fix: WebSocket max_size hochgedreht — voice_upload sprengte Default 1MB

Symptom: aria-whisper-bridge bekam beim ersten internen stt_request
(via voice_upload mit WAV als base64, ~2.4MB) den Frame zu Gesicht,
default ws-max ist 1MB → mit Close-Code 1009 abgewiesen → Verbindung
tot → naechster stt_request lief in Timeout → lokales Fallback.

Fixes:
- whisper-bridge: max_size=50*1024*1024 in websockets.connect()
  (gleicher Wert wie f5tts-bridge schon hat)
- RVS-Server: maxPayload=50*1024*1024 in WebSocketServer-Optionen,
  damit der Server die Frames nicht selbst auf 1MB cappt bevor er
  sie an die Bridge weiterleitet.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

rvs/server.js

@@ -54,7 +54,10 @@ function cleanupRooms() {
 
 // ── WebSocket-Server starten ────────────────────────────────────────
 
-const wss = new WebSocketServer({ port: PORT });
+// maxPayload 50MB: TTS-Streaming + Voice-Upload (WAV als base64) +
+// audio_pcm Chunks koennen die ws-Library Default 1MB ueberschreiten.
+// Default-Limit war der Killer fuer die voice_upload Pipeline.
+const wss = new WebSocketServer({ port: PORT, maxPayload: 50 * 1024 * 1024 });
 
 wss.on("listening", () => {
   log(`RVS läuft auf Port ${PORT} | Max Sessions: ${MAX_SESSIONS}`);

xtts/whisper/bridge.py

@@ -152,8 +152,17 @@ async def handle_stt_request(ws, payload: dict, runner: WhisperRunner) -> None:
 
     try:
         t_load = time.time()
+        # Falls Modell noch nicht geladen (Race-Condition: stt_request vor config)
+        # → Status-Broadcast loading→ready damit der App-Banner aufpoppt
+        needs_load = runner.model is None or runner.model_size != model
+        if needs_load:
+            await _broadcast_status(ws, "loading", model=model)
         await runner.ensure_loaded(model)
         load_ms = int((time.time() - t_load) * 1000)
+        if needs_load:
+            await _broadcast_status(ws, "ready",
+                                    model=runner.model_size,
+                                    loadSeconds=load_ms / 1000.0)
 
         audio = ffmpeg_to_float32(audio_b64, mime_type)
         if audio.size == 0:
@@ -203,27 +212,23 @@ async def run_loop(runner: WhisperRunner) -> None:
         masked = url.replace(RVS_TOKEN, "***") if RVS_TOKEN else url
         try:
             logger.info("Verbinde zu RVS: %s", masked)
-            async with websockets.connect(url, ping_interval=20, ping_timeout=10) as ws:
+            # max_size 50MB damit grosse stt_request (Voice-Cloning-WAVs als
+            # base64 koennen mehrere MB werden) nicht das Frame-Limit sprengen
+            # und die Verbindung mit 1009 'message too big' killen.
+            async with websockets.connect(url, ping_interval=20, ping_timeout=10, max_size=50 * 1024 * 1024) as ws:
                 logger.info("RVS verbunden")
                 retry_s = 2
                 tls_fallback_tried = False
 
-                # Modell laden, dabei loading→ready broadcasten
-                async def _load_with_status():
-                    if runner.model is not None:
-                        await _broadcast_status(ws, "ready", model=runner.model_size)
-                        return
-                    await _broadcast_status(ws, "loading", model=WHISPER_MODEL)
-                    try:
-                        t0 = time.time()
-                        await runner.ensure_loaded(WHISPER_MODEL)
-                        elapsed = time.time() - t0
-                        await _broadcast_status(ws, "ready",
-                                                model=runner.model_size,
-                                                loadSeconds=elapsed)
-                    except Exception as e:
-                        await _broadcast_status(ws, "error", error=str(e)[:200])
-                asyncio.create_task(_load_with_status())
+                # KEIN initialer Preload. Der aria-bridge broadcastet kurz nach
+                # RVS-Connect die persistierte Config (whisperModel) — wir laden
+                # erst wenn der drinsteht, sonst wuerde 2x geladen werden
+                # (small als ENV-Default + dann das echte Modell).
+                # Wenn ein stt_request schneller kommt als die Config: ensure_loaded
+                # im Handler greift dann ein und laedt das angeforderte Modell.
+                if runner.model is not None:
+                    # Wir sind reconnectet — Modell schon im RAM, einfach 'ready'
+                    asyncio.create_task(_broadcast_status(ws, "ready", model=runner.model_size))
 
                 async for raw in ws:
                     try:
@@ -240,9 +245,13 @@ async def run_loop(runner: WhisperRunner) -> None:
                                     req_id[:8] if req_id != "?" else "?", audio_len // 1365)
                         asyncio.create_task(handle_stt_request(ws, payload, runner))
                     elif mtype == "config":
-                        new_model = payload.get("whisperModel")
-                        if new_model and new_model != runner.model_size:
-                            logger.info("Config-Broadcast: Whisper-Modell -> %s", new_model)
+                        new_model = payload.get("whisperModel") or WHISPER_MODEL
+                        # Laden wenn (a) noch nix geladen, oder (b) Modell wechselt
+                        needs_load = (runner.model is None) or (new_model != runner.model_size)
+                        if needs_load:
+                            logger.info("Config-Broadcast: Whisper-Modell -> %s%s",
+                                        new_model,
+                                        " (initial)" if runner.model is None else " (Wechsel)")
                             async def _swap_with_status(target):
                                 await _broadcast_status(ws, "loading", model=target)
                                 try: