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duffyduck b27fba316b release: bump version to 0.2.0.1 2026-07-06 00:34:43 +02:00
duffyduck 648698d202 fix(voice): robusteres STT-Endpointing via akustische Stille (nicht nur semantisch)
Bug: die Spracherkennung bricht mal zu frueh ab (nach zwei Worten obwohl noch
gesprochen wird) und merkt mal gar nicht dass man aufgehoert hat.

Ursache: der Endpointer feuerte rein auf semantischer Stagnation (Whisper-
Transkript waechst endpoint_ms lang nicht). Das ist fragil — kurze Sprech-
Pausen oder beam_size=1-Instabilitaet → vorzeitiger Cut; Oszillation/
Halluzination → nie ein Endpoint.

Fix: akustische Stille als robustes Primaersignal. Jeder Tick (~200ms) misst
die RMS-Energie der letzten 300ms:
- Solange Sprach-Energie da ist, bleibt die Session am Leben (kein Cut mitten
  im Reden).
- Endpoint feuert wenn seit endpoint_ms keine Sprach-Energie mehr da ist.
- Semantischer Backstop (2x endpoint_ms) fuer laute Umgebungen (Auto), wo die
  Energie nie faellt — dort degradiert es sauber aufs bisherige Verhalten.

RMS-Threshold (0.012) gegen Stille/Sprache/Fahrgeraeusch verifiziert.
Konstanten oben in der Datei tunebar.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-07-06 00:31:48 +02:00
duffyduck 3e88eecd9c fix(voice): Sprach-Nachricht landet im richtigen Projekt (Registry-Race)
Bug: bei manuellem Stop landete die Sprachnachricht (und ARIAs Antwort) im
Hauptchat statt im fokussierten Projekt — mal so, mal so, je nachdem ob der
Endpoint natuerlich kam oder man den Stop-Button drueckte.

Ursache: stt_stream_end popte die Focus-projectId-Registry SOFORT. Nach einem
manuellen Stop folgt aber noch der finale stt_endpoint (Whisper-Final-
Transcribe), der die projectId aus genau dieser Registry braucht. War sie schon
weg → focused_pid="" → Voice-Router faellt auf Hauptchat zurueck. Die
User-Bubble (lokal getaggt) blieb im Projekt, ARIAs Antwort kam aber mit
project_id="" → nur in EINEM Kontext sichtbar.

Fix: stt_stream_end raeumt die Registry nicht mehr sofort auf, sondern per
verzoegertem call_later(20s) als Leak-Schutz. Der stt_endpoint-Handler popt
selbst wenn er zuerst kommt.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-07-06 00:31:48 +02:00
duffyduck e33d1c782f fix(diagnostic): ARIA-Datei-Bubbles (Bilder) tragen project_id — kein Ausblenden mehr
Regression aus dem chat_history-projectId-Fix: nach dem History-Reload laeuft
jetzt updateChatVisibilityByFocus(). addAriaFile() setzte aber kein
dataset.projectId → Datei-/Bild-Bubbles galten als Hauptchat und wurden
ausgeblendet, sobald der (aus localStorage wiederhergestellte) Focus auf einem
Projekt lag. In der App trat das nicht auf (datengetriebener Filter mit
korrektem projectId).

- addAriaFile(): setzt dataset.projectId aus p.projectId und respektiert beim
  Live-Anhaengen den aktuellen Focus (wie addChat via hiddenByFocus).
- chat_history-Renderer: reicht m.projectId an addAriaFile weiter.
- Bridge _process_core_response: haengt turn_pid als f["projectId"] an die
  file_from_aria-Payload, damit der Live-Pfad die Zuordnung kennt.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-07-03 02:46:25 +02:00
duffyduck 1568c25ac4 fix(projects): Backfill v2 — robuster Match trotz GPS/Barge-In/FILE-Marker
v1 matchte text==content exakt und verfehlte damit Nachrichten, bei denen die
Bridge den Brain-Text anreichert oder cleant:
- User-Turns: _build_core_text PREPENDT [Hinweis: Barge-In]-/[GPS-Position]-
  Bloecke — die stehen in conversation.jsonl, nicht in chat_backup.
- Assistant-Turns: conversation enthaelt [FILE: /shared/uploads/...]-Marker,
  chat_backup hat sie schon rausgecleant.

_norm entfernt jetzt FILE-Marker + fuehrende [..]-Bloecke, kollabiert
Whitespace und vergleicht einen 120-Zeichen-Praefix. Neuer Marker (v2) →
laeuft einmal neu und fuellt die von v1 verbliebenen Luecken. Nicht-destruktiv
(eigene .pre-backfill-v2.bak), bestehende Tags bleiben unangetastet.

Mit Tests gegen GPS-/Barge-In-/FILE-Marker-Faelle verifiziert.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-07-03 02:34:17 +02:00
duffyduck 97ee455ab4 fix(diagnostic): chat_history traegt project_id — getaggte Bubbles landen im Projekt
Der Reload-Pfad des Dashboards warf die Kontext-Zuordnung an ZWEI Stellen weg,
weshalb nach jedem Reload alles im Hauptchat lag (Projekte leer) — unabhaengig
davon ob chat_backup korrekt getaggt war:

- server.js (History-Builder): pushte {type,text,meta,ts} ohne project_id.
  Jetzt projectId aus obj.project_id fuer sent/received/aria_file mitgegeben.
- index.html (chat_history-Renderer): setzte dataset.ts aber nie
  dataset.projectId → jede Bubble galt als Hauptchat. Jetzt gesetzt, und nach
  dem Neuaufbau updateChatVisibilityByFocus() aufgerufen damit der aktuelle
  Kontext-Focus sofort greift.

Zusammen mit der Backfill-Migration (8b567e1) erscheinen alt-getaggte Turns
jetzt beim Dashboard-Reload im richtigen Projekt.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-07-03 02:26:50 +02:00
7 changed files with 131 additions and 25 deletions
+2 -2
View File
@@ -79,8 +79,8 @@ android {
applicationId "com.ariacockpit"
minSdkVersion rootProject.ext.minSdkVersion
targetSdkVersion rootProject.ext.targetSdkVersion
versionCode 20000
versionName "0.2.0.0"
versionCode 20001
versionName "0.2.0.1"
// Fallback fuer Libraries mit Product Flavors
missingDimensionStrategy 'react-native-camera', 'general'
}
+1 -1
View File
@@ -1,6 +1,6 @@
{
"name": "aria-cockpit",
"version": "0.2.0.0",
"version": "0.2.0.1",
"private": true,
"scripts": {
"android": "react-native run-android",
+23 -5
View File
@@ -25,6 +25,7 @@ from __future__ import annotations
import json
import logging
import os
import re
from collections import defaultdict, deque
from pathlib import Path
@@ -32,13 +33,30 @@ logger = logging.getLogger("aria.migrate.backfill_projectid")
CONVERSATION_FILE = Path(os.environ.get("CONVERSATION_FILE", "/data/conversation.jsonl"))
CHAT_BACKUP_FILE = Path(os.environ.get("CHAT_BACKUP_FILE", "/shared/config/chat_backup.jsonl"))
MARKER_FILE = Path("/shared/config/.chat_backup_projectid_backfill_v1")
# v2: robusterer Match (Marker-Strip + Praefix). v1 verlangte exakte Gleichheit
# von text==content und verfehlte damit alle Nachrichten bei denen die Bridge
# den Brain-Text anreichert (GPS/Barge-In-Hints prepended) oder cleant
# (FILE-Marker entfernt). Neuer Marker → laeuft einmal neu, fuellt die Luecken.
MARKER_FILE = Path("/shared/config/.chat_backup_projectid_backfill_v2")
# _build_core_text (Bridge) PREPENDT bei User-Nachrichten Hinweis-/GPS-Bloecke
# in eckigen Klammern vor den eigentlichen Text; conversation.jsonl speichert
# diesen angereicherten Text, chat_backup nur den rohen. FILE-Marker stehen in
# conversation-Assistant-Turns, sind in chat_backup aber schon rausgecleant.
_FILE_MARKER_RE = re.compile(r"\[FILE:\s*/shared/uploads/[^\]]+\]", re.IGNORECASE)
_LEADING_BRACKET_RE = re.compile(r"^\s*(?:\[[^\]]*\]\s*)+")
_WS_RE = re.compile(r"\s+")
def _norm(text: str) -> str:
"""Match-Key: getrimmt + auf 500 Zeichen begrenzt. Reicht um Turns eindeutig
zu unterscheiden, ist aber tolerant gegen minimale Trailing-Unterschiede."""
return (text or "").strip()[:500]
"""Match-Key: FILE-Marker + fuehrende [Hinweis]/[GPS]-Bloecke entfernen,
Whitespace kollabieren, auf 120-Zeichen-Praefix kuerzen. Toleriert damit
die Anreicherungs-/Cleaning-Unterschiede zwischen conversation und backup,
bleibt durch den 120er-Praefix aber spezifisch genug gegen Fehl-Matches."""
t = _FILE_MARKER_RE.sub("", text or "")
t = _LEADING_BRACKET_RE.sub("", t)
t = _WS_RE.sub(" ", t).strip()
return t[:120]
def run() -> dict:
@@ -112,7 +130,7 @@ def run() -> dict:
# 4) Sicherung + atomarer Rewrite.
try:
bak = CHAT_BACKUP_FILE.with_suffix(".jsonl.pre-backfill-v1.bak")
bak = CHAT_BACKUP_FILE.with_suffix(".jsonl.pre-backfill-v2.bak")
if not bak.exists():
bak.write_bytes(CHAT_BACKUP_FILE.read_bytes())
tmp = CHAT_BACKUP_FILE.with_suffix(".jsonl.tmp")
+22 -2
View File
@@ -1228,6 +1228,10 @@ class ARIABridge:
server_path = f.get("serverPath")
if turn_pid and server_path:
self._tag_file_to_project(server_path, turn_pid)
# projectId mitschicken, damit App+Diagnostic die Datei-Bubble dem
# richtigen Kontext zuordnen (sonst faellt sie im Diagnostic-Focus-
# Filter durch = wird nur im Hauptchat angezeigt).
f["projectId"] = turn_pid
await self._broadcast_aria_file(f)
# Bei fehlenden Files: User informieren (sonst sieht er nur stille
# Verluste — ARIA hat den Marker hingeschrieben aber das File nicht
@@ -2807,9 +2811,25 @@ class ARIABridge:
return
elif msg_type == "stt_stream_end":
# Session vorbei — Focus-Tracking fuer diese requestId aufraeumen.
# Session vorbei — ABER nicht sofort aufraeumen: nach einem manuellen
# Stop folgt noch der finale stt_endpoint (Whisper-Final-Transcribe),
# der die Focus-projectId aus dieser Registry braucht. Wuerden wir hier
# sofort poppen, bekaeme der Endpoint "" → die Nachricht (und ARIA's
# Antwort) landet im Hauptchat statt im fokussierten Projekt. Der
# stt_endpoint-Handler popt selbst; hier nur ein verzoegerter Cleanup
# als Leak-Schutz, falls gar kein Endpoint mehr kommt.
req_id = payload.get("requestId", "") or ""
self._stt_stream_projects.pop(req_id, None)
if req_id:
try:
loop = asyncio.get_event_loop()
loop.call_later(
20.0,
lambda rid=req_id: self._stt_stream_projects.pop(rid, None),
)
except Exception:
# Kein laufender Loop (sollte im ws-Handler nie passieren) —
# dann lieber gar nicht aufraeumen als crashen.
pass
return
elif msg_type == "stt_endpoint":
+18 -1
View File
@@ -1910,7 +1910,7 @@
const m = msg.messages[mi];
try {
if (m.type === 'aria_file') {
addAriaFile({ serverPath: m.serverPath, name: m.name, mimeType: m.mimeType, size: m.size, deleted: m.deleted });
addAriaFile({ serverPath: m.serverPath, name: m.name, mimeType: m.mimeType, size: m.size, deleted: m.deleted, projectId: m.projectId });
continue;
}
const cleaned = (m.text || '').replace(/\[FILE:\s*\/shared\/uploads\/[^\]]+\]/gi, '').replace(/\n{3,}/g, '\n\n').trim();
@@ -1928,6 +1928,11 @@
const el = document.createElement('div');
el.className = `chat-msg ${m.type}`;
if (m.ts) el.dataset.ts = String(m.ts);
// Multi-Threading: Kontext-Zuordnung fuer den Focus-Filter.
// Ohne das landete beim Reload JEDE Bubble im Hauptchat
// (dataset.projectId undefined → '' → nur bei Hauptchat-Focus
// sichtbar), Projekte blieben leer.
el.dataset.projectId = m.projectId || '';
el.innerHTML = innerHtml;
b.appendChild(el);
}
@@ -1949,6 +1954,9 @@
}
for (const b of boxes) b.scrollTop = b.scrollHeight;
}
// Nach dem Neuaufbau den aktuellen Kontext-Focus anwenden: Bubbles
// die nicht zum fokussierten Projekt gehoeren ausblenden.
updateChatVisibilityByFocus();
if (errorCount > 0) {
console.warn(`chat_history: ${errorCount} Bubble(s) konnten nicht gerendert werden`);
}
@@ -2335,6 +2343,15 @@
const el = document.createElement('div');
el.className = 'chat-msg received';
el.dataset.ariaFilePath = serverPath;
// Kontext-Zuordnung fuer den Focus-Filter — ohne das wurde die
// Datei-Bubble beim Reload ausgeblendet wenn ein Projekt fokussiert war.
const filePid = p.projectId || '';
el.dataset.projectId = filePid;
// Beim Live-Anhaengen den aktuellen Focus respektieren (wie addChat),
// sonst blitzt eine Projekt-Datei kurz im Hauptchat auf.
if (typeof focusedContextId === 'string' && filePid !== focusedContextId) {
el.style.display = 'none';
}
if (deleted) el.dataset.deleted = '1';
el.innerHTML = html;
box.appendChild(el);
+4 -2
View File
@@ -2746,8 +2746,9 @@ async function handleLoadChatHistory(clientWs) {
if (obj.role !== "user" && obj.role !== "assistant") continue;
const ts = obj.ts || 0;
const text = String(obj.text || "");
const projectId = String(obj.project_id || ""); // Multi-Threading: Kontext-Zuordnung
if (obj.role === "user") {
if (text) messages.push({ type: "sent", text, meta: "Gateway direkt", ts });
if (text) messages.push({ type: "sent", text, meta: "Gateway direkt", ts, projectId });
continue;
}
// assistant: nach FILE-Markern scannen, eigene aria_file-Eintraege pro Datei
@@ -2769,9 +2770,10 @@ async function handleLoadChatHistory(clientWs) {
size,
ts,
deleted: wasDeleted || !exists,
projectId,
});
}
if (text) messages.push({ type: "received", text, meta: "chat:final", ts });
if (text) messages.push({ type: "received", text, meta: "chat:final", ts, projectId });
}
clientWs.send(JSON.stringify({ type: "chat_history", messages }));
+61 -12
View File
@@ -69,6 +69,18 @@ STREAM_DEFAULT_HARD_CAP_MS = 60000 # nach 60s Audio: harter Cut egal was
STREAM_MIN_AUDIO_MS = 600 # erst transkribieren wenn min 600ms Audio da
STREAM_SESSION_TTL_S = 120 # tote Sessions nach 2 min aufraeumen
# Akustisches Endpointing (ergaenzt die rein-semantische Stagnation).
# Motivation: der reine „Transkript waechst nicht mehr"-Endpoint feuert zu
# frueh (kurze Sprech-Pausen, beam_size=1-Instabilitaet) oder gar nicht
# (Whisper oszilliert/halluziniert). Echte akustische Stille ist das robuste
# „User hat aufgehoert"-Signal.
STREAM_ENERGY_WINDOW_MS = 300 # RMS ueber die letzten 300ms Audio messen
STREAM_VOICE_RMS_THRESHOLD = 0.012 # RMS darueber = Sprache (haelt Session am Leben)
# Rein-semantischer Backstop: wenn die Energie NIE faellt (laute Umgebung,
# z.B. Auto), endpointen wir trotzdem — aber erst nach diesem Faktor x
# endpoint_ms, damit normales Sprechen mit Pausen nicht abgeschnitten wird.
STREAM_SEMANTIC_BACKUP_FACTOR = 2.0
class WhisperRunner:
"""Haelt das Whisper-Modell. Hot-Swap bei Konfig-Wechsel via ensure_loaded()."""
@@ -310,6 +322,7 @@ class StreamSession:
last_partial: str = ""
last_growth_at: float = 0.0
last_transcribe_at: float = 0.0
last_voice_at: float = 0.0 # letzter Tick mit akustischer Sprach-Energie
closed: bool = False # nach stream_end gesetzt
endpoint_sent: bool = False # Endpoint nur einmal feuern
# Speaker-ID Gating: bei aktiviertem Fingerprint pruefen wir die ersten
@@ -533,6 +546,35 @@ class SessionManager:
if audio_ms < STREAM_MIN_AUDIO_MS:
return
# Akustische Sprach-Aktivitaet JEDEN Tick (~200ms) messen — unabhaengig
# vom Transcribe-Throttle. Solange wirklich gesprochen wird, bleibt die
# Session am Leben, auch wenn Whisper gerade keinen neuen Text liefert.
if self._tail_rms(sess) >= STREAM_VOICE_RMS_THRESHOLD:
sess.last_voice_at = now
# Endpoint-Entscheidung JEDEN Tick, sobald ueberhaupt Text erkannt wurde:
# (a) akustisch: seit endpoint_ms keine Sprach-Energie mehr → User ist
# fertig. Das ist der robuste Primaerpfad gegen „hoert nach zwei
# Worten auf" (waehrend echten Sprechens ist Energie da → kein Cut).
# (b) semantisch (Backstop): Transkript stagniert deutlich laenger als
# endpoint_ms — fuer laute Umgebungen wo die Energie nie faellt.
if sess.last_growth_at > 0.0 and not sess.endpoint_sent:
acoustic_silence_ms = (now - sess.last_voice_at) * 1000.0 if sess.last_voice_at > 0 else 0.0
semantic_silence_ms = (now - sess.last_growth_at) * 1000.0
acoustic_done = sess.last_voice_at > 0 and acoustic_silence_ms >= sess.endpoint_ms
semantic_done = semantic_silence_ms >= sess.endpoint_ms * STREAM_SEMANTIC_BACKUP_FACTOR
if acoustic_done or semantic_done:
logger.info(
"Stream %s: Endpoint (%s) — akustisch %dms / semantisch %dms — Text=%r",
sess.request_id[:8],
"akustisch" if acoustic_done else "semantisch",
int(acoustic_silence_ms), int(semantic_silence_ms),
sess.last_partial[:80],
)
await self._finalize(sess, ws,
reason="endpoint" if acoustic_done else "endpoint_semantic")
return
# Transcribe-Throttling
since_last = (now - sess.last_transcribe_at) * 1000.0
if since_last < STREAM_TRANSCRIBE_INTERVAL_MS:
@@ -568,18 +610,8 @@ class SessionManager:
})
await _debug_log(ws, "stream.partial",
f"id={sess.request_id[:12]} text={text[:80]!r}")
else:
# Stagnation pruefen — Endpoint-Bedingung
if sess.last_growth_at == 0.0:
# Noch gar kein Text erkannt. Wenn der User gar nichts sagt
# springt Brain irgendwann aus eigenem Conversation-Window-
# Timeout in der App raus; wir machen hier nix.
return
silence_ms = (now - sess.last_growth_at) * 1000.0
if silence_ms >= sess.endpoint_ms and not sess.endpoint_sent:
logger.info("Stream %s: Endpoint nach %dms ohne neuen Text — Text=%r",
sess.request_id[:8], int(silence_ms), sess.last_partial[:80])
await self._finalize(sess, ws, reason="endpoint")
# else: kein neuer Text — die Endpoint-Entscheidung (akustisch +
# semantischer Backstop) laeuft oben pro Tick, hier nichts mehr zu tun.
def _buffer_duration_ms(self, sess: StreamSession) -> float:
# 16-bit s16le mono → 2 bytes pro Sample
@@ -588,6 +620,23 @@ class SessionManager:
return 0.0
return (samples / sess.sample_rate) * 1000.0
def _tail_rms(self, sess: StreamSession) -> float:
"""RMS-Energie der letzten STREAM_ENERGY_WINDOW_MS des Audio-Buffers.
Dient als akustisches „redet noch / ist still"-Signal."""
win_bytes = int(sess.sample_rate * STREAM_ENERGY_WINDOW_MS / 1000) * 2
if win_bytes <= 0:
return 0.0
tail = sess.pcm_buffer[-win_bytes:]
if len(tail) < 2:
return 0.0
try:
arr = pcm_s16le_to_float32(bytes(tail))
except Exception:
return 0.0
if arr.size == 0:
return 0.0
return float(np.sqrt(np.mean(arr * arr)))
async def _finalize(self, sess: StreamSession, ws, reason: str) -> None:
"""Endgueltige Transkription auf dem vollen Buffer (beam_size=5),
feuert stt_endpoint + stt_stream_done, droppt Session."""