README.md

@@ -650,33 +650,6 @@ In der Diagnostic unter Einstellungen → Sprachausgabe:
 > **Tipp:** Fuer beste Ergebnisse: saubere Aufnahme, eine Stimme, kein Hintergrund,
 > 10-30 Sekunden Gesamtlaenge. Mehrere kurze Dateien werden zusammengefuegt.
 
-### Deutsches Fine-Tune (bessere Qualitaet auf Deutsch)
-
-Das Default-Modell `F5TTS_v1_Base` ist primaer auf Englisch + Chinesisch trainiert
-und liefert auf Deutsch merklich schwaechere Voice-Cloning-Qualitaet als XTTS es
-tat. Community-Fine-Tune von [aihpi](https://huggingface.co/aihpi/F5-TTS-German)
-auf dem Emilia-Dataset + Common Voice 19.0 funktioniert deutlich besser.
-
-**Konfiguration ueber Diagnostic → "F5-TTS Modell-Tuning (advanced)":**
-
-| Feld | Wert |
-|------|------|
-| Modell-Architektur | `F5TTS_Base` *(nicht v1_Base! Fine-Tune basiert auf der alten Architektur)* |
-| Custom Checkpoint | `hf://aihpi/F5-TTS-German/F5TTS_Base/model_365000.safetensors` |
-| Custom Vocab | `hf://aihpi/F5-TTS-German/vocab.txt` |
-| cfg_strength | `2.0` |
-| nfe_step | `32` |
-
-→ "Anwenden" klicken. Die `hf://`-Pfade werden einmalig automatisch runter-
-geladen (~3-5GB, landet im `xtts/hf-cache/`) und bei Container-Restart aus
-dem Cache wiederverwendet.
-
-> **Warnung zur BigVGAN-Variante** (`F5TTS_Base_bigvgan/model_295000.safetensors`):
-> funktioniert AKTUELL NICHT mit dieser Bridge. Die f5-tts Library laedt
-> per Default den Vocos-Vocoder, die BigVGAN-Weights sind damit inkompatibel
-> → Modell produziert NaN, App bleibt stumm. Nur die **Vocos-Variante
-> (F5TTS_Base/model_365000.safetensors)** nutzen.
-
 ---
 
 ## Docker Volumes

xtts/f5tts/bridge.py

@@ -268,15 +268,7 @@ def split_sentences(text: str, max_len: int = 350) -> list[str]:
 
 
 def float_to_pcm16(wav: np.ndarray) -> bytes:
-    """Float32 (-1..+1) → int16 little-endian bytes.
+    """Float32 (-1..+1) → int16 little-endian bytes."""
-
-    F5-TTS generiert gelegentlich NaN/Inf bei Instabilitaeten — ohne sanitize
-    waere der Cast zu int16 undefiniert (RuntimeWarning + kaputter Sound).
-    """
-    nan_count = int(np.isnan(wav).sum() + np.isinf(wav).sum())
-    if nan_count > 0:
-        logger.warning("F5-TTS Output enthaelt %d NaN/Inf samples — ersetze mit 0", nan_count)
-        wav = np.nan_to_num(wav, nan=0.0, posinf=1.0, neginf=-1.0)
     wav = np.clip(wav, -1.0, 1.0)
     pcm = (wav * 32767.0).astype(np.int16)
     return pcm.tobytes()