext = ".mp4" if "mp4" in mime_type else ".wav" if "wav" in mime_type else ".ogg"
tmp_in = tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=ext, delete=False)
tmp_in.write(base64.b64decode(audio_b64))
tmp_in.close()
# FFmpeg: beliebiges Format → 16kHz mono PCM (raw float32)
tmp_out = tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".raw", delete=False)
tmp_out.close()
@@ -1389,45 +1495,21 @@ class ARIABridge:
)
if result.returncode != 0:
logger.error("[rvs] FFmpeg Fehler: %s", result.stderr.decode()[:200])
return
return None
# PCM lesen → numpy float32
audio_data = np.fromfile(tmp_out.name, dtype=np.float32)
if len(audio_data) == 0:
logger.warning("[rvs] Leere Audio-Daten nach Konvertierung")
return
return None
duration_s = len(audio_data) / 16000.0
logger.info("[rvs] Audio konvertiert: %.1fs, %d samples", duration_s, len(audio_data))
# STT
text = await loop.run_in_executor(None, self.stt_engine.transcribe, audio_data)
if text.strip():
logger.info("[rvs] STT Ergebnis: '%s'", text[:80])
# ERST an aria-core senden (wichtigster Schritt)
await self.send_to_core(text, source="app-voice")
# STT-Text an RVS senden (fuer Anzeige in App + Diagnostic)
# sender="stt" damit Bridge es ignoriert (kein Loop)
try:
await self._send_to_rvs({
"type": "chat",
"payload": {
"text": text,
"sender": "stt",
},
"timestamp": int(asyncio.get_event_loop().time() * 1000),
})
except Exception as e:
logger.warning("[rvs] STT-Text konnte nicht an RVS gesendet werden: %s", e)
else:
logger.info("[rvs] Keine Sprache erkannt — ignoriert")
logger.info("[rvs] Lokal-STT: %.1fs Audio, model=%s", duration_s, self.stt_engine.model_size)
return await loop.run_in_executor(None, self.stt_engine.transcribe, audio_data)
except Exception:
logger.exception("[rvs] Audio-Verarbeitung fehlgeschlagen")
logger.exception("[rvs] Lokales STT fehlgeschlagen")
return None
finally:
# Temp-Dateien aufraeumen
for f in [tmp_in, tmp_out]:
for f in (tmp_in, tmp_out):
if f:
try:
os.unlink(f.name)