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Aus dem ai-box-Log gelernt: die realen Silence-Phantome ('Die Stadt hat eine
Fläche von 1,5 km²') kommen ALLE mit reason=stream_end — Passiv-/Wake-Fenster
enden auch per stream_end, wenn sie auf Stille zumachen. stream_end ist also
NICHT gleich 'manueller Stop mit bewusster Sprache'. Meine vorige Fassung nahm
stream_end aus → Phantome liefen durch.

Jetzt: (1) Pre-Guard greift auch bei stream_end, aber mit Schwelle voiced==0
(kurze bewusste Wörter am Button gehen durch, echte Stille nicht). (2) Phrase-
Filter gilt für ALLE reasons; das borderline-Band (wenig voiced_frames) schützt
echte, klar gesprochene Geo-Fragen. Gegen alle 3 Log-Fälle + reale Eingaben
verifiziert.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

ai-box/README.md

@@ -0,0 +1,63 @@
+# ai-box — KI-Box (gpubox) Bootstrap
+
+Macht aus einem frisch installierten **Debian Trixie** (headless, nur SSH) einen
+startklaren GPU-Satelliten-Host für den `xtts`-Stack (STT/TTS/LLM).
+
+## Was das Script tut
+
+1. Basis-Pakete (curl, gnupg, git …)
+2. `contrib non-free non-free-firmware` aktivieren (Trixie-**deb822**-Format berücksichtigt)
+3. **NVIDIA-Treiber** installieren (`nvidia-driver` + firmware)
+4. **Docker** Engine + Compose-Plugin
+5. **NVIDIA Container Toolkit** + Docker-Runtime auf NVIDIA konfigurieren
+6. `xtts/.env` aus `.env.example` anlegen (RVS_TOKEN optional gleich setzen)
+7. **GPU-im-Container-Test** (`docker run --gpus all … nvidia-smi`)
+8. optional (`--up`): den `xtts`-Stack hochziehen
+
+Alles **idempotent** — mehrfach ausführbar.
+
+## Ablauf
+
+```bash
+git clone <repo> ARIA-AGENT
+cd ARIA-AGENT/ai-box
+
+sudo ./bootstrap.sh
+# → Wenn der Treiber frisch installiert wurde: einmal neu starten, dann nochmal:
+sudo reboot
+# … nach dem Boot:
+cd ARIA-AGENT/ai-box
+sudo ./bootstrap.sh --up --token <DEIN_RVS_TOKEN>
+```
+
+Der Treiber-Reboot ist normal (Kernel-Modul wird erst beim Boot geladen). Beim
+zweiten Lauf überspringt das Script alles Erledigte und macht nur noch den
+GPU-Test + Stack-Start.
+
+## Optionen
+
+| Option | Wirkung |
+|---|---|
+| `--up` | am Ende `docker compose up -d --build` (Default-Profil) |
+| `--token <TOK>` | `RVS_TOKEN` in `xtts/.env` eintragen (auch via `RVS_TOKEN=…` env) |
+| `--rvs-host <H>` | `RVS_HOST` setzen |
+
+## Wichtig
+
+- **Stimm-Daten** (nicht in git): falls von der alten Box noch vorhanden,
+  `xtts/voice-id/` (Speaker-Fingerprint) + `xtts/voices/` (F5-Referenz) herkopieren.
+  Sonst egal — in der App neu anlegen: Stimme neu enrollen (ohne Fingerprint läuft
+  die Speaker-ID fail-open, alles geht durch) + F5-Voice-Referenz neu hochladen.
+- **Voxtral bleibt aus** auf der 3060 (braucht ≥16 GB VRAM). Das Default-Profil
+  fährt Whisper (mit dem M0.1-Fix) + F5-TTS + lokales LLM. Voxtral erst mit der
+  24-GB-Karte: `docker compose stop whisper-bridge && docker compose --profile voxtral up -d --build`.
+- **Erster Start lädt Modelle** (mehrere GB via HuggingFace nach `xtts/hf-cache`
+  + `xtts/models`) — genug Platz (1 TB NVMe ✓) und etwas Geduld.
+
+## Verifizieren
+
+```bash
+nvidia-smi                                   # Host sieht die GPU
+docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.4.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi   # Container auch
+docker logs -f aria-whisper-bridge           # "RVS verbunden" + service_status ready
+```

ai-box/bootstrap.sh

@@ -0,0 +1,277 @@
+#!/usr/bin/env bash
+#
+# ARIA KI-Box (gpubox) Bootstrap — frisches Debian Trixie → startklarer
+# GPU-Satelliten-Host fuer den xtts-Stack (Voxtral/Whisper STT, F5-TTS, lokales LLM).
+#
+# Ablauf nach `git clone`:
+#   cd ARIA-AGENT/ai-box
+#   sudo ./bootstrap.sh                 # richtet Treiber + Docker + NVIDIA-Toolkit ein
+#   # (falls Treiber frisch installiert: einmal `sudo reboot`, dann Script erneut)
+#   sudo ./bootstrap.sh --up            # dazu: xtts-Stack (Whisper+F5+LLM) hochziehen
+#
+# Optionen:
+#   --up            am Ende den xtts-Stack starten (Default-Profil, OHNE voxtral)
+#   --upgrade-driver  NVIDIA-Treiber aus trixie-backports (modernes CUDA fuer Voxtral).
+#                     Danach REBOOT noetig. Default-Bootstrap laesst 550 unangetastet.
+#   --token <TOK>   RVS_TOKEN in xtts/.env eintragen (alternativ: env RVS_TOKEN=...)
+#   --rvs-host <H>  RVS_HOST setzen (Default aus .env.example)
+#
+# IDEMPOTENT: bereits erledigte Schritte werden uebersprungen. Nach dem
+# Treiber-Reboot einfach nochmal ausfuehren — der Rest laeuft dann durch.
+#
+set -euo pipefail
+
+# ── CLI ──
+DO_UP=0
+DO_UPGRADE_DRIVER=0
+RVS_TOKEN_ARG="${RVS_TOKEN:-}"
+RVS_HOST_ARG="${RVS_HOST:-}"
+while [[ $# -gt 0 ]]; do
+  case "$1" in
+    --up) DO_UP=1; shift ;;
+    --upgrade-driver) DO_UPGRADE_DRIVER=1; shift ;;
+    --token) RVS_TOKEN_ARG="${2:-}"; shift 2 ;;
+    --rvs-host) RVS_HOST_ARG="${2:-}"; shift 2 ;;
+    -h|--help) grep '^#' "$0" | sed 's/^# \{0,1\}//'; exit 0 ;;
+    *) echo "Unbekannte Option: $1"; exit 1 ;;
+  esac
+done
+
+# ── Log-Helfer ──
+c_g="\033[1;32m"; c_y="\033[1;33m"; c_r="\033[1;31m"; c_b="\033[1;34m"; c_0="\033[0m"
+STEP=0
+step() { STEP=$((STEP+1)); echo -e "\n${c_b}[${STEP}] $*${c_0}"; }
+ok()   { echo -e "  ${c_g}✓${c_0} $*"; }
+warn() { echo -e "  ${c_y}!${c_0} $*"; }
+die()  { echo -e "${c_r}✗ $*${c_0}" >&2; exit 1; }
+
+SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
+REPO_ROOT="$(cd "$SCRIPT_DIR/.." && pwd)"
+XTTS_DIR="$REPO_ROOT/xtts"
+
+# ── Preflight ──
+[[ "$(id -u)" -eq 0 ]] || die "Bitte als root ausfuehren (sudo ./bootstrap.sh)."
+command -v apt-get >/dev/null || die "Kein apt-get — dieses Script ist fuer Debian/Trixie."
+export DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
+
+echo -e "${c_b}=== ARIA KI-Box Bootstrap ===${c_0}"
+echo "Repo:  $REPO_ROOT"
+echo "xtts:  $XTTS_DIR"
+
+# ── 1. Basis-Pakete ──
+step "Basis-Pakete"
+apt-get update -qq
+apt-get install -y -qq ca-certificates curl gnupg git lsb-release >/dev/null
+ok "ca-certificates, curl, gnupg, git"
+
+# ── 2. non-free Repos aktivieren (Trixie deb822 + Legacy) ──
+step "APT-Komponenten (contrib non-free non-free-firmware)"
+# Ergaenzt die drei Komponenten in JEDER Components:-Zeile einer deb822-Datei —
+# pro Zeile nur was fehlt, reihenfolge-robust, idempotent. Die Adressen pruefen
+# ganze Woerter (non-free-firmware zaehlt NICHT als non-free).
+add_components() {
+  sed -i -E '/^[Cc]omponents:/{
+    /(^|[[:space:]])contrib([[:space:]]|$)/!s/$/ contrib/
+    /(^|[[:space:]])non-free([[:space:]]|$)/!s/$/ non-free/
+    /(^|[[:space:]])non-free-firmware([[:space:]]|$)/!s/$/ non-free-firmware/
+  }' "$1"
+}
+ENABLED_ANY=0
+shopt -s nullglob
+for f in /etc/apt/sources.list.d/*.sources; do
+  grep -qE '^[Cc]omponents:' "$f" || continue
+  b="$(md5sum "$f")"; add_components "$f"; a="$(md5sum "$f")"
+  if [[ "$b" != "$a" ]]; then ENABLED_ANY=1; ok "aktualisiert: $(basename "$f")"; fi
+done
+shopt -u nullglob
+# Legacy /etc/apt/sources.list (deb-Zeilen)
+if [[ -f /etc/apt/sources.list ]] && grep -qE '^deb ' /etc/apt/sources.list; then
+  if ! grep -qE '^deb .*[[:space:]]non-free([[:space:]]|$)' /etc/apt/sources.list; then
+    sed -i -E '/^deb .*debian/ s/$/ contrib non-free non-free-firmware/' /etc/apt/sources.list
+    ENABLED_ANY=1; ok "aktualisiert: sources.list"
+  fi
+fi
+[[ $ENABLED_ANY -eq 0 ]] && ok "non-free schon aktiv"
+apt-get update -qq   # immer neu einlesen, damit der Kandidat sicher da ist
+
+# ── 2b. (opt-in) Treiber-Upgrade via trixie-backports — fuer Voxtral/modernes CUDA ──
+# Der Trixie-Standardtreiber (550, CUDA 12.4) ist zu alt fuer den modernen Stack
+# (torch 2.13, vLLM). Backports bringt einen neueren, apt-verwalteten Treiber.
+# NUR mit --upgrade-driver, damit ein laufendes Setup nicht ungewollt angefasst wird.
+if [[ "$DO_UPGRADE_DRIVER" -eq 1 ]]; then
+  step "NVIDIA-Treiber-Upgrade (trixie-backports)"
+  BP_FILE="/etc/apt/sources.list.d/backports.sources"
+  if ! grep -rqs "trixie-backports" /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.d/ 2>/dev/null; then
+    cat > "$BP_FILE" <<'EOF'
+Types: deb
+URIs: http://deb.debian.org/debian
+Suites: trixie-backports
+Components: main contrib non-free non-free-firmware
+Signed-By: /usr/share/keyrings/debian-archive-keyring.gpg
+EOF
+    ok "trixie-backports hinzugefuegt"
+  else
+    ok "trixie-backports bereits aktiv"
+  fi
+  apt-get update
+  apt-get install -y linux-headers-amd64 || true
+  apt-get install -y "linux-headers-$(uname -r)" || true
+  if apt-get install -y -t trixie-backports nvidia-driver; then
+    dkms autoinstall >/dev/null 2>&1 || true
+    NEWV="$(dpkg-query -W -f='${Version}' nvidia-driver 2>/dev/null || echo '?')"
+    ok "nvidia-driver aus backports installiert: ${NEWV}"
+    echo
+    echo -e "${c_y}==> REBOOT noetig, damit der neue Treiber laedt:${c_0}"
+    echo -e "${c_y}    sudo reboot   &&   danach:  cd ai-box && sudo ./bootstrap.sh --up --token <TOKEN>${c_0}"
+    echo -e "${c_y}    (nvidia-smi zeigt dann die neue Version + CUDA-Level)${c_0}"
+    exit 0
+  else
+    warn "backports-Install fehlgeschlagen — 550er bleibt aktiv."
+    warn "Alternative fuer den neuesten Treiber: NVIDIAs CUDA-Repo fuer debian13"
+    warn "  (developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/debian13/x86_64) → Paket 'cuda-drivers'."
+    die "Treiber-Upgrade nicht moeglich — siehe oben."
+  fi
+fi
+
+# ── 3. NVIDIA-Treiber ──
+step "NVIDIA-Treiber"
+if nvidia-smi >/dev/null 2>&1; then
+  ok "Treiber aktiv: $(nvidia-smi --query-gpu=name --format=csv,noheader | paste -sd', ')"
+  DRIVER_ACTIVE=1
+else
+  if dpkg -l | grep -q '^ii  nvidia-driver '; then
+    warn "Treiber installiert, aber nvidia-smi antwortet nicht → REBOOT noetig."
+    DRIVER_ACTIVE=0
+  else
+    # KEIN separater Kandidaten-Check — die apt-cache-Ausgabe ist locale-/pipe-
+    # fragil (hat faelschlich "kein Kandidat" gemeldet). Der Install IST der Test:
+    # direkt installieren; schlaegt er fehl, einmal volles apt-get update + Retry,
+    # dann erst mit Diagnose abbrechen.
+    # Kernel-Header ZUERST — sonst ueberspringt DKMS den Modulbau ("No kernel
+    # headers were found") und nvidia-smi kann spaeter nicht mit dem Treiber reden.
+    warn "Kernel-Header + nvidia-driver installieren (DKMS-Build, dauert)…"
+    apt-get install -y linux-headers-amd64 || true
+    apt-get install -y "linux-headers-$(uname -r)" || true
+    if ! apt-get install -y nvidia-driver firmware-misc-nonfree; then
+      warn "Install fehlgeschlagen — volles 'apt-get update' + zweiter Versuch…"
+      apt-get update
+      if ! apt-get install -y nvidia-driver firmware-misc-nonfree; then
+        echo
+        warn "nvidia-driver liess sich nicht installieren. Aktive Quellen:"
+        grep -rhE '^[Cc]omponents:' /etc/apt/sources.list.d/*.sources 2>/dev/null | sed 's/^/     /' || true
+        grep -E '^deb ' /etc/apt/sources.list 2>/dev/null | sed 's/^/     /' || true
+        die "Pruefe 'apt-cache policy nvidia-driver' + Netz/non-free."
+      fi
+    fi
+    # Falls nvidia-kernel-dkms schon (ohne Header) installiert war: Modul jetzt bauen.
+    dkms autoinstall >/dev/null 2>&1 || true
+    ok "nvidia-driver + Kernel-Modul installiert"
+    DRIVER_ACTIVE=0
+  fi
+fi
+
+# ── 4. Docker Engine + Compose-Plugin ──
+step "Docker"
+if command -v docker >/dev/null 2>&1; then
+  ok "Docker vorhanden: $(docker --version)"
+else
+  warn "Installiere Docker (offizielles get.docker.com)…"
+  curl -fsSL https://get.docker.com | sh >/dev/null
+  systemctl enable --now docker >/dev/null 2>&1 || true
+  ok "Docker installiert: $(docker --version)"
+fi
+if docker compose version >/dev/null 2>&1; then
+  ok "Compose-Plugin: $(docker compose version | head -1)"
+else
+  warn "Compose-Plugin fehlt — installiere docker-compose-plugin…"
+  apt-get install -y -qq docker-compose-plugin >/dev/null || \
+    warn "Konnte docker-compose-plugin nicht via apt holen — get.docker.com bringt es normalerweise mit."
+fi
+
+# ── 5. NVIDIA Container Toolkit ──
+step "NVIDIA Container Toolkit"
+NCT_LIST="/etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list"
+NCT_KEY="/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg"
+if ! dpkg -l | grep -q '^ii  nvidia-container-toolkit '; then
+  [[ -f "$NCT_KEY" ]] || curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey \
+    | gpg --dearmor -o "$NCT_KEY"
+  if [[ ! -f "$NCT_LIST" ]]; then
+    curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list \
+      | sed "s#deb https://#deb [signed-by=${NCT_KEY}] https://#g" > "$NCT_LIST"
+  fi
+  apt-get update -qq
+  apt-get install -y -qq nvidia-container-toolkit >/dev/null
+  ok "nvidia-container-toolkit installiert"
+else
+  ok "nvidia-container-toolkit vorhanden"
+fi
+# Docker-Runtime auf NVIDIA konfigurieren (idempotent)
+if ! grep -q '"nvidia"' /etc/docker/daemon.json 2>/dev/null; then
+  nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker >/dev/null
+  systemctl restart docker
+  ok "Docker-Runtime auf NVIDIA konfiguriert + Docker neugestartet"
+else
+  ok "Docker-Runtime bereits NVIDIA-konfiguriert"
+fi
+
+# ── 6. xtts/.env vorbereiten ──
+step "xtts/.env"
+if [[ -f "$XTTS_DIR/.env" ]]; then
+  ok ".env existiert bereits (unangetastet)"
+else
+  cp "$XTTS_DIR/.env.example" "$XTTS_DIR/.env"
+  ok ".env aus .env.example erstellt"
+fi
+if [[ -n "$RVS_TOKEN_ARG" ]]; then
+  sed -i -E "s#^RVS_TOKEN=.*#RVS_TOKEN=${RVS_TOKEN_ARG}#" "$XTTS_DIR/.env"
+  ok "RVS_TOKEN eingetragen"
+fi
+if [[ -n "$RVS_HOST_ARG" ]]; then
+  sed -i -E "s#^RVS_HOST=.*#RVS_HOST=${RVS_HOST_ARG}#" "$XTTS_DIR/.env"
+  ok "RVS_HOST=${RVS_HOST_ARG} eingetragen"
+fi
+if grep -q '^RVS_TOKEN=dein_token_hier' "$XTTS_DIR/.env"; then
+  warn "RVS_TOKEN ist noch der Platzhalter — vor dem Start setzen:"
+  warn "   nano $XTTS_DIR/.env   (oder: sudo ./bootstrap.sh --token <TOKEN>)"
+fi
+warn "Stimm-Daten (nicht in git): falls von der alten Box noch vorhanden, xtts/voice-id/"
+warn "   + xtts/voices/ herkopieren. Sonst egal — in der App neu anlegen:"
+warn "   Sprache neu enrollen (Speaker-ID, sonst fail-open) + F5-Referenz neu hochladen."
+
+# ── 7. GPU-im-Container verifizieren ──
+step "GPU-im-Container Test"
+if [[ "${DRIVER_ACTIVE:-0}" -eq 1 ]]; then
+  if docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.4.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi >/dev/null 2>&1; then
+    ok "Docker sieht die GPU — KI-Box ist einsatzbereit."
+    GPU_READY=1
+  else
+    warn "Host-Treiber ok, aber Container sieht die GPU nicht — Toolkit/Runtime pruefen."
+    GPU_READY=0
+  fi
+else
+  warn "Treiber noch nicht aktiv → Test uebersprungen."
+  echo
+  echo -e "${c_y}==> REBOOT noetig, dann Script erneut ausfuehren:${c_0}"
+  echo -e "${c_y}    sudo reboot   &&   (nach dem Boot)   sudo ./bootstrap.sh${c_0}"
+  exit 0
+fi
+
+# ── 8. Optional: xtts-Stack hochziehen ──
+if [[ $DO_UP -eq 1 && "${GPU_READY:-0}" -eq 1 ]]; then
+  step "xtts-Stack starten (Default-Profil: Whisper + F5 + LLM — OHNE voxtral)"
+  warn "Erster Start laedt Modelle (mehrere GB via HuggingFace) — kann dauern."
+  ( cd "$XTTS_DIR" && docker compose up -d --build )
+  ok "Stack laeuft. Logs:  docker logs -f aria-whisper-bridge"
+  echo
+  echo "  voxtral (STT via Voxtral) braucht >=16 GB VRAM → erst mit der 24-GB-Karte:"
+  echo "     cd $XTTS_DIR && docker compose stop whisper-bridge && docker compose --profile voxtral up -d --build"
+fi
+
+# ── Abschluss ──
+echo
+echo -e "${c_g}=== Fertig. KI-Box startklar. ===${c_0}"
+if [[ $DO_UP -eq 0 ]]; then
+  echo "Naechster Schritt — Stack starten:"
+  echo "   cd $XTTS_DIR && docker compose up -d --build"
+  echo "oder direkt:  sudo ./bootstrap.sh --up"
+fi

android/android/app/build.gradle

@@ -79,8 +79,8 @@ android {
         applicationId "com.ariacockpit"
         minSdkVersion rootProject.ext.minSdkVersion
         targetSdkVersion rootProject.ext.targetSdkVersion
-        versionCode 20300
-        versionName "0.2.3.0"
+        versionCode 20403
+        versionName "0.2.4.3"
         // Fallback fuer Libraries mit Product Flavors
         missingDimensionStrategy 'react-native-camera', 'general'
     }

android/android/app/src/main/java/com/ariacockpit/OpenWakeWordModule.kt

@@ -59,7 +59,7 @@ class OpenWakeWordModule(reactContext: ReactApplicationContext) : ReactContextBa
         // Trigger eingestuft werden kann. Folge: App pausiert beim Oeffnen die Musik,
         // weil der False-Positive die AudioFocus-Switch-Logik anwirft (Stefan-Bug 06/2026).
         // Loesung: in dieser Phase keine Detections an JS weiterleiten.
-        private const val STARTUP_SUPPRESSION_MS = 1500L
+        private const val STARTUP_SUPPRESSION_MS = 600L
     }
 
     private val env: OrtEnvironment = OrtEnvironment.getEnvironment()

android/package.json

@@ -1,6 +1,6 @@
 {
   "name": "aria-cockpit",
-  "version": "0.2.3.0",
+  "version": "0.2.4.3",
   "private": true,
   "scripts": {
     "android": "react-native run-android",

android/src/screens/ChatScreen.tsx

@@ -35,7 +35,7 @@ import MemoryBrowser from '../components/MemoryBrowser';
 import ErrorBoundary from '../components/ErrorBoundary';
 import rvs, { RVSMessage, ConnectionState } from '../services/rvs';
 import audioService from '../services/audio';
-import wakeWordService, { loadPassiveListenMs } from '../services/wakeword';
+import wakeWordService from '../services/wakeword';
 import ProjectsBrowser from '../components/ProjectsBrowser';
 import brainApi, { Project as BrainProject } from '../services/brainApi';
 import projectFocus from '../services/projectFocus';
@@ -50,7 +50,7 @@ import VoiceButton from '../components/VoiceButton';
 import FileUpload, { FileData } from '../components/FileUpload';
 import CameraUpload, { PhotoData } from '../components/CameraUpload';
 import MessageText from '../components/MessageText';
-import { loadConvWindowMs, loadTtsSpeed, TTS_SPEED_DEFAULT, loadSttEndpointMs } from '../services/audio';
+import { loadTtsSpeed, TTS_SPEED_DEFAULT, loadSttEndpointMs, loadMaxRecordingMs, loadBargeInEnabled } from '../services/audio';
 import Geolocation from '@react-native-community/geolocation';
 
 // --- Typen ---
@@ -93,6 +93,9 @@ interface ChatMessage {
    *  gespiegelt damit wir die EXAKT richtige Placeholder-Bubble ersetzen,
    *  auch wenn mehrere Aufnahmen parallel offen sind. */
   audioRequestId?: string;
+  /** Laenge der Sprachaufnahme in Sekunden (aus dem stt_endpoint) — fuer die
+   *  Dauer-Anzeige an der Voice-Bubble. */
+  durationS?: number;
   /** Skill-Created-Bubble: ARIA hat einen neuen Skill angelegt */
   skillCreated?: {
     name: string;
@@ -184,6 +187,14 @@ function stripSystemHints(text: string): string {
   }
   return out;
 }
+/** Sekunden → "M:SS" fuer die Sprachnachricht-Dauer. */
+function formatDur(sec: number): string {
+  const s = Math.max(0, Math.round(sec));
+  const m = Math.floor(s / 60);
+  const r = s % 60;
+  return `${m}:${r.toString().padStart(2, '0')}`;
+}
+
 const DEFAULT_ATTACHMENT_DIR = `${RNFS.DocumentDirectoryPath}/chat_attachments`;
 const STORAGE_PATH_KEY = 'aria_attachment_storage_path';
 
@@ -373,6 +384,8 @@ const ChatScreen: React.FC = () => {
   // stoppen? Kommt als 'converse' in der Chat-Payload; onPlaybackFinished liest
   // es. Default true (Konversation). false = Einzelaktion/Skill-Antwort.
   const converseRef = useRef<boolean>(true);
+  // Barge-in erlaubt? Default false = Halb-Duplex (waehrend TTS kein Mikro).
+  const bargeInEnabledRef = useRef<boolean>(false);
 
   const flatListRef = useRef<FlatList>(null);
   const messageIdCounter = useRef(0);
@@ -651,6 +664,7 @@ const ChatScreen: React.FC = () => {
       const voice = await AsyncStorage.getItem('aria_xtts_voice');
       localXttsVoiceRef.current = voice || '';
       ttsSpeedRef.current = await loadTtsSpeed();
+      bargeInEnabledRef.current = await loadBargeInEnabled();
       const gps = await AsyncStorage.getItem('aria_gps_enabled');
       setGpsEnabled(gps === 'true');
       const hints = await AsyncStorage.getItem('aria_show_hints');
@@ -1387,13 +1401,30 @@ const ChatScreen: React.FC = () => {
         // Fallback mehr: die Bridge schickt speak zuverlaessig mit.
         // Merken ob nach dem Vorlesen 30s weiterlauschen (Gespraech) oder direkt
         // stoppen — onPlaybackFinished liest converseRef. Default true.
-        converseRef.current = (message.payload as any).converse !== false;
+        // Passiv-Lauschen (30s) NUR wenn das Brain explizit converse:true schickt.
+        // Vorher default true → jeder Befehl (auch "Spiele Spotify" mit gesproche-
+        // ner Bestaetigung) landete im 30s-Fenster. Jetzt: einzelne Befehle enden
+        // sofort (zurueck aufs Wake-Word), nur echte Gespraeche lauschen weiter.
+        converseRef.current = (message.payload as any).converse === true;
         const _isSilent = (message.payload as any).speak === false;
-        if (_isSilent && wakeWordService.isConversing()) {
-          // Klarer Steuerbefehl (Liedersteuerung etc.) = KEINE Konversation →
-          // STOP: direkt zurueck aufs Wake-Word. Kein Gong, keine Aufnahme,
-          // kein 30s-Fenster (skipPassive=true).
-          wakeWordService.endConversation(true).catch(() => {});
+        if (_isSilent) {
+          // Steuerbefehl (speak=false) ist ausgefuehrt und wird NICHT vorgelesen.
+          // Ohne TTS feuert onPlaybackFinished nie — der Mikro-/Konversations-
+          // Lifecycle muss hier selbst weitergeschaltet werden, sonst haengt das Ohr.
+          if (converseRef.current) {
+            // Befehlskette laeuft WEITER ([[WEITER]]): Mikro NICHT schliessen,
+            // sondern das passive Lausch-Fenster oeffnen (endConversation(false)),
+            // damit der naechste Kettenbefehl direkt gesprochen werden kann. ARIA
+            // haelt bewusst offen, bis sie [[ENDE]] (converse=false) schickt.
+            if (wakeWordService.isConversing()) {
+              wakeWordService.endConversation(false).catch(() => {});
+            }
+          } else {
+            // Einzelbefehl / [[ENDE]] → ARIA "drueckt selbst Stop": jede offene
+            // Aufnahme schliessen + zurueck aufs Wake-Word, egal in welchem Zustand
+            // (conversing, passives Lauschen ODER offene Streaming-Aufnahme).
+            ariaStopRecording('silent-command').catch(() => {});
+          }
         }
       }
 
@@ -1648,7 +1679,11 @@ const ChatScreen: React.FC = () => {
       rememberMyRequest(audioRequestId);
       const wasInterrupted = interruptAriaIfBusy();
       const location = await getCurrentLocation();
-      const windowMs = await loadConvWindowMs();
+      // EIN Wert regiert: die Stille-Toleranz. Sie gilt sowohl als Pause WÄHREND
+      // des Redens (endpointMs) ALS AUCH als "wenn du nicht anfängst zu reden,
+      // ist Schluss" (noSpeechTimeoutMs). Kein separates 30s-Konversationsfenster
+      // mehr — Stefans Modell: sagst du nichts, greift der Stille-Wert.
+      const sttEndpointMs = await loadSttEndpointMs();
 
       const userMsg: ChatMessage = {
         id: nextId(),
@@ -1666,9 +1701,11 @@ const ChatScreen: React.FC = () => {
         speed: ttsSpeedRef.current,
         interrupted: wasInterrupted,
         location: location || null,
-        noSpeechTimeoutMs: windowMs,
-        endpointMs: await loadSttEndpointMs(),
-        hardCapMs: 60000,
+        noSpeechTimeoutMs: sttEndpointMs,
+        endpointMs: sttEndpointMs,
+        // Notbremse 5 min (nicht 1 min) — der Stille-Endpoint beendet normale
+        // Turns eh sofort; der Cap darf lange Diktate nicht mitten drin kappen.
+        hardCapMs: await loadMaxRecordingMs(),
         projectId: focusedProjectIdRef.current,
       });
       import('../services/logger').then(m => m.reportAppDebug('wake.cb', `startStreamingRecording returned ok=${ok}`)).catch(()=>{});
@@ -1696,6 +1733,13 @@ const ChatScreen: React.FC = () => {
       if (ev.text && ev.text.trim()) {
         console.log('[Chat] STT-Endpoint: %r (reason=%s, %dms, %.1fs Audio)',
                     ev.text.slice(0, 80), ev.reason, ev.sttMs, ev.durationS);
+        // Aufnahme-Dauer an die passende Voice-Bubble haengen (Anzeige). Der
+        // spaetere STT-Text-Update spreadet die Message, die Dauer bleibt.
+        if (ev.audioRequestId && typeof ev.durationS === 'number' && ev.durationS > 0) {
+          const dur = ev.durationS;
+          setMessages(prev => prev.map(m =>
+            m.audioRequestId === ev.audioRequestId ? { ...m, durationS: dur } : m));
+        }
         // Wenn passive lauschend: User hat tatsaechlich was gesagt → uebergang
         // zu 'conversing' damit der normale Flow greift (TTS, resume, etc.)
         if (wakeWordService.getState() === 'listening') {
@@ -1716,12 +1760,12 @@ const ChatScreen: React.FC = () => {
             !(m.audioRequestId === ev.audioRequestId
               && m.text.includes('Spracheingabe wird verarbeitet'))));
         }
-        // Bei Passive-Listen + speaker_mismatch oder no-speech: erneut passiv
-        // lauschen (Timer im wakeword-service laeuft weiter, regelt das Ende).
-        // Sonst endConversation wie bisher.
+        // Kein Re-Arm mehr: nach ARIAs Antwort gab es EIN Stille-Fenster (=
+        // Stille-Toleranz). Kam nichts, ist Schluss → zurück aufs Wake-Word.
+        // Kein 30s-Nachlauschen. (speaker_mismatch/no-speech landen beide hier.)
         if (wakeWordService.getState() === 'listening') {
-          console.log('[Chat] Passive-Listen: leeres Endpoint — naechste passive Aufnahme');
-          startPassiveStreamingRecording();
+          console.log('[Chat] Passive-Listen: leeres Endpoint — Ende, zurueck aufs Wake-Word');
+          wakeWordService.exitPassiveListening('timeout').catch(() => {});
         } else {
           wakeWordService.endConversation();
           if (!wakeWordService.isActive()) setWakeWordActive(false);
@@ -1751,7 +1795,7 @@ const ChatScreen: React.FC = () => {
       const audioRequestId = `audio_${Date.now()}_${Math.floor(Math.random() * 100000)}`;
       rememberMyRequest(audioRequestId);
       const location = await getCurrentLocation();
-      const windowMs = await loadConvWindowMs();
+      const sttEndpointMs = await loadSttEndpointMs();   // ein Wert für Pause + No-Speech
 
       const userMsg: ChatMessage = {
         id: nextId(),
@@ -1769,9 +1813,10 @@ const ChatScreen: React.FC = () => {
         speed: ttsSpeedRef.current,
         interrupted: true,   // Barge-In → Brain weiss "User hat unterbrochen"
         location: location || null,
-        noSpeechTimeoutMs: windowMs,
-        endpointMs: await loadSttEndpointMs(),
-        hardCapMs: 60000,
+        noSpeechTimeoutMs: sttEndpointMs,
+        endpointMs: sttEndpointMs,
+        // Notbremse 5 min (s.o.) — lange Diktate nicht bei 1 min abschneiden.
+        hardCapMs: await loadMaxRecordingMs(),
         projectId: focusedProjectIdRef.current,
       });
       if (ok) {
@@ -1789,7 +1834,9 @@ const ChatScreen: React.FC = () => {
     // Prozess nicht killt wenn die App im Hintergrund ist.
     const unsubTtsStart = audioService.onPlaybackStarted(() => {
       acquireBackgroundAudio('tts').catch(() => {});
-      if (wakeWordService.isConversing() && wakeWordService.hasWakeWord()) {
+      // Barge-Listening (Mikro waehrend TTS) NUR im Barge-in-Modus. Default aus =
+      // Halb-Duplex: ARIA spricht ungestoert zu Ende, dann erst geht das Mikro auf.
+      if (bargeInEnabledRef.current && wakeWordService.isConversing() && wakeWordService.hasWakeWord()) {
         wakeWordService.startBargeListening().catch(() => {});
       }
     });
@@ -1828,16 +1875,20 @@ const ChatScreen: React.FC = () => {
     const audioRequestId = `audio_passive_${Date.now()}_${Math.floor(Math.random() * 100000)}`;
     rememberMyRequest(audioRequestId);
     const location = await getCurrentLocation();
-    const passiveMs = await loadPassiveListenMs();
+    // Kein 30s-Passiv-Fenster mehr: nach ARIAs Antwort geht das Mikro auf, und
+    // fängst du nicht innerhalb der Stille-Toleranz an zu reden, ist Schluss →
+    // zurück aufs Wake-Word. Derselbe Wert wie die Pause-Toleranz beim Reden.
+    const sttEndpointMs = await loadSttEndpointMs();
     const { ok } = await audioService.startStreamingRecording({
       audioRequestId,
       voice: localXttsVoiceRef.current,
       speed: ttsSpeedRef.current,
       interrupted: false,
       location: location || null,
-      noSpeechTimeoutMs: Math.min(passiveMs, 30000),
-      endpointMs: await loadSttEndpointMs(),
-      hardCapMs: Math.max(passiveMs + 5000, 35000),
+      noSpeechTimeoutMs: sttEndpointMs,
+      endpointMs: sttEndpointMs,
+      // Lange Antworten nicht kappen (früher 35s → schnitt langes Reden ab).
+      hardCapMs: await loadMaxRecordingMs(),
       projectId: focusedProjectIdRef.current,
     });
     if (!ok) {
@@ -2210,15 +2261,16 @@ const ChatScreen: React.FC = () => {
     advanceQueue(pid);
   }, [advanceQueue]);
 
-  // Queue-Modus („immer anstellen"): eine neue Sprachnachricht bricht ARIAs
-  // laufende Arbeit NICHT mehr ab. Sie wird — wie Text — angestellt und laeuft
-  // serialisiert (der Brain-Lock pro Projekt reiht /chat-/audio-Turns auf).
-  // Nur das TTS wird akustisch gestoppt, damit das Mikro ARIAs eigene Stimme
-  // nicht mithoert. Explizites Abbrechen laeuft ueber den Stop-Button
-  // (cancelRequest). Rueckgabe = false, weil kein Barge-In/Interrupt mehr.
+  // Nimmt der User das Mikro waehrend ARIA SPRICHT, ist das ein echter Interrupt:
+  // TTS stoppen UND die laufende Brain-Antwort abbrechen (cancel_request). Sonst
+  // produziert das Brain weiter TTS, die ins offene Mikro laeuft → genau der
+  // "Mischmasch" (ARIA antwortet weiter waehrend ich rede). Fuer bewusstes
+  // Nicht-Abbrechen gibt es weiterhin den separaten Zwischenruf-Button (📣).
   const interruptAriaIfBusy = useCallback(() => {
     if (audioService.isPlayingAudio()) {
-      audioService.haltAllPlayback('user startet Aufnahme (Queue-Modus, kein Abbruch)');
+      audioService.haltAllPlayback('user startet Aufnahme — Interrupt');
+      rvs.send('cancel_request' as any, { hard: true, source: 'voice-interrupt' });
+      return true;
     }
     return false;
   }, []);
@@ -2255,7 +2307,7 @@ const ChatScreen: React.FC = () => {
       // die Session auch app-seitig haben wir +2s Toleranz.
       noSpeechTimeoutMs: 0,
       endpointMs: await loadSttEndpointMs(),
-      hardCapMs: 300000,
+      hardCapMs: await loadMaxRecordingMs(),
       projectId: focusedProjectIdRef.current,
     });
     if (!ok) {
@@ -2267,11 +2319,50 @@ const ChatScreen: React.FC = () => {
     return true;
   }, [getCurrentLocation, interruptAriaIfBusy, scheduleStaleAudioCleanup]);
 
+  // ARIA schliesst die Aufnahme SELBST — das programmatische Gegenstueck zum
+  // Stop-Button. Aufgerufen nach einem stillen Steuerbefehl (speak=false): der
+  // Befehl ist ausgefuehrt, ARIA hat die Rueckinfo (Skill-Ergebnis) und antwortet
+  // NICHT vorgelesen. Weil ohne TTS kein onPlaybackFinished kommt, muss der
+  // Aufnahme-/Konversations-Zustand hier aktiv aufgeraeumt werden, sonst bleibt
+  // das Ohr haengen bzw. das Aufnahme-Fenster laeuft leer weiter (Stefans
+  // Reproduktion: "spotify play" und das Mikro wartet trotzdem 30s).
+  // Unterschied zum manuellen Stop: der verwirft NICHT, sondern finalisiert die
+  // Aufnahme (User will seinen Satz verarbeitet haben) — hier ist der Befehl
+  // schon durch, ein evtl. offenes Folge-Fenster wird verworfen.
+  const ariaStopRecording = useCallback(async (reason: string): Promise<void> => {
+    converseRef.current = false;
+    // 1) Passiv-Lauschen: sauber beenden (cancelt den Stream selbst, startet
+    //    KEINE neue passive Aufnahme).
+    if (wakeWordService.getState() === 'listening') {
+      await wakeWordService.exitPassiveListening('manual').catch(() => {});
+      return;
+    }
+    // 2) Noch offene Streaming-Aufnahme (aktiv / Barge-In) verwerfen.
+    if (audioService.isStreamingRecording()) {
+      await audioService.cancelStreamingRecording(reason).catch(() => {});
+    }
+    // 3) Konversation beenden → zurueck aufs Wake-Word (skipPassive: kein 30s-Fenster).
+    if (wakeWordService.isConversing()) {
+      await wakeWordService.endConversation(true).catch(() => {});
+    } else if (!wakeWordService.isActive()) {
+      setWakeWordActive(false);
+    }
+  }, []);
+
   // Manueller Aufnahme-Knopf — Stop. Sendet stt_stream_end an Whisper, die
   // dann ihrerseits den finalen Text als stt_endpoint emittiert. aria-bridge
   // forwarded direkt an Brain. Im wake-word-conversing-Fall zusaetzlich
   // endConversation: User hat explizit gestoppt → kein Multi-Turn-Resume.
   const handleVoiceButtonStop = useCallback(async (): Promise<void> => {
+    // Manueller Stop = endgueltig: auch die NACH der Antwort kommende
+    // onPlaybackFinished darf kein 30s-Passiv-Fenster mehr oeffnen.
+    converseRef.current = false;
+    // Stop = ALLES beenden, vorhersehbar. Spricht ARIA gerade, hart stoppen +
+    // laufende Brain-Antwort abbrechen (sonst "sagt sie ihren letzten Satz").
+    if (audioService.isPlayingAudio()) {
+      audioService.haltAllPlayback('user stop');
+      rvs.send('cancel_request' as any, { hard: true, source: 'voice-stop' });
+    }
     // Stop WAEHREND des passiven 30s-Lauschens ('listening'): sauber beenden
     // (zurueck aufs Wake-Word), NICHT den passiven Stream neu starten.
     // exitPassiveListening cancelt den Stream selbst (via _freeMic) → es feuert
@@ -2647,6 +2738,16 @@ const ChatScreen: React.FC = () => {
                   {att.serverPath ? '(tippen zum Laden)' : '(nicht verfuegbar)'}
                 </Text>
               </TouchableOpacity>
+            ) : att.type === 'audio' ? (
+              <View style={styles.attachmentFile}>
+                <Text style={styles.attachmentFileIcon}>{'🎙'}</Text>
+                <Text style={styles.attachmentFileName} numberOfLines={1}>
+                  {att.name || 'Sprachaufnahme'}
+                </Text>
+                {typeof item.durationS === 'number' && item.durationS > 0 ? (
+                  <Text style={styles.attachmentFileSize}>{formatDur(item.durationS)}</Text>
+                ) : null}
+              </View>
             ) : (
               <TouchableOpacity
                 style={styles.attachmentFile}

android/src/screens/SettingsScreen.tsx

@@ -63,14 +63,16 @@ import {
   VAD_SILENCE_MIN_SEC,
   VAD_SILENCE_MAX_SEC,
   VAD_SILENCE_STORAGE_KEY,
-  CONV_WINDOW_DEFAULT_SEC,
-  CONV_WINDOW_MIN_SEC,
-  CONV_WINDOW_MAX_SEC,
-  CONV_WINDOW_STORAGE_KEY,
+  STT_ENDPOINT_DEFAULT_MS,
+  STT_ENDPOINT_MIN_MS,
+  STT_ENDPOINT_MAX_MS,
+  STT_ENDPOINT_STORAGE_KEY,
   MAX_RECORDING_DEFAULT_SEC,
   MAX_RECORDING_MIN_SEC,
   MAX_RECORDING_MAX_SEC,
   MAX_RECORDING_STORAGE_KEY,
+  loadBargeInEnabled,
+  saveBargeInEnabled,
   VAD_SILENCE_DB_DEFAULT,
   VAD_SILENCE_DB_MIN,
   VAD_SILENCE_DB_MAX,
@@ -110,9 +112,8 @@ import wakeWordService, {
   WAKE_THRESHOLD_MAX,
   loadWakeThreshold,
   saveWakeThreshold,
-  PASSIVE_LISTEN_DEFAULT_MS,
-  loadPassiveListenMs,
-  savePassiveListenMs,
+  loadBgWakeEnabled,
+  saveBgWakeEnabled,
 } from '../services/wakeword';
 import ModeSelector from '../components/ModeSelector';
 import QRScanner from '../components/QRScanner';
@@ -195,8 +196,12 @@ const SettingsScreen: React.FC = () => {
   const [ttsEnabled, setTtsEnabled] = useState(true);
   const [ttsPrerollSec, setTtsPrerollSec] = useState<number>(TTS_PREROLL_DEFAULT_SEC);
   const [vadSilenceSec, setVadSilenceSec] = useState<number>(VAD_SILENCE_DEFAULT_SEC);
-  const [convWindowSec, setConvWindowSec] = useState<number>(CONV_WINDOW_DEFAULT_SEC);
+  // Aktive Streaming-Pausen-Toleranz (STT_ENDPOINT) — der "Stille-Toleranz"-Regler
+  // steuert jetzt DIESEN Wert (der alte vadSilenceSec war der tote Legacy-dB-Pfad).
+  const [sttEndpointSec, setSttEndpointSec] = useState<number>(STT_ENDPOINT_DEFAULT_MS / 1000);
   const [maxRecordingSec, setMaxRecordingSec] = useState<number>(MAX_RECORDING_DEFAULT_SEC);
+  // Barge-in: ARIA waehrend ihrer Antwort unterbrechen duerfen. Default aus (Halb-Duplex).
+  const [bargeIn, setBargeIn] = useState<boolean>(false);
   // null = automatisch (adaptive Baseline), sonst manueller dB-Override
   const [vadSilenceDb, setVadSilenceDb] = useState<number | null>(null);
   const [showVadInfo, setShowVadInfo] = useState(false);
@@ -209,7 +214,8 @@ const SettingsScreen: React.FC = () => {
   const [wakeStatus, setWakeStatus] = useState<string>('');
   const [wakeReadySound, setWakeReadySound] = useState<boolean>(true);
   const [wakeThreshold, setWakeThreshold] = useState<number>(WAKE_THRESHOLD_DEFAULT);
-  const [passiveSec, setPassiveSec] = useState<number>(Math.round(PASSIVE_LISTEN_DEFAULT_MS / 1000));
+  // Hintergrund-Wake: auch bei gesperrtem Bildschirm auf das Wake-Wort hoeren. Default aus.
+  const [bgWake, setBgWake] = useState<boolean>(false);
   const [editingPath, setEditingPath] = useState(false);
   const [xttsVoice, setXttsVoice] = useState('');
   const [loadingVoice, setLoadingVoice] = useState<string | null>(null);
@@ -298,11 +304,11 @@ const SettingsScreen: React.FC = () => {
         }
       }
     });
-    AsyncStorage.getItem(CONV_WINDOW_STORAGE_KEY).then(saved => {
+    AsyncStorage.getItem(STT_ENDPOINT_STORAGE_KEY).then(saved => {
       if (saved != null) {
-        const n = parseFloat(saved);
-        if (isFinite(n) && n >= CONV_WINDOW_MIN_SEC && n <= CONV_WINDOW_MAX_SEC) {
-          setConvWindowSec(n);
+        const n = parseInt(saved, 10);
+        if (isFinite(n) && n >= STT_ENDPOINT_MIN_MS && n <= STT_ENDPOINT_MAX_MS) {
+          setSttEndpointSec(n / 1000);
         }
       }
     });
@@ -314,6 +320,7 @@ const SettingsScreen: React.FC = () => {
         }
       }
     });
+    loadBargeInEnabled().then(setBargeIn).catch(() => {});
     AsyncStorage.getItem(VAD_SILENCE_DB_OVERRIDE_KEY).then(saved => {
       if (saved != null && saved !== '') {
         const n = parseFloat(saved);
@@ -333,7 +340,7 @@ const SettingsScreen: React.FC = () => {
     });
     isWakeReadySoundEnabled().then(setWakeReadySound);
     loadWakeThreshold().then(setWakeThreshold).catch(() => {});
-    loadPassiveListenMs().then(ms => setPassiveSec(Math.round(ms / 1000))).catch(() => {});
+    loadBgWakeEnabled().then(setBgWake).catch(() => {});
     updateService.getApkCacheSize().then(setApkCacheInfo).catch(() => {});
     audioService.getTtsCacheSize().then(setTtsCacheInfo).catch(() => {});
     AsyncStorage.getItem('aria_xtts_voice').then(saved => {
@@ -1651,72 +1658,56 @@ const SettingsScreen: React.FC = () => {
       {currentSection === 'voice_input' && (<>
       <Text style={styles.sectionTitle}>Spracheingabe</Text>
       <View style={styles.card}>
-        <Text style={styles.toggleLabel}>Stille-Toleranz</Text>
+        <View style={styles.toggleRow}>
+          <View style={styles.toggleInfo}>
+            <Text style={styles.toggleLabel}>Barge-in (unterbrechen)</Text>
+            <Text style={styles.toggleHint}>
+              AUS (empfohlen): ARIA spricht ihre Antwort ZU ENDE, dann geht das
+              Mikro auf — sauber, kein Selbst-Echo, du hoerst sie ganz. AN: du
+              kannst sie waehrend des Sprechens per Wake-Wort unterbrechen.
+            </Text>
+          </View>
+          <Switch
+            value={bargeIn}
+            onValueChange={(v) => { setBargeIn(v); saveBargeInEnabled(v).catch(() => {}); }}
+            trackColor={{ false: '#2A2A3E', true: '#0096FF' }}
+            thumbColor={bargeIn ? '#FFFFFF' : '#666680'}
+          />
+        </View>
+
+        <Text style={[styles.toggleLabel, {marginTop: 20}]}>Stille-Toleranz</Text>
         <Text style={styles.toggleHint}>
           Wie lange du eine Sprechpause machen darfst, bevor die Aufnahme
           automatisch beendet und gesendet wird. Hoeher = mehr Zeit zum
-          Nachdenken; niedriger = schnelleres Senden.
-          Default: {VAD_SILENCE_DEFAULT_SEC.toFixed(1)}s.
+          Nachdenken (z.B. im Auto); niedriger = schnelleres Senden.
+          Default: {(STT_ENDPOINT_DEFAULT_MS / 1000).toFixed(1)}s.
         </Text>
         <View style={styles.prerollRow}>
           <TouchableOpacity
             style={styles.prerollButton}
             onPress={() => {
-              const next = Math.max(VAD_SILENCE_MIN_SEC, Math.round((vadSilenceSec - 0.5) * 10) / 10);
-              setVadSilenceSec(next);
-              AsyncStorage.setItem(VAD_SILENCE_STORAGE_KEY, String(next));
+              const next = Math.max(STT_ENDPOINT_MIN_MS / 1000, Math.round((sttEndpointSec - 0.5) * 10) / 10);
+              setSttEndpointSec(next);
+              AsyncStorage.setItem(STT_ENDPOINT_STORAGE_KEY, String(Math.round(next * 1000)));
             }}
-            disabled={vadSilenceSec <= VAD_SILENCE_MIN_SEC}
+            disabled={sttEndpointSec <= STT_ENDPOINT_MIN_MS / 1000}
           >
             <Text style={styles.prerollButtonText}>−0.5</Text>
           </TouchableOpacity>
-          <Text style={styles.prerollValue}>{vadSilenceSec.toFixed(1)} s</Text>
+          <Text style={styles.prerollValue}>{sttEndpointSec.toFixed(1)} s</Text>
           <TouchableOpacity
             style={styles.prerollButton}
             onPress={() => {
-              const next = Math.min(VAD_SILENCE_MAX_SEC, Math.round((vadSilenceSec + 0.5) * 10) / 10);
-              setVadSilenceSec(next);
-              AsyncStorage.setItem(VAD_SILENCE_STORAGE_KEY, String(next));
+              const next = Math.min(STT_ENDPOINT_MAX_MS / 1000, Math.round((sttEndpointSec + 0.5) * 10) / 10);
+              setSttEndpointSec(next);
+              AsyncStorage.setItem(STT_ENDPOINT_STORAGE_KEY, String(Math.round(next * 1000)));
             }}
-            disabled={vadSilenceSec >= VAD_SILENCE_MAX_SEC}
+            disabled={sttEndpointSec >= STT_ENDPOINT_MAX_MS / 1000}
           >
             <Text style={styles.prerollButtonText}>+0.5</Text>
           </TouchableOpacity>
         </View>
 
-        <Text style={[styles.toggleLabel, {marginTop: 24}]}>Konversations-Fenster</Text>
-        <Text style={styles.toggleHint}>
-          Im Gespraechsmodus (Ohr-Button): nach ARIA's Antwort hast du so lange
-          Zeit, weiter zu sprechen, bevor die Konversation automatisch beendet wird.
-          Sprichst du nichts → Mikrofon zu.
-          Default: {CONV_WINDOW_DEFAULT_SEC.toFixed(1)}s.
-        </Text>
-        <View style={styles.prerollRow}>
-          <TouchableOpacity
-            style={styles.prerollButton}
-            onPress={() => {
-              const next = Math.max(CONV_WINDOW_MIN_SEC, Math.round((convWindowSec - 1) * 10) / 10);
-              setConvWindowSec(next);
-              AsyncStorage.setItem(CONV_WINDOW_STORAGE_KEY, String(next));
-            }}
-            disabled={convWindowSec <= CONV_WINDOW_MIN_SEC}
-          >
-            <Text style={styles.prerollButtonText}>−1</Text>
-          </TouchableOpacity>
-          <Text style={styles.prerollValue}>{convWindowSec.toFixed(0)} s</Text>
-          <TouchableOpacity
-            style={styles.prerollButton}
-            onPress={() => {
-              const next = Math.min(CONV_WINDOW_MAX_SEC, Math.round((convWindowSec + 1) * 10) / 10);
-              setConvWindowSec(next);
-              AsyncStorage.setItem(CONV_WINDOW_STORAGE_KEY, String(next));
-            }}
-            disabled={convWindowSec >= CONV_WINDOW_MAX_SEC}
-          >
-            <Text style={styles.prerollButtonText}>+1</Text>
-          </TouchableOpacity>
-        </View>
-
         <Text style={[styles.toggleLabel, {marginTop: 24}]}>Maximale Aufnahmedauer</Text>
         <Text style={styles.toggleHint}>
           Notbremse: nach so vielen Minuten wird die Aufnahme automatisch beendet,
@@ -1749,56 +1740,10 @@ const SettingsScreen: React.FC = () => {
           </TouchableOpacity>
         </View>
 
-        <View style={{flexDirection: 'row', alignItems: 'center', marginTop: 24, gap: 8}}>
-          <Text style={styles.toggleLabel}>Stille-Pegel (dB)</Text>
-          <TouchableOpacity onPress={() => setShowVadInfo(true)} style={styles.infoBtn}>
-            <Text style={styles.infoBtnText}>i</Text>
-          </TouchableOpacity>
-        </View>
-        <Text style={styles.toggleHint}>
-          Welcher Mikro-Pegel als "Stille" gilt. Standard: automatisch (Baseline aus
-          den ersten 500ms). Manuell setzen wenn Auto nicht zuverlaessig greift.
-        </Text>
-        <View style={styles.prerollRow}>
-          <TouchableOpacity
-            style={styles.prerollButton}
-            onPress={() => {
-              const next = vadSilenceDb == null
-                ? VAD_SILENCE_DB_DEFAULT - 1
-                : Math.max(VAD_SILENCE_DB_MIN, vadSilenceDb - 1);
-              setVadSilenceDb(next);
-              AsyncStorage.setItem(VAD_SILENCE_DB_OVERRIDE_KEY, String(next));
-            }}
-          >
-            <Text style={styles.prerollButtonText}>−1</Text>
-          </TouchableOpacity>
-          <Text style={styles.prerollValue}>
-            {vadSilenceDb == null ? 'auto' : `${vadSilenceDb} dB`}
-          </Text>
-          <TouchableOpacity
-            style={styles.prerollButton}
-            onPress={() => {
-              const next = vadSilenceDb == null
-                ? VAD_SILENCE_DB_DEFAULT + 1
-                : Math.min(VAD_SILENCE_DB_MAX, vadSilenceDb + 1);
-              setVadSilenceDb(next);
-              AsyncStorage.setItem(VAD_SILENCE_DB_OVERRIDE_KEY, String(next));
-            }}
-          >
-            <Text style={styles.prerollButtonText}>+1</Text>
-          </TouchableOpacity>
-        </View>
-        {vadSilenceDb != null && (
-          <TouchableOpacity
-            onPress={() => {
-              setVadSilenceDb(null);
-              AsyncStorage.removeItem(VAD_SILENCE_DB_OVERRIDE_KEY);
-            }}
-            style={{alignSelf: 'center', marginTop: 8, paddingVertical: 6, paddingHorizontal: 12}}
-          >
-            <Text style={{color: '#0096FF', fontSize: 13}}>↻ Auf automatisch zuruecksetzen</Text>
-          </TouchableOpacity>
-        )}
+        {/* "Stille-Pegel (dB)"-Regler entfernt: der aktive Streaming-STT nutzt
+            einen adaptiven Rausch-Boden (automatisch), ein manueller dB-Wert war
+            wirkungslos. Rauschen-als-Wort verhindert das STT-Modell selbst
+            (no_speech_prob-Filter), nicht die dB-Schwelle. */}
       </View>
 
       <Modal
@@ -1954,38 +1899,36 @@ const SettingsScreen: React.FC = () => {
           />
         </View>
 
-        <Text style={[styles.toggleLabel, {marginTop: 20}]}>Weiterreden-Fenster (Gespraech)</Text>
-        <Text style={styles.toggleHint}>
-          Nach einer gesprochenen ARIA-Antwort kannst du so lange einfach
-          weiterreden — ohne Wake-Word — bevor zurueck aufs Wake-Word geschaltet
-          wird. Reine Steuerbefehle (z.B. „nächster Titel") beenden sofort.
-          Default: {Math.round(PASSIVE_LISTEN_DEFAULT_MS / 1000)}s.
-        </Text>
-        <View style={styles.prerollRow}>
-          <TouchableOpacity
-            style={styles.prerollButton}
-            onPress={() => {
-              const next = Math.max(10, passiveSec - 5);
-              setPassiveSec(next);
-              savePassiveListenMs(next * 1000);
+        <View style={[styles.toggleRow, {marginTop: 20, borderTopWidth: 1, borderTopColor: '#1E1E2E', paddingTop: 16}]}>
+          <View style={styles.toggleInfo}>
+            <Text style={styles.toggleLabel}>Auch bei gesperrtem Bildschirm zuhören</Text>
+            <Text style={styles.toggleHint}>
+              AUS (empfohlen): das Wake-Wort greift nur, wenn die App offen ist —
+              im Hintergrund sind die meisten „Trigger" Fehlalarme (TV, Husten).
+              AN: ARIA hört auch bei gesperrtem Bildschirm / im Hintergrund auf
+              „{KEYWORD_LABELS[wakeKeyword as keyof typeof KEYWORD_LABELS] || wakeKeyword}" — mehr Fehlauslöser möglich.
+            </Text>
+          </View>
+          <Switch
+            value={bgWake}
+            onValueChange={(val) => {
+              setBgWake(val);
+              saveBgWakeEnabled(val).catch(() => {});
+              wakeWordService.setBgWakeEnabled(val);
             }}
-            disabled={passiveSec <= 10}
-          >
-            <Text style={styles.prerollButtonText}>−5</Text>
-          </TouchableOpacity>
-          <Text style={styles.prerollValue}>{passiveSec} s</Text>
-          <TouchableOpacity
-            style={styles.prerollButton}
-            onPress={() => {
-              const next = Math.min(60, passiveSec + 5);
-              setPassiveSec(next);
-              savePassiveListenMs(next * 1000);
-            }}
-            disabled={passiveSec >= 60}
-          >
-            <Text style={styles.prerollButtonText}>+5</Text>
-          </TouchableOpacity>
+            trackColor={{ false: '#2A2A3E', true: '#0096FF' }}
+            thumbColor={bgWake ? '#FFFFFF' : '#666680'}
+          />
         </View>
+
+        <Text style={[styles.toggleLabel, {marginTop: 20}]}>Weiterreden nach der Antwort</Text>
+        <Text style={styles.toggleHint}>
+          Nach einer gesprochenen ARIA-Antwort geht das Mikro auf — du kannst ohne
+          Wake-Word weiterreden. Fängst du nicht innerhalb der „Stille-Toleranz"
+          (Sektion Spracheingabe) an, geht's zurück aufs Wake-Word. Reine
+          Steuerbefehle beenden sofort. Ein separates Zeitfenster gibt es nicht
+          mehr — es zählt überall derselbe Stille-Wert.
+        </Text>
       </View>
       </>)}
 

android/src/services/ariaView.ts

@@ -0,0 +1,104 @@
+/**
+ * ariaView — Empfaenger der von ARIA komponierten RAEUMLICHEN Ansichten (M1).
+ *
+ * Fluss: ARIA ruft im Brain `present_view` → Brain-Event `aria_view` → Bridge →
+ * RVS `aria_view` → hier gepuffert → WorkspaceCanvas rendert Orb + Karten, die
+ * auf der Flaeche materialisieren.
+ *
+ * Der Service haelt pro Projekt die AKTUELLE View-Spec, damit eine spaet
+ * gemountete Canvas-Kachel sofort den Ist-Stand bekommt. Muster wie
+ * services/codeFile.ts (Singleton, rvs.onMessage).
+ *
+ * Die Karten-Typen sind bewusst offen (string), damit spaetere Renderer (vnc,
+ * chart, file …) ohne Service-Aenderung dazukommen. Der jeweilige Client-Renderer
+ * entscheidet, was er mit einem unbekannten Typ macht (i.d.R. ignorieren).
+ */
+
+import rvs, { RVSMessage } from './rvs';
+
+export type OrbState = 'idle' | 'listening' | 'thinking' | 'speaking' | 'working';
+
+export interface ViewMarker {
+  lat: number;
+  lon: number;
+  label?: string;
+}
+
+export interface ViewCard {
+  type: 'text' | 'image' | 'map' | 'code' | 'list' | string;
+  title?: string;
+  md?: string;        // text/list
+  src?: string;       // image
+  markers?: ViewMarker[]; // map
+  path?: string;      // code
+  lang?: string;      // code
+  // Zukuenftige Kartenfelder ohne Service-Aenderung:
+  [k: string]: any;
+}
+
+export interface ViewSpec {
+  cards: ViewCard[];
+  orb?: OrbState;
+  title?: string;
+}
+
+export interface AriaView {
+  projectId: string;
+  view: ViewSpec;
+  clientMsgId?: string;
+  ts: number;
+}
+
+type ViewSub = (v: AriaView) => void;
+
+class AriaViewService {
+  private views = new Map<string, AriaView>();
+  private subs: ViewSub[] = [];
+
+  constructor() {
+    rvs.onMessage((m) => this.onMessage(m));
+  }
+
+  private onMessage(m: RVSMessage): void {
+    if (m.type !== 'aria_view') return;
+    const p = (m.payload || {}) as any;
+    const raw = (p.view || {}) as any;
+    const cards: ViewCard[] = Array.isArray(raw.cards) ? raw.cards : [];
+    if (cards.length === 0) return; // leere Ansicht ignorieren
+    const view: ViewSpec = {
+      cards,
+      orb: raw.orb || 'speaking',
+      title: raw.title || '',
+    };
+    const projectId: string = p.projectId || '';
+    const entry: AriaView = {
+      projectId,
+      view,
+      clientMsgId: p.clientMsgId || '',
+      ts: Date.now(),
+    };
+    this.views.set(projectId, entry);
+    this.subs.forEach((cb) => {
+      try { cb(entry); } catch {}
+    });
+  }
+
+  /** Aktuelle Ansicht eines Projekts (leer = Hauptchat). */
+  getView(projectId: string): AriaView | undefined {
+    return this.views.get(projectId || '');
+  }
+
+  /** Registriert einen Listener fuer neue Ansichten. */
+  subscribe(cb: ViewSub): () => void {
+    this.subs.push(cb);
+    return () => { this.subs = this.subs.filter((s) => s !== cb); };
+  }
+
+  /** Ansicht eines Projekts verwerfen (z.B. wenn der User sie wegwischt). */
+  clear(projectId: string): void {
+    this.views.delete(projectId || '');
+  }
+}
+
+const ariaView = new AriaViewService();
+export default ariaView;

android/src/services/audio.ts

@@ -143,23 +143,34 @@ export const VAD_SILENCE_MIN_SEC = 1.0;
 export const VAD_SILENCE_MAX_SEC = 8.0;
 export const VAD_SILENCE_STORAGE_KEY = 'aria_vad_silence_sec';
 
-// Konversations-Fenster (in Sekunden) — nach ARIA's Antwort hat der User so
-// lange Zeit, im Gespraechsmodus weiter zu sprechen, ohne dass die Konversation
-// beendet wird. Sprichst du im Fenster nichts → Konversation aus.
-export const CONV_WINDOW_DEFAULT_SEC = 8.0;
-export const CONV_WINDOW_MIN_SEC = 3.0;
-export const CONV_WINDOW_MAX_SEC = 20.0;
-export const CONV_WINDOW_STORAGE_KEY = 'aria_conv_window_sec';
-
 // STT-Endpoint (ms Stille bis "fertig gesprochen"). Zu kurz = schneidet mitten
-// im Satz ab, besonders im Auto wo man mit Pausen spricht (Reproduktion: die
-// 11.8s-Frage wurde bei "…ohne dass ein" gekappt). 1500 war zu aggressiv;
-// 2400 default, im Auto ggf. hoeher. Konfigurierbar in den Settings.
+// im Satz ab, besonders im Auto oder wenn man zum Nachdenken pausiert. 1500 war
+// zu aggressiv; 2400 default, bis 8s hoch stellbar (Denkpausen). In den Settings
+// unter "Stille-Toleranz" konfigurierbar.
 export const STT_ENDPOINT_DEFAULT_MS = 2400;
 export const STT_ENDPOINT_MIN_MS = 1000;
-export const STT_ENDPOINT_MAX_MS = 4000;
+export const STT_ENDPOINT_MAX_MS = 8000;   // bis 8s: genug Zeit zum Ueberlegen
 export const STT_ENDPOINT_STORAGE_KEY = 'aria_stt_endpoint_ms';
 
+// Barge-in-Modus: darf man ARIA waehrend ihrer TTS-Antwort unterbrechen (reden)?
+// Default AUS = sauberes Halb-Duplex (ARIA spricht aus, DANN oeffnet das Mikro —
+// kein Selbst-Echo, kein Mischmasch). AN = waehrend TTS auf Wake-Wort lauschen.
+export const BARGE_IN_STORAGE_KEY = 'aria_barge_in_enabled';
+
+export async function loadBargeInEnabled(): Promise<boolean> {
+  try {
+    return (await AsyncStorage.getItem(BARGE_IN_STORAGE_KEY)) === 'true';
+  } catch {
+    return false;
+  }
+}
+
+export async function saveBargeInEnabled(enabled: boolean): Promise<void> {
+  try {
+    await AsyncStorage.setItem(BARGE_IN_STORAGE_KEY, String(enabled));
+  } catch {}
+}
+
 export async function loadSttEndpointMs(): Promise<number> {
   try {
     const raw = await AsyncStorage.getItem(STT_ENDPOINT_STORAGE_KEY);
@@ -189,18 +200,6 @@ export async function loadTtsSpeed(): Promise<number> {
   return TTS_SPEED_DEFAULT;
 }
 
-export async function loadConvWindowMs(): Promise<number> {
-  try {
-    const raw = await AsyncStorage.getItem(CONV_WINDOW_STORAGE_KEY);
-    if (raw != null) {
-      const n = parseFloat(raw);
-      if (isFinite(n) && n >= CONV_WINDOW_MIN_SEC && n <= CONV_WINDOW_MAX_SEC) {
-        return Math.round(n * 1000);
-      }
-    }
-  } catch {}
-  return Math.round(CONV_WINDOW_DEFAULT_SEC * 1000);
-}
 
 async function loadVadSilenceMs(): Promise<number> {
   try {
@@ -1145,7 +1144,7 @@ class AudioService {
         speed: typeof opts.speed === 'number' ? opts.speed : 1.0,
         interrupted: !!opts.interrupted,
         location: opts.location || null,
-        endpointMs: typeof opts.endpointMs === 'number' ? opts.endpointMs : 1500,
+        endpointMs: typeof opts.endpointMs === 'number' ? opts.endpointMs : STT_ENDPOINT_DEFAULT_MS,
         hardCapMs: typeof opts.hardCapMs === 'number' ? opts.hardCapMs : 60000,
         sampleRate: 16000,
         projectId: opts.projectId || '',

android/src/services/gpsTracking.ts

@@ -145,6 +145,17 @@ class GpsTrackingService {
     // liefert im Hintergrund keine Updates (nur Heartbeat sendet alte Werte).
     const bgEnabled = await isBackgroundGpsEnabled();
     if (bgEnabled) {
+      // Ohne ACCESS_BACKGROUND_LOCATION liefert watchPosition im Hintergrund
+      // NICHTS (Android 10+) → der Foreground-Service allein bringt nichts, und
+      // genau der Fall "Ankunft waehrend der Fahrt, Screen aus" faellt durch.
+      // Deshalb erst die Permission sicherstellen (oeffnet ggf. die Android-
+      // Settings fuer "Immer erlauben"), DANN den Location-Foreground-Service
+      // hochziehen — der haelt den Prozess wach, sodass watchPosition + der
+      // 60s-Heartbeat auch unter Doze weiterlaufen.
+      const bgOk = await ensureBackgroundLocationPermission();
+      if (!bgOk) {
+        console.warn('[gps-track] Background-Permission fehlt — Tracking nur im Vordergrund zuverlaessig');
+      }
       try { await acquireBackgroundAudio('location'); } catch {}
     }
     try {

android/src/services/wakeword.ts

@@ -30,34 +30,22 @@ type PassiveListenCallback = () => void;
 
 export type WakeWordState = 'off' | 'armed' | 'conversing' | 'listening';
 
-/** Default-Dauer fuer den Passive-Listen-Modus nach einer Konversation —
- *  in dem Fenster braucht's kein Wake-Word, Speaker-ID-Filter haelt
- *  fremde Stimmen raus (TV, Familie). 30s default; konfigurierbar. */
-export const PASSIVE_LISTEN_DEFAULT_MS = 30_000;
-export const PASSIVE_LISTEN_STORAGE_KEY = 'aria_passive_listen_ms';
-
-export async function loadPassiveListenMs(): Promise<number> {
-  try {
-    const raw = await AsyncStorage.getItem(PASSIVE_LISTEN_STORAGE_KEY);
-    if (raw) {
-      const n = parseInt(raw, 10);
-      if (isFinite(n) && n >= 0 && n <= 120_000) return n;
-    }
-  } catch {}
-  return PASSIVE_LISTEN_DEFAULT_MS;
-}
-
-export async function savePassiveListenMs(ms: number): Promise<void> {
-  await AsyncStorage.setItem(PASSIVE_LISTEN_STORAGE_KEY, String(ms));
-}
+/** Reine HANG-Notbremse fuer den Passive-Listen-Modus. Das echte Ende regelt IMMER
+ *  die passive Aufnahme selbst: Stille-Toleranz (User pausiert), No-Speech (User
+ *  sagt gar nichts) oder Hard-Cap (max. Aufnahmedauer, ~5min) → ChatScreen ruft
+ *  dann exitPassiveListening. Dieser Timer darf aktives Reden NIE abschneiden —
+ *  deshalb LÄNGER als der Hard-Cap (nur falls ein Endpoint-Event mal verloren geht
+ *  und der State sonst ewig 'listening' bliebe). Das alte 30s-Fenster, das lange
+ *  Antworten mitten im Satz kappte, ist damit raus. */
+const PASSIVE_BACKSTOP_MS = 10 * 60_000;
 
 export const WAKE_KEYWORD_STORAGE = 'aria_wake_keyword';
 
 // Wake-Word-Empfindlichkeit (openWakeWord-Threshold). Hoeher = strenger =
-// weniger Fehlauslösung (z.B. durch Musik/Radio ueber die Auto-Lautsprecher,
-// die das Mikro mithoert — der App-Echo-Canceler kann nur ARIAs eigenes TTS
-// rausrechnen, NICHT Spotify). Default 0.6 (war 0.5). 0..1.
-export const WAKE_THRESHOLD_DEFAULT = 0.6;
+// weniger Fehlauslösung, aber man muss deutlicher/lauter sprechen (fuehlt sich
+// "traege" an). Fehlausloeser werden ueber Speaker-ID (E3) ohnehin verworfen,
+// deshalb darf der Default empfindlicher sein. 0.45 (war 0.6/0.5). 0..1.
+export const WAKE_THRESHOLD_DEFAULT = 0.45;
 export const WAKE_THRESHOLD_MIN = 0.3;
 export const WAKE_THRESHOLD_MAX = 0.9;
 export const WAKE_THRESHOLD_STORAGE_KEY = 'aria_wake_threshold';
@@ -77,6 +65,28 @@ export async function saveWakeThreshold(v: number): Promise<void> {
   await AsyncStorage.setItem(WAKE_THRESHOLD_STORAGE_KEY, String(v));
 }
 
+// Hintergrund-Wake: darf das Wake-Wort auch triggern, wenn die App im
+// Hintergrund / der Bildschirm gesperrt ist? Default AUS — im Hintergrund
+// sind die meisten „Trigger" Fehlalarme (TV, Husten, AudioFocus-Spikes).
+// AN = auch bei gesperrtem Bildschirm zuhoeren. Die native Erkennung laeuft
+// ohnehin durch (Foreground-Service + Wake-Locks) — dieser Schalter oeffnet
+// nur das JS-Gate in onWakeDetected.
+export const BG_WAKE_STORAGE_KEY = 'aria_bg_wake_enabled';
+
+export async function loadBgWakeEnabled(): Promise<boolean> {
+  try {
+    return (await AsyncStorage.getItem(BG_WAKE_STORAGE_KEY)) === 'true';
+  } catch {
+    return false;
+  }
+}
+
+export async function saveBgWakeEnabled(enabled: boolean): Promise<void> {
+  try {
+    await AsyncStorage.setItem(BG_WAKE_STORAGE_KEY, String(enabled));
+  } catch {}
+}
+
 /** Verfuegbare Wake-Words — entsprechen den .onnx Dateien in
  *  android/app/src/main/assets/openwakeword/. Custom-Keywords (eigenes
  *  Training via openwakeword Notebook) muessen aktuell als Asset eingebaut
@@ -103,7 +113,9 @@ export const KEYWORD_LABELS: Record<WakeKeyword, string> = {
 // Detection-Tuning. Threshold ist ueber die Settings konfigurierbar
 // (loadWakeThreshold) — der Wert hier ist nur der Fallback.
 const DEFAULT_THRESHOLD = WAKE_THRESHOLD_DEFAULT;
-const DEFAULT_PATIENCE = 2;
+// patience=1 statt 2: nur EIN Frame ueber Threshold noetig → deutlich schneller.
+// Speaker-ID filtert Fehlausloeser, also ist das vertretbar.
+const DEFAULT_PATIENCE = 1;
 const DEFAULT_DEBOUNCE_MS = 1500;
 
 interface OpenWakeWordModule {
@@ -143,6 +155,10 @@ class WakeWordService {
    *  Hintergrund-Detections sind quasi immer false-positives (TV, Husten,
    *  AudioFocus-Switch beim Wechsel zu Musik etc.). */
   private inBackground: boolean = false;
+  /** Wenn true: Wake-Wort triggert auch im Hintergrund / bei gesperrtem
+   *  Bildschirm. Default false. Wird beim Arm aus AsyncStorage geladen und
+   *  bei Aenderung in den Einstellungen via setBgWakeEnabled() aktualisiert. */
+  private bgWakeEnabled: boolean = false;
   /** Re-Entry-Guard fuer onWakeDetected: native kann mehrere
    *  WakeWordDetected-Events emitten BEVOR OpenWakeWord.stop() in JS
    *  resolved (Bridge-Queue + Doze-Backlog). Mit dem Flag wird das zweite
@@ -150,8 +166,9 @@ class WakeWordService {
    *  Ausnahme: bargeListening → Barge-In ist ein legitimer neuer Trigger
    *  waehrend ARIA noch redet, NICHT vom Guard blockieren. */
   private detectionInProgress: boolean = false;
-  /** Passive-Listen-Timer: feuert nach PASSIVE_LISTEN_MS ohne Stefan-Speech,
-   *  beendet den listening-State und geht zurueck zu armed. */
+  /** Passive-Listen-Backstop-Timer: Notbremse (PASSIVE_BACKSTOP_MS). Normal endet
+   *  das Fenster ueber die Stille-Toleranz der Aufnahme; feuert dieser Timer
+   *  trotzdem, zurueck zu armed. */
   private passiveListenTimer: ReturnType<typeof setTimeout> | null = null;
   /** Callbacks fuer den Eintritt in Passive-Listen — ChatScreen startet
    *  hier eine streaming-Aufnahme OHNE User-Bubble (passiv lauschen). */
@@ -223,7 +240,8 @@ class WakeWordService {
     this.initInProgress = (async () => {
       try {
         const threshold = await loadWakeThreshold();
-        console.log('[WakeWord] init mit threshold=%s', threshold);
+        this.bgWakeEnabled = await loadBgWakeEnabled();
+        console.log('[WakeWord] init mit threshold=%s, bgWake=%s', threshold, this.bgWakeEnabled);
         await OpenWakeWord.init(this.keyword, threshold, DEFAULT_PATIENCE, DEFAULT_DEBOUNCE_MS);
         // Subscribe nur einmal
         if (!this.eventSub) {
@@ -310,7 +328,7 @@ class WakeWordService {
   /** Cooldown setzen — alle Wake-Word-Detections in den naechsten ms ignorieren.
    *  Wird beim App-Resume gerufen weil AppState-Wechsel Audio-Spikes erzeugen
    *  die openWakeWord faelschlich als Trigger interpretiert. */
-  setResumeCooldown(ms: number = 1500): void {
+  setResumeCooldown(ms: number = 500): void {
     this.cooldownUntilMs = Date.now() + ms;
     console.log('[WakeWord] Cooldown aktiv fuer %dms', ms);
   }
@@ -320,23 +338,31 @@ class WakeWordService {
    *  was als „Wake-Word" reinkommt ist Husten/TV/AudioFocus-Switch. */
   setBackground(): void {
     this.inBackground = true;
-    console.log('[WakeWord] App im Hintergrund — Detections gesperrt');
+    console.log('[WakeWord] App im Hintergrund — Detections %s',
+                this.bgWakeEnabled ? 'AKTIV (Hintergrund-Wake an)' : 'gesperrt');
   }
 
-  /** App im Vordergrund: Detections wieder freigeben, plus 3s Cooldown
-   *  als Schutz gegen den AudioFocus-/AudioTrack-Spike der direkt nach
-   *  dem Resume kommt. Ersetzt das alte setResumeCooldown(3000)-Pattern. */
+  /** Hintergrund-Wake ein/aus schalten (aus den Einstellungen). */
+  setBgWakeEnabled(enabled: boolean): void {
+    this.bgWakeEnabled = enabled;
+    console.log('[WakeWord] Hintergrund-Wake = %s', enabled);
+  }
+
+  /** App im Vordergrund: Detections wieder freigeben, plus kurzer Cooldown
+   *  als Schutz gegen den AudioFocus-/AudioTrack-Spike direkt nach dem Resume.
+   *  1s statt 3s — 3s hat sich "traege" angefuehlt (Trigger direkt nach dem
+   *  App-Oeffnen wurden verschluckt). */
   setForeground(): void {
     this.inBackground = false;
-    this.cooldownUntilMs = Date.now() + 3000;
-    console.log('[WakeWord] App im Vordergrund — Cooldown 3s aktiv');
+    this.cooldownUntilMs = Date.now() + 1000;
+    console.log('[WakeWord] App im Vordergrund — Cooldown 1s aktiv');
   }
 
   /** Wake-Word getriggert: Native-Modul pausieren, Konversation starten. */
   private async onWakeDetected(): Promise<void> {
-    if (this.inBackground) {
-      console.log('[WakeWord] Trigger ignoriert (App im Hintergrund)');
-      import('./logger').then(m => m.reportAppDebug('wake.detect', 'ignored: app in background')).catch(()=>{});
+    if (this.inBackground && !this.bgWakeEnabled) {
+      console.log('[WakeWord] Trigger ignoriert (App im Hintergrund, Hintergrund-Wake aus)');
+      import('./logger').then(m => m.reportAppDebug('wake.detect', 'ignored: app in background (bg-wake off)')).catch(()=>{});
       return;
     }
     // Re-Entry-Guard: blocken wenn ein Detection-Zyklus schon laeuft.
@@ -486,13 +512,12 @@ class WakeWordService {
     import('./logger').then(m => m.reportAppDebug('wake.end',
       `endConversation called, wasBarge=${wasBarge}, nativeReady=${this.nativeReady}`)).catch(()=>{});
 
-    // Passive-Listen aktiv? Dann nicht direkt zu armed — passive lauschen
-    // fuer N Sekunden, dann erst Wake-Word wieder aktivieren. Speaker-ID
-    // (Phase 3) filtert fremde Stimmen weg, der User kann ohne erneute
-    // Anrede weitersprechen.
-    const passiveMs = await loadPassiveListenMs();
-    if (!skipPassive && passiveMs > 0 && this.nativeReady) {
-      this.enterPassiveListening(passiveMs);
+    // Kein skipPassive? Dann EIN Stille-Fenster zum Weiterreden (kein Wake-Word
+    // noetig). Das echte Ende regelt die Stille-Toleranz der passiven Aufnahme;
+    // der Backstop-Timer ist nur die Notbremse. Der User kann ohne erneute
+    // Anrede weitersprechen; sagt er nichts → zurueck aufs Wake-Word.
+    if (!skipPassive && this.nativeReady) {
+      this.enterPassiveListening(PASSIVE_BACKSTOP_MS);
       return;
     }
 
@@ -534,10 +559,10 @@ class WakeWordService {
     this.cancelPassiveListenTimer();
     this.setState('listening');
     const seconds = Math.round(durationMs / 1000);
-    console.log('[WakeWord] Passive-Listen aktiv (%ds) — Speaker-ID gefiltert', seconds);
+    console.log('[WakeWord] Passive-Listen aktiv (Backstop %ds) — Speaker-ID gefiltert', seconds);
     import('./logger').then(m => m.reportAppDebug('wake.passive',
-      `entered listening for ${seconds}s, cb-count=${this.passiveListenCallbacks.length}`)).catch(()=>{});
-    ToastAndroid.show(`🎧 ${seconds}s lauscht — sprich einfach weiter`, ToastAndroid.SHORT);
+      `entered listening (backstop ${seconds}s), cb-count=${this.passiveListenCallbacks.length}`)).catch(()=>{});
+    ToastAndroid.show('🎧 sprich einfach weiter', ToastAndroid.SHORT);
     this.passiveListenTimer = setTimeout(() => {
       this.passiveListenTimer = null;
       this.exitPassiveListening('timeout').catch(() => {});

android/src/workspace/AriaViewCanvas.tsx

@@ -0,0 +1,175 @@
+/**
+ * AriaViewCanvas — die pannbare Flaeche, auf der ARIAs komponierte Ansicht
+ * (aria_view) MATERIALISIERT: Orb oben, darunter die Karten. Erscheint als
+ * Overlay ueber dem Chat, sobald ARIA present_view aufruft ("sag was → Orb denkt
+ * → Karte fliegt rein"). Der erste, greifbare Vorgeschmack aufs generative
+ * Cockpit (M1).
+ *
+ * Bedienung (NoMachine-Prinzip): 2-Finger halten + schieben bewegt die Welt,
+ * Pinch zoomt. Ein-Finger-Touch geht an die Karten durch (Scrollen). Die Welt
+ * traegt gerenderte/gestreamte Inhalte — interaktive native Panels rasten
+ * spaeter bei Scale 1 ein (Chat bleibt separat darunter).
+ *
+ * Geraete-agnostisch gehalten: liest nur die ViewSpec, damit ein spaeterer Web-/
+ * AR-Renderer dieselbe Spec konsumieren kann.
+ */
+
+import React from 'react';
+import { StyleSheet, Text, TouchableOpacity, View } from 'react-native';
+import Animated, {
+  FadeInDown,
+  useAnimatedStyle,
+  useSharedValue,
+  withTiming,
+} from 'react-native-reanimated';
+import { Gesture, GestureDetector } from 'react-native-gesture-handler';
+import { ViewSpec } from '../services/ariaView';
+import Orb from './Orb';
+import CardView from './CardView';
+
+const MIN_SCALE = 0.5;
+const MAX_SCALE = 3;
+
+interface Props {
+  view: ViewSpec;
+  onClose: () => void;
+}
+
+const AriaViewCanvas: React.FC<Props> = ({ view, onClose }) => {
+  const tx = useSharedValue(0);
+  const ty = useSharedValue(0);
+  const scale = useSharedValue(1);
+  const savedTx = useSharedValue(0);
+  const savedTy = useSharedValue(0);
+  const savedScale = useSharedValue(1);
+
+  const pan = Gesture.Pan()
+    .minPointers(2)
+    .maxPointers(2)
+    .onUpdate((e) => {
+      tx.value = savedTx.value + e.translationX;
+      ty.value = savedTy.value + e.translationY;
+    })
+    .onEnd(() => {
+      savedTx.value = tx.value;
+      savedTy.value = ty.value;
+    });
+
+  const pinch = Gesture.Pinch()
+    .onUpdate((e) => {
+      const next = savedScale.value * e.scale;
+      scale.value = Math.max(MIN_SCALE, Math.min(MAX_SCALE, next));
+    })
+    .onEnd(() => {
+      savedScale.value = scale.value;
+    });
+
+  const composed = Gesture.Simultaneous(pan, pinch);
+
+  const worldStyle = useAnimatedStyle(() => ({
+    transform: [
+      { translateX: tx.value },
+      { translateY: ty.value },
+      { scale: scale.value },
+    ],
+  }));
+
+  const resetCamera = () => {
+    tx.value = withTiming(0);
+    ty.value = withTiming(0);
+    scale.value = withTiming(1);
+    savedTx.value = 0;
+    savedTy.value = 0;
+    savedScale.value = 1;
+  };
+
+  const cards = Array.isArray(view.cards) ? view.cards : [];
+
+  return (
+    <View style={styles.overlay}>
+      <GestureDetector gesture={composed}>
+        <Animated.View style={[styles.world, worldStyle]}>
+          <View style={styles.orbWrap}>
+            <Orb state={view.orb} size={110} />
+          </View>
+          {!!view.title && <Text style={styles.worldTitle}>{view.title}</Text>}
+          <View style={styles.cards}>
+            {cards.map((c, i) => (
+              <Animated.View
+                key={i}
+                entering={FadeInDown.duration(420).delay(120 + i * 90)}
+              >
+                <CardView card={c} />
+              </Animated.View>
+            ))}
+          </View>
+        </Animated.View>
+      </GestureDetector>
+
+      {/* Steuerung — ausserhalb des Transforms, immer bei Scale 1 bedienbar */}
+      <View style={styles.topBar} pointerEvents="box-none">
+        <TouchableOpacity style={styles.iconBtn} onPress={resetCamera}>
+          <Text style={styles.icon}>⤢</Text>
+        </TouchableOpacity>
+        <TouchableOpacity style={styles.iconBtn} onPress={onClose}>
+          <Text style={styles.icon}>✕</Text>
+        </TouchableOpacity>
+      </View>
+      <View style={styles.hintWrap} pointerEvents="none">
+        <Text style={styles.hint}>2 Finger: schieben · Pinch: zoomen</Text>
+      </View>
+    </View>
+  );
+};
+
+const styles = StyleSheet.create({
+  overlay: {
+    ...StyleSheet.absoluteFillObject,
+    backgroundColor: 'rgba(6,6,16,0.94)',
+    zIndex: 50,
+  },
+  world: {
+    ...StyleSheet.absoluteFillObject,
+    alignItems: 'center',
+    paddingTop: 48,
+    paddingHorizontal: 18,
+  },
+  orbWrap: { marginTop: 8, marginBottom: 6 },
+  worldTitle: {
+    color: '#C9C9FF',
+    fontSize: 18,
+    fontWeight: '700',
+    marginBottom: 4,
+    textAlign: 'center',
+  },
+  cards: { width: '100%', maxWidth: 560 },
+  topBar: {
+    position: 'absolute',
+    top: 10,
+    right: 12,
+    flexDirection: 'row',
+  },
+  iconBtn: {
+    width: 40,
+    height: 40,
+    borderRadius: 20,
+    marginLeft: 10,
+    alignItems: 'center',
+    justifyContent: 'center',
+    backgroundColor: 'rgba(30,30,60,0.9)',
+    borderWidth: 1,
+    borderColor: 'rgba(123,92,255,0.4)',
+  },
+  icon: { color: '#C9C9FF', fontSize: 18 },
+  hintWrap: {
+    position: 'absolute',
+    bottom: 14,
+    alignSelf: 'center',
+  },
+  hint: {
+    color: '#6A6A90',
+    fontSize: 12,
+  },
+});
+
+export default AriaViewCanvas;

android/src/workspace/CardView.tsx

@@ -0,0 +1,114 @@
+/**
+ * CardView — rendert EINE Karte einer aria_view-Spec (M1). Schaltet nach
+ * card.type auf den passenden Renderer. Unbekannte Typen werden als Text-
+ * Fallback gezeigt (nie crashen).
+ *
+ * Bewusst dependency-leicht (v1): Markdown wird als Klartext dargestellt, Map
+ * als Marker-Liste (kein Karten-Lib), Code als Monospace-Block. Spaeter koennen
+ * einzelne Renderer aufgebohrt werden, ohne die Spec/den Fluss zu aendern.
+ */
+
+import React from 'react';
+import { Image, ScrollView, StyleSheet, Text, View } from 'react-native';
+import { ViewCard, ViewMarker } from '../services/ariaView';
+
+const ImageBody: React.FC<{ src?: string }> = ({ src }) => {
+  const isUrl = !!src && /^https?:\/\//i.test(src);
+  if (isUrl) {
+    return <Image source={{ uri: src }} style={styles.image} resizeMode="contain" />;
+  }
+  return <Text style={styles.muted}>🖼️ {src || '(kein Bild)'}</Text>;
+};
+
+const ListBody: React.FC<{ md?: string }> = ({ md }) => {
+  const lines = (md || '')
+    .split('\n')
+    .map((l) => l.replace(/^\s*[-*•]\s?/, '').trim())
+    .filter(Boolean);
+  if (lines.length === 0) return <Text style={styles.muted}>(leer)</Text>;
+  return (
+    <View>
+      {lines.map((l, i) => (
+        <View key={i} style={styles.listRow}>
+          <Text style={styles.bullet}>•</Text>
+          <Text style={styles.text}>{l}</Text>
+        </View>
+      ))}
+    </View>
+  );
+};
+
+const MapBody: React.FC<{ markers?: ViewMarker[] }> = ({ markers }) => {
+  const ms = Array.isArray(markers) ? markers : [];
+  return (
+    <View style={styles.map}>
+      <Text style={styles.mapHint}>🗺️ Karte ({ms.length} Orte)</Text>
+      {ms.map((m, i) => (
+        <Text key={i} style={styles.text}>
+          📍 {m.label || `${m.lat?.toFixed?.(4)}, ${m.lon?.toFixed?.(4)}`}
+        </Text>
+      ))}
+    </View>
+  );
+};
+
+const CodeBody: React.FC<{ md?: string; path?: string; lang?: string }> = ({ md, path, lang }) => (
+  <View>
+    {(path || lang) && (
+      <Text style={styles.codeCaption}>
+        {path || ''}{lang ? `  · ${lang}` : ''}
+      </Text>
+    )}
+    <ScrollView horizontal style={styles.codeScroll}>
+      <Text style={styles.code}>{md || ''}</Text>
+    </ScrollView>
+  </View>
+);
+
+const CardView: React.FC<{ card: ViewCard }> = ({ card }) => {
+  return (
+    <View style={styles.card}>
+      {!!card.title && <Text style={styles.cardTitle}>{card.title}</Text>}
+      {card.type === 'image' ? (
+        <ImageBody src={card.src} />
+      ) : card.type === 'list' ? (
+        <ListBody md={card.md} />
+      ) : card.type === 'map' ? (
+        <MapBody markers={card.markers} />
+      ) : card.type === 'code' ? (
+        <CodeBody md={card.md} path={card.path} lang={card.lang} />
+      ) : (
+        <Text style={styles.text}>{card.md || ''}</Text>
+      )}
+    </View>
+  );
+};
+
+const styles = StyleSheet.create({
+  card: {
+    backgroundColor: 'rgba(18,18,42,0.92)',
+    borderColor: 'rgba(123,92,255,0.35)',
+    borderWidth: 1,
+    borderRadius: 14,
+    padding: 14,
+    marginVertical: 8,
+    shadowColor: '#7B5CFF',
+    shadowOpacity: 0.25,
+    shadowRadius: 12,
+    shadowOffset: { width: 0, height: 2 },
+    elevation: 6,
+  },
+  cardTitle: { color: '#C9C9FF', fontSize: 15, fontWeight: '700', marginBottom: 8 },
+  text: { color: '#E6E6F0', fontSize: 14, lineHeight: 20, flexShrink: 1 },
+  muted: { color: '#8A8AB0', fontSize: 13, fontStyle: 'italic' },
+  image: { width: '100%', height: 200, borderRadius: 8, backgroundColor: '#0D0D1A' },
+  listRow: { flexDirection: 'row', alignItems: 'flex-start', marginVertical: 2 },
+  bullet: { color: '#7B5CFF', marginRight: 8, fontSize: 14, lineHeight: 20 },
+  map: { backgroundColor: '#0D0D1A', borderRadius: 8, padding: 10 },
+  mapHint: { color: '#00B4D8', fontSize: 13, fontWeight: '600', marginBottom: 6 },
+  codeCaption: { color: '#8A8AB0', fontSize: 12, marginBottom: 6 },
+  codeScroll: { backgroundColor: '#0A0A14', borderRadius: 8, padding: 10 },
+  code: { color: '#B9F5C9', fontFamily: 'monospace', fontSize: 12.5, lineHeight: 18 },
+});
+
+export default React.memo(CardView);

android/src/workspace/Orb.tsx

@@ -0,0 +1,106 @@
+/**
+ * Orb — ARIAs Praesenz-Avatar (M1). Zeigt ihren Zustand (idle/listening/
+ * thinking/speaking/working) als pulsierender Leucht-Kern und ist das
+ * verbindende Element ueber alle Oberflaechen (App/Web/spaeter Brille).
+ *
+ * Reine Optik, keine Logik — der Zustand kommt von aussen (aria_view.orb bzw.
+ * spaeter direkt von Audio/Wake-Word-Signalen). Dependency-leicht: nur
+ * reanimated (schon installiert), kein SVG/Gradient noetig.
+ */
+
+import React, { useEffect } from 'react';
+import { StyleSheet, View } from 'react-native';
+import Animated, {
+  Easing,
+  cancelAnimation,
+  useAnimatedStyle,
+  useSharedValue,
+  withRepeat,
+  withTiming,
+} from 'react-native-reanimated';
+import { OrbState } from '../services/ariaView';
+
+const COLORS: Record<OrbState, string> = {
+  idle: '#3A6EA5',
+  listening: '#00B4D8',
+  thinking: '#7B5CFF',
+  speaking: '#34C759',
+  working: '#FF9500',
+};
+
+interface Props {
+  state?: OrbState;
+  size?: number;
+}
+
+const Orb: React.FC<Props> = ({ state = 'idle', size = 120 }) => {
+  const pulse = useSharedValue(1);
+
+  useEffect(() => {
+    const fast = state === 'thinking' || state === 'working';
+    cancelAnimation(pulse);
+    pulse.value = 1;
+    pulse.value = withRepeat(
+      withTiming(fast ? 1.14 : 1.07, {
+        duration: fast ? 620 : 1500,
+        easing: Easing.inOut(Easing.ease),
+      }),
+      -1,
+      true,
+    );
+    return () => cancelAnimation(pulse);
+  }, [state, pulse]);
+
+  const animStyle = useAnimatedStyle(() => ({ transform: [{ scale: pulse.value }] }));
+  const color = COLORS[state] || COLORS.idle;
+
+  return (
+    <View style={[styles.wrap, { width: size, height: size }]}>
+      <Animated.View
+        style={[
+          styles.glow,
+          { width: size, height: size, borderRadius: size / 2, backgroundColor: color },
+          animStyle,
+        ]}
+      />
+      <Animated.View
+        style={[
+          styles.ring,
+          {
+            width: size * 0.72,
+            height: size * 0.72,
+            borderRadius: size * 0.36,
+            borderColor: color,
+          },
+          animStyle,
+        ]}
+      />
+      <View
+        style={[
+          styles.core,
+          {
+            width: size * 0.44,
+            height: size * 0.44,
+            borderRadius: size * 0.22,
+            backgroundColor: color,
+            shadowColor: color,
+          },
+        ]}
+      />
+    </View>
+  );
+};
+
+const styles = StyleSheet.create({
+  wrap: { alignItems: 'center', justifyContent: 'center' },
+  glow: { position: 'absolute', opacity: 0.22 },
+  ring: { position: 'absolute', borderWidth: 2, opacity: 0.55 },
+  core: {
+    shadowOpacity: 0.9,
+    shadowRadius: 16,
+    shadowOffset: { width: 0, height: 0 },
+    elevation: 12,
+  },
+});
+
+export default React.memo(Orb);

android/src/workspace/WorkspaceScreen.tsx

@@ -9,6 +9,7 @@
  */
 
 import React, { useEffect, useMemo, useState } from 'react';
+import { View } from 'react-native';
 import projectFocus, { FocusSnapshot } from '../services/projectFocus';
 import codeFile from '../services/codeFile';
 import brainApi from '../services/brainApi';
@@ -16,6 +17,8 @@ import viewMode, { ViewModeValue } from '../services/viewMode';
 import ChatScreen from '../screens/ChatScreen';
 import { TileId } from './layout';
 import WorkspaceDeck from './WorkspaceDeck';
+import ariaView, { AriaView } from '../services/ariaView';
+import AriaViewCanvas from './AriaViewCanvas';
 
 const COCKPIT_PANELS: TileId[] = ['chat', 'files', 'editor', 'vnc'];
 
@@ -24,12 +27,21 @@ const WorkspaceScreen: React.FC = () => {
   const [focus, setFocus] = useState<FocusSnapshot>(projectFocus.get());
   const [hasCode, setHasCode] = useState(false);
   const [hasDesktop, setHasDesktop] = useState(false);
+  const [view, setView] = useState<AriaView | undefined>(undefined);
 
   useEffect(() => viewMode.subscribe(setMode), []);
   useEffect(() => projectFocus.subscribe(setFocus), []);
 
   const pid = focus.focusedProjectId;
 
+  // aria_view: ARIAs komponierte Ansicht fuers fokussierte Projekt spiegeln.
+  useEffect(() => {
+    setView(ariaView.getView(pid));
+    return ariaView.subscribe((v) => {
+      if ((v.projectId || '') === (pid || '')) setView(v);
+    });
+  }, [pid]);
+
   // Code-Signal: hat der Spiegel schon Dateien fuer dieses Projekt?
   useEffect(() => {
     setHasCode(codeFile.getFiles(pid).length > 0);
@@ -59,13 +71,32 @@ const WorkspaceScreen: React.FC = () => {
     vnc: hasDesktop ? '#34C759' : undefined,
   } as Partial<Record<TileId, string>>), [hasCode, hasDesktop]);
 
-  // Kompakt-Ansicht: klassischer Vollbild-Chat, exakt wie vor dem Umbau.
-  if (mode === 'compact') {
-    return <ChatScreen />;
-  }
+  // Kompakt-Ansicht: klassischer Vollbild-Chat; Cockpit: Workbench mit Dock.
+  const content =
+    mode === 'compact' ? (
+      <ChatScreen />
+    ) : (
+      <WorkspaceDeck projectId={pid} panels={COCKPIT_PANELS} badges={badges} />
+    );
 
-  // Cockpit: Workbench mit Dock.
-  return <WorkspaceDeck projectId={pid} panels={COCKPIT_PANELS} badges={badges} />;
+  // Generative Flaeche als Overlay, sobald ARIA fuer dieses Projekt eine Ansicht
+  // komponiert hat (present_view → aria_view). Chat/Cockpit bleiben darunter.
+  const showView = !!view && (view.projectId || '') === (pid || '');
+
+  return (
+    <View style={{ flex: 1 }}>
+      {content}
+      {showView && view && (
+        <AriaViewCanvas
+          view={view.view}
+          onClose={() => {
+            ariaView.clear(pid);
+            setView(undefined);
+          }}
+        />
+      )}
+    </View>
+  );
 };
 
 export default WorkspaceScreen;

aria-brain/agent.py

@@ -627,10 +627,11 @@ META_TOOLS = [
             "name": "request_location_tracking",
             "description": (
                 "Bittet die App, das kontinuierliche GPS-Tracking zu aktivieren oder zu "
-                "deaktivieren. Default ist AUS (Akku-Schutz). Nutze das wenn du einen "
-                "GPS-basierten Watcher anlegst (z.B. `near(...)`), sonst hat die App "
-                "veraltete Position und der Watcher feuert nie. Auch wieder ausschalten "
-                "wenn der letzte GPS-Watcher geloescht wurde."
+                "deaktivieren. Default ist AUS (Akku-Schutz). HINWEIS: Beim Anlegen/Loeschen "
+                "eines Standort-Watchers (`near/entered_near/left_near`) schaltet das System "
+                "das Tracking bereits AUTOMATISCH mit an bzw. aus — dieses Tool brauchst du "
+                "dafuer nicht mehr. Nutze es nur fuer manuelle/explizite Faelle (z.B. Tracking "
+                "kurz einschalten ohne Watcher)."
             ),
             "parameters": {
                 "type": "object",
@@ -642,6 +643,48 @@ META_TOOLS = [
             },
         },
     },
+    {
+        "type": "function",
+        "function": {
+            "name": "present_view",
+            "description": (
+                "Komponiere eine RAEUMLICHE Ansicht, die auf ARIAs Flaeche materialisiert "
+                "(Orb + Karten). Nutze das, wenn eine visuelle Anordnung besser ist als reiner "
+                "Text — z.B. eine Akte/Datei zeigen (Bild links, Text rechts, Karte unten), "
+                "einen Vergleich, eine Liste, eine Karte mit Orten, oder Code. NICHT fuer "
+                "normale Gespraechsantworten. Die Karten erscheinen ZUSAETZLICH zu deiner "
+                "(kurzen) Sprachantwort — halte die Antwort dann knapp, das Visuelle traegt."
+            ),
+            "parameters": {
+                "type": "object",
+                "properties": {
+                    "cards": {
+                        "type": "array",
+                        "description": "Die Karten der Ansicht, in sinnvoller Anordnung.",
+                        "items": {
+                            "type": "object",
+                            "properties": {
+                                "type": {"type": "string", "enum": ["text", "image", "map", "code", "list"],
+                                         "description": "Kartentyp"},
+                                "title": {"type": "string", "description": "Optionaler Kartentitel"},
+                                "md": {"type": "string", "description": "text/list: Markdown-Inhalt"},
+                                "src": {"type": "string", "description": "image: Bild-URL oder /shared-Pfad"},
+                                "markers": {"type": "array", "items": {"type": "object"},
+                                            "description": "map: Liste [{lat, lon, label}]"},
+                                "path": {"type": "string", "description": "code: Datei-Pfad im Projekt"},
+                                "lang": {"type": "string", "description": "code: Sprache fuers Highlighting"},
+                            },
+                            "required": ["type"],
+                        },
+                    },
+                    "orb": {"type": "string", "enum": ["idle", "speaking", "working"],
+                            "description": "Orb-Zustand nach dem Rendern (default: speaking)"},
+                    "title": {"type": "string", "description": "Optionaler Titel der ganzen Ansicht"},
+                },
+                "required": ["cards"],
+            },
+        },
+    },
     {
         "type": "function",
         "function": {
@@ -1304,6 +1347,101 @@ def _extract_await_marker(text: str) -> tuple:
     return text, False
 
 
+# ── Sprach-/Gespraechs-Steuermarker (ARIA deklariert die Phase SELBST) ──
+#
+# Voice-First: ARIA erkennt aus dem Text, ob Stefan einen BEFEHL gibt (etwas tun)
+# oder eine FRAGE stellt (etwas wissen), und ob das Gespraech/eine Befehlskette
+# weiterlaeuft oder endet. Sie haengt dazu Marker ans Ende ihrer Antwort — genau
+# wie [[AWAIT]], und sie werden ebenso entfernt (nicht angezeigt/vorgelesen/in
+# History). Der Marker ist AUTORITATIV — er ueberschreibt das Skill-Manifest-Flag,
+# denn dasselbe Skill (z.B. VM-/GUI-Steuerung) ist mal Befehl, mal Auskunft; nur
+# ARIA weiss aus dem Kontext, was gerade gemeint ist.
+#
+#   [[STUMM]]  -> reiner Steuerbefehl: NICHT vorlesen (speak=false). Allein =
+#                 Einzelbefehl → danach zurueck aufs Wake-Word (converse=false).
+#   [[WEITER]] -> Konversation/Befehlskette laeuft weiter: Mikro offen halten
+#                 (converse=true) — kein erneutes "Computer" noetig.
+#   [[ENDE]]   -> Konversation/Kette beenden: zurueck aufs Wake-Word (converse=false).
+_SILENT_MARKER_RE = re.compile(r"\[\[\s*STUMM\s*\]\]", re.IGNORECASE)
+_CONT_MARKER_RE = re.compile(r"\[\[\s*WEITER\s*\]\]", re.IGNORECASE)
+_END_MARKER_RE = re.compile(r"\[\[\s*ENDE\s*\]\]", re.IGNORECASE)
+
+
+def _extract_flow_markers(text: str) -> tuple:
+    """Zieht [[STUMM]]/[[WEITER]]/[[ENDE]] aus dem finalen Text.
+    Gibt (clean_text, speak_override, converse_override) zurueck; ein Override ist
+    None, wenn der jeweilige Marker fehlt (dann gilt Default/Skill-Flag).
+    Regeln: [[STUMM]] alleine = Einzelbefehl → auch converse=false (Mikro zu),
+    ausser [[WEITER]] haelt es explizit offen. [[ENDE]] gewinnt gegen [[WEITER]]."""
+    if not text:
+        return text, None, None
+    speak_ov = None
+    conv_ov = None
+    if _SILENT_MARKER_RE.search(text):
+        speak_ov = False
+        text = _SILENT_MARKER_RE.sub("", text)
+    if _END_MARKER_RE.search(text):
+        conv_ov = False
+        text = _END_MARKER_RE.sub("", text)
+    if _CONT_MARKER_RE.search(text):
+        # [[ENDE]] hat Vorrang — widerspruechliche Marker → beenden.
+        if conv_ov is None:
+            conv_ov = True
+        text = _CONT_MARKER_RE.sub("", text)
+    # Stiller Einzelbefehl ohne explizites Weiterlauschen → Mikro zu.
+    if speak_ov is False and conv_ov is None:
+        conv_ov = False
+    return text.strip(), speak_ov, conv_ov
+
+
+# Explizite "Konversation beenden"-Phrasen vom USER — deterministisch, NICHT auf
+# ARIAs [[ENDE]]-Marker angewiesen. Stefan will "Konversation Ende" o.ae. als
+# festen Trigger: danach zurueck aufs Wake-Word, egal was ARIA sonst tut. Eine in
+# derselben Nachricht enthaltene Frage beantwortet sie normal (wird vorgelesen),
+# aber converse wird auf false gezwungen. Nomen + Ende-Wort in EINEM Satzteil
+# ([^.!?]{0,15}) in beliebiger Reihenfolge; "befehls?kette" damit "Lieferkette"
+# o.ae. nicht faelschlich matcht.
+_CONV_NOUN = r"(?:konversation|gespr[aä]ch|befehls?kette)"
+_CONV_END_VERB = r"(?:ende|beend\w*|aus|stop\w*|schluss)"
+_END_CONVERSATION_RE = re.compile(
+    rf"\b{_CONV_NOUN}\b[^.!?]{{0,15}}\b{_CONV_END_VERB}\b"
+    rf"|\b(?:beend\w*|schlie(?:ß|ss)\w*)\b[^.!?]{{0,15}}\b{_CONV_NOUN}\b",
+    re.IGNORECASE,
+)
+
+
+def _user_wants_conversation_end(text: str) -> bool:
+    """True, wenn der User in dieser Nachricht explizit die Konversation/Kette
+    beenden will (deterministisch, unabhaengig vom LLM-Marker)."""
+    if not text:
+        return False
+    return bool(_END_CONVERSATION_RE.search(_strip_leading_hint_blocks(text)))
+
+
+# Gegenstueck zu _END: expliziter "Konversation OFFEN halten / fortfuehren"-Wunsch.
+# Wichtig fuer BEFEHLE die den Fast-Path treffen: "spiel Spotify ab ABER Konversation
+# fortfuehren" — der Fast-Path (Regex) versteht den Satz-Rest nicht und wuerde mit
+# converse=false schliessen. Dieser Detektor erzwingt converse=true, auch am
+# Fast-Path, egal was das Skill-Manifest sagt. Nomen+Verb in einem Satzteil, plus
+# "weiter reden/sprechen" ohne Nomen.
+_CONT_VERB = (r"(?:fortf[uü]hr\w*|fortsetz\w*|weiterf[uü]hr\w*|weiter\s*mach\w*|"
+              r"weiter\b|fort\b|offen\s+(?:halten|lassen)|nicht\s+beenden|weiterlauf\w*)")
+_CONTINUE_CONVERSATION_RE = re.compile(
+    rf"\b{_CONV_NOUN}\b[^.!?]{{0,20}}\b{_CONT_VERB}"
+    rf"|\b{_CONT_VERB}[^.!?]{{0,20}}\b{_CONV_NOUN}\b"
+    rf"|\bweiter\s*(?:reden|sprechen|quatschen|plaudern|labern)\b",
+    re.IGNORECASE,
+)
+
+
+def _user_wants_conversation_continue(text: str) -> bool:
+    """True, wenn der User explizit weiter im Gespraech bleiben will (converse=true
+    erzwingen — auch bei einem Fast-Path-Befehl). [[ENDE]]/_wants_end hat Vorrang."""
+    if not text:
+        return False
+    return bool(_CONTINUE_CONVERSATION_RE.search(_strip_leading_hint_blocks(text)))
+
+
 def _normalize_for_fast_match(text: str) -> str:
     norm = _strip_leading_hint_blocks(text).lower()
     norm = _fold_umlauts(norm)
@@ -1355,6 +1493,17 @@ def _skill_to_tool(s: dict) -> dict:
     }
 
 
+# Standort-Funktionen in Watcher-Conditions — brauchen aktives GPS-Tracking.
+_LOCATION_FUNCS = ("near(", "entered_near(", "left_near(")
+
+
+def _condition_needs_location(condition: str) -> bool:
+    """True, wenn die Watcher-Condition eine Standort-Funktion nutzt und damit
+    laufende GPS-Updates der App braucht."""
+    c = condition or ""
+    return any(fn in c for fn in _LOCATION_FUNCS)
+
+
 class Agent:
     # Mindest-Score den ein Cold-Memory-Treffer haben muss um in den
     # System-Prompt aufgenommen zu werden. Unter dieser Schwelle ist's
@@ -1701,6 +1850,14 @@ class Agent:
         if not user_message:
             raise ValueError("Leere Nachricht")
 
+        # Explizite Gespraechs-Steuerung vom USER (deterministisch, an JEDEM Return
+        # angewendet — auch am Fast-Path, den die LLM-Marker nicht erreichen):
+        #   _wants_end      → converse=false ("Konversation Ende")
+        #   _wants_continue → converse=true  ("... aber Konversation fortfuehren")
+        # End hat Vorrang bei Widerspruch.
+        _wants_end = _user_wants_conversation_end(user_message)
+        _wants_continue = (not _wants_end) and _user_wants_conversation_continue(user_message)
+
         # Events vom letzten Turn weglassen
         self._pending_events = []
 
@@ -1728,6 +1885,10 @@ class Agent:
             speak = bool(getattr(self, "_fast_path_speak", False))
             # converse folgt dem Skill (Manifest/Output) — nicht mehr generell False.
             converse = bool(getattr(self, "_fast_path_converse", False))
+            if _wants_end:
+                converse = False
+            elif _wants_continue:
+                converse = True
             # Fast-Path = reiner Steuerbefehl, nie eine Rueckfrage → awaiting=False.
             return fast_reply, "fast-path", speak, converse, False
 
@@ -1747,6 +1908,10 @@ class Agent:
             # dem Skill (bzw. Default: Info/Gespraech = vorlesen + 30s).
             speak = getattr(self, "_local_turn_speak", True)
             converse = getattr(self, "_local_turn_converse", True)
+            if _wants_end:
+                converse = False
+            elif _wants_continue:
+                converse = True
             # Local ist tool-loses Reden; blockierende Rueckfragen macht Claude.
             return local_reply, "local", speak, converse, False
 
@@ -1764,6 +1929,15 @@ class Agent:
             logger.warning("Cold-Search fehlgeschlagen: %s", exc)
             cold = []
 
+        # 3b. Titel-Index des kalten Gedaechtnisses — ARIA sieht WAS sie an
+        # Nachschlage-Wissen hat (Zugangsdaten, Infra, Projekte) und holt es via
+        # memory_search, statt Stefan danach zu fragen. Nur Titel = billig.
+        try:
+            memory_index = self.store.list_index_titles()
+        except Exception as exc:
+            logger.warning("Titel-Index laden fehlgeschlagen: %s", exc)
+            memory_index = []
+
         # 4. Aktive Skills holen + Tool-Liste bauen
         all_skills = skills_mod.list_skills(active_only=False)
         active_skills = [s for s in all_skills if s.get("active", True)]
@@ -1786,7 +1960,8 @@ class Agent:
         oauth_port = os.environ.get("RVS_PORT_PUBLIC", os.environ.get("RVS_PORT", "443")).strip()
         oauth_tls = os.environ.get("RVS_TLS", "true").strip().lower() != "false"
 
-        system_prompt = build_system_prompt(hot, cold, skills=all_skills,
+        system_prompt = build_system_prompt(hot, cold, memory_index=memory_index,
+                                            skills=all_skills,
                                             triggers=all_triggers,
                                             condition_vars=condition_vars,
                                             condition_funcs=condition_funcs,
@@ -1979,16 +2154,30 @@ class Agent:
         # Rueckfrage-Marker aus dem finalen Text ziehen (vor History/Return, damit
         # er nicht angezeigt/vorgelesen wird und nicht die Conversation vergiftet).
         final_reply, awaiting_reply = _extract_await_marker(final_reply)
+        # ARIAs Phasen-Marker ([[STUMM]]/[[WEITER]]/[[ENDE]]) ziehen — VOR History,
+        # damit sie nicht angezeigt/vorgelesen/gespeichert werden.
+        final_reply, _speak_ov, _conv_ov = _extract_flow_markers(final_reply)
 
         # 7. Assistant-Turn (final reply) in die Conversation
         self.conversation.add("assistant", final_reply,
                               project_id=active_project_id)
-        # speak/converse folgen dem ausgefuehrten Skill (sonst Default: Gespraech);
+        # speak/converse folgen dem ausgefuehrten Skill (sonst Default: Gespraech).
+        # ARIAs Phasen-Marker sind AUTORITATIV: sie kennt aus dem Text den Unter-
+        # schied Befehl/Frage und Kette/Ende, den das Skill-Manifest nicht kennt.
+        speak = bool(getattr(self, "_claude_turn_speak", True))
+        converse = bool(getattr(self, "_claude_turn_converse", True))
+        if _speak_ov is not None:
+            speak = _speak_ov
+        if _conv_ov is not None:
+            converse = _conv_ov
+        # Explizite User-Woerter gewinnen ueber Marker/Manifest: "Konversation
+        # beenden" → zu; "... fortfuehren" → offen halten. End hat Vorrang.
+        if _wants_end:
+            converse = False
+        elif _wants_continue:
+            converse = True
         # awaiting_reply = ARIA stellt eine blockierende Rueckfrage (Queue pausiert).
-        return (final_reply, "claude",
-                bool(getattr(self, "_claude_turn_speak", True)),
-                bool(getattr(self, "_claude_turn_converse", True)),
-                awaiting_reply)
+        return (final_reply, "claude", speak, converse, awaiting_reply)
 
     # ── Tool-Dispatcher ───────────────────────────────────────
 
@@ -2372,13 +2561,41 @@ class Agent:
                     "trigger": {"name": t["name"], "type": "watcher",
                                 "condition": t["condition"], "message": t["message"]},
                 })
-                return f"OK — Watcher '{t['name']}' angelegt: feuert wenn '{t['condition']}'."
+                # GPS-Kopplung: ein Standort-Watcher (near/entered_near/left_near)
+                # ist tot, wenn die App kein Tracking sendet. Frueher musste ARIA
+                # separat request_location_tracking aufrufen — wurde oft vergessen,
+                # dann feuerte der Trigger nie. Jetzt automatisch mit-anschalten.
+                extra = ""
+                if _condition_needs_location(t["condition"]):
+                    self._pending_events.append({
+                        "type": "location_tracking",
+                        "on": True,
+                        "reason": f"watcher:{t['name']}",
+                    })
+                    extra = " GPS-Tracking automatisch aktiviert."
+                return f"OK — Watcher '{t['name']}' angelegt: feuert wenn '{t['condition']}'.{extra}"
             if name == "trigger_cancel":
                 try:
                     triggers_mod.delete(arguments["name"])
-                    return f"OK — Trigger '{arguments['name']}' geloescht."
                 except ValueError as e:
                     return f"FEHLER: {e}"
+                # GPS-Kopplung (Gegenstueck): existiert kein Standort-Watcher mehr,
+                # Tracking wieder ausschalten (Akku schonen).
+                extra = ""
+                remaining = triggers_mod.list_triggers(active_only=False)
+                still_needs_gps = any(
+                    r.get("type") == "watcher"
+                    and _condition_needs_location(r.get("condition") or "")
+                    for r in remaining
+                )
+                if not still_needs_gps:
+                    self._pending_events.append({
+                        "type": "location_tracking",
+                        "on": False,
+                        "reason": "no-location-watchers",
+                    })
+                    extra = " GPS-Tracking deaktiviert (kein Standort-Watcher mehr)."
+                return f"OK — Trigger '{arguments['name']}' geloescht.{extra}"
             if name == "request_location_tracking":
                 on = bool(arguments.get("on", False))
                 reason = (arguments.get("reason") or "").strip()
@@ -2388,6 +2605,22 @@ class Agent:
                     "reason": reason,
                 })
                 return f"OK — Tracking-Request gesendet (on={on}). App wird in Kuerze umschalten."
+            if name == "present_view":
+                cards = arguments.get("cards") or []
+                if not isinstance(cards, list) or not cards:
+                    return "FEHLER: present_view braucht mindestens eine Karte in 'cards'."
+                view = {
+                    "cards": cards,
+                    "orb": arguments.get("orb") or "speaking",
+                    "title": arguments.get("title") or "",
+                }
+                self._pending_events.append({
+                    "type": "aria_view",
+                    "view": view,
+                    "project_id": project_id or "",
+                })
+                return (f"OK — Ansicht mit {len(cards)} Karte(n) an die Flaeche geschickt "
+                        f"(Kontext: {project_id or 'Hauptchat'}).")
             if name == "trigger_list":
                 items = triggers_mod.list_triggers(active_only=False)
                 if not items:

aria-brain/backfill_scope.py

@@ -0,0 +1,90 @@
+"""Einmaliger Backfill: weist bestehenden Memory-Punkten ein `scope`
+(system | personal) zu. Sicher & reversibel — Stefan kann pro Eintrag in der
+Diagnostic-UI umschalten. Idempotent: laeuft mehrfach ohne Schaden.
+
+Heuristik (datengetrieben aus dem realen Bestand):
+  - type=preference / fact / conversation / reminder  -> personal
+  - source in (seed, auto-feedback)                    -> system
+  - type=identity                                      -> system
+  - type in (rule, tool, skill) und category in SYSTEM_CATS -> system
+  - sonst                                              -> personal  (sicher: nichts leakt)
+
+Aufruf im Brain-Container:
+  docker exec aria-brain python3 /app/backfill_scope.py          # dry-run
+  docker exec aria-brain python3 /app/backfill_scope.py --apply  # schreibt
+"""
+import os
+import sys
+from collections import Counter
+
+from qdrant_client import QdrantClient
+from qdrant_client.http import models as qm
+
+COLLECTION = "aria_memory"
+SYSTEM_CATS = {
+    "sicherheit", "arbeitsweise", "architektur", "ehrlichkeit", "verhalten",
+    "voice", "skills", "freigaben", "infrastruktur", "persoenlichkeit",
+    "pentest", "ausgabe",
+}
+
+
+def compute_scope(pl: dict) -> str:
+    typ = pl.get("type")
+    src = pl.get("source")
+    cat = (pl.get("category") or "").lower()
+    if typ == "preference":
+        return "personal"
+    if typ in ("fact", "conversation", "reminder"):
+        return "personal"
+    if src in ("seed", "auto-feedback"):
+        return "system"
+    if typ == "identity":
+        return "system"
+    if typ in ("rule", "tool", "skill") and cat in SYSTEM_CATS:
+        return "system"
+    return "personal"
+
+
+def main():
+    apply = "--apply" in sys.argv
+    force = "--force" in sys.argv  # auch schon gesetzte scopes ueberschreiben
+    c = QdrantClient(
+        host=os.environ.get("QDRANT_HOST", "aria-qdrant"),
+        port=int(os.environ.get("QDRANT_PORT", "6333")),
+    )
+    pts, _ = c.scroll(collection_name=COLLECTION, limit=5000,
+                      with_payload=True, with_vectors=False)
+
+    per_scope: dict[str, list] = {"system": [], "personal": []}
+    pinned_examples = Counter()
+    skipped = 0
+    for p in pts:
+        pl = p.payload or {}
+        if pl.get("scope") in ("system", "personal") and not force:
+            skipped += 1
+            continue
+        scope = compute_scope(pl)
+        per_scope[scope].append(p.id)
+        if pl.get("pinned"):
+            pinned_examples[(scope, pl.get("source"), pl.get("type"),
+                             pl.get("category"))] += 1
+
+    print(f"total={len(pts)} skipped(already set)={skipped}")
+    print(f"-> system={len(per_scope['system'])}  personal={len(per_scope['personal'])}")
+    print("pinned split (scope, source, type, category):")
+    for k, v in sorted(pinned_examples.items()):
+        print("   ", k, v)
+
+    if not apply:
+        print("\nDRY-RUN — nichts geschrieben. Mit --apply ausfuehren.")
+        return
+
+    for scope, ids in per_scope.items():
+        if not ids:
+            continue
+        c.set_payload(collection_name=COLLECTION, payload={"scope": scope}, points=ids)
+    print(f"\nAPPLIED: system={len(per_scope['system'])} personal={len(per_scope['personal'])}")
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    main()

aria-brain/main.py

@@ -190,6 +190,7 @@ class MemoryIn(BaseModel):
     pinned: bool = False
     category: str = ""
     source: str = "manual"
+    scope: str = "personal"  # system | personal — steuert Bootstrap-Export
     tags: List[str] = Field(default_factory=list)
     conversation_id: Optional[str] = None
     # Vorhandene Anhang-Metadaten beim Save mitgeben (i.d.R. werden Anhaenge
@@ -203,6 +204,7 @@ class MemoryUpdate(BaseModel):
     content: Optional[str] = None
     pinned: Optional[bool] = None
     category: Optional[str] = None
+    scope: Optional[str] = None  # system | personal
     tags: Optional[List[str]] = None
 
 
@@ -214,6 +216,7 @@ class MemoryOut(BaseModel):
     pinned: bool
     category: str
     source: str
+    scope: str = "personal"
     tags: List[str]
     created_at: str
     updated_at: str
@@ -328,6 +331,7 @@ def memory_save(body: MemoryIn):
         pinned=body.pinned,
         category=body.category,
         source=body.source,
+        scope=body.scope,
         tags=body.tags,
         conversation_id=body.conversation_id,
         attachments=body.attachments or [],
@@ -353,6 +357,8 @@ def memory_update(point_id: str, body: MemoryUpdate):
         existing.pinned = body.pinned
     if body.category is not None:
         existing.category = body.category
+    if body.scope is not None:
+        existing.scope = body.scope
     if body.tags is not None:
         existing.tags = body.tags
 
@@ -537,12 +543,23 @@ def memory_import_files():
 # Wiederherstellen einer schlanken ARIA nach Wipe.
 
 @app.get("/memory/export-bootstrap")
-def memory_export_bootstrap():
-    """Gibt alle pinned Memories als JSON zurueck — fuer Browser-Download."""
+def memory_export_bootstrap(scope: str = "system"):
+    """Gibt pinned Memories als JSON zurueck — fuer Browser-Download.
+
+    scope='system'   → nur generische Regeln (fuer ein frisches System),
+    scope='personal' → nur Stefan-spezifisches (Name, Zugangsdaten, Projekte),
+    scope='all'      → alles pinned (Vollbackup).
+    Default 'system', damit man nicht versehentlich Persoenliches teilt."""
     s = store()
-    pinned = s.list_pinned()
+    if scope == "all":
+        pinned = s.list_pinned()
+    elif scope in ("system", "personal"):
+        pinned = s.list_pinned_by_scope(scope)
+    else:
+        raise HTTPException(400, f"Ungueltiger scope: {scope}")
     return {
-        "version": 1,
+        "version": 2,
+        "scope": scope,
         "exported_at": __import__("datetime").datetime.now(
             __import__("datetime").timezone.utc
         ).isoformat(),
@@ -555,6 +572,7 @@ def memory_export_bootstrap():
                 "pinned": True,
                 "category": p.category,
                 "source": p.source,
+                "scope": p.scope,
                 "tags": p.tags,
             }
             for p in pinned
@@ -564,13 +582,18 @@ def memory_export_bootstrap():
 
 class BootstrapBundle(BaseModel):
     version: int = 1
+    scope: Optional[str] = None  # system | personal | all (aus dem Export)
     memories: List[dict]
 
 
 @app.post("/memory/import-bootstrap")
 def memory_import_bootstrap(body: BootstrapBundle):
-    """Loescht alle pinned Memories und importiert die im Bundle.
-    Cold Memory (unpinned) bleibt unangetastet.
+    """Importiert ein Bootstrap-Bundle scope-sicher.
+
+    Es werden NUR die aktuell pinned Punkte geloescht, deren scope zum Import
+    gehoert — ein System-Import laesst also die persoenlichen pinned Memories
+    (Name, Zugangsdaten) unangetastet und umgekehrt. Bei einem 'all'-Bundle
+    (Vollbackup) werden alle pinned ersetzt.
 
     Wenn keine Memories im Bundle: nur loeschen ist NICHT erlaubt — der
     Caller soll erst exportieren und dann importieren.
@@ -580,23 +603,31 @@ def memory_import_bootstrap(body: BootstrapBundle):
 
     s = store()
     e = embedder()
-
-    # Alle aktuell pinned Punkte loeschen
     from qdrant_client.http import models as qm
     from memory.vector_store import COLLECTION
+
+    # Scope bestimmen: explizit aus dem Bundle, sonst aus den memories ableiten.
+    bundle_scope = body.scope
+    if bundle_scope not in ("system", "personal", "all"):
+        scopes_in_mems = {m.get("scope", "personal") for m in body.memories}
+        bundle_scope = scopes_in_mems.pop() if len(scopes_in_mems) == 1 else "all"
+
+    # Nur die pinned Punkte des betroffenen scope loeschen.
+    del_must = [qm.FieldCondition(key="pinned", match=qm.MatchValue(value=True))]
+    if bundle_scope in ("system", "personal"):
+        del_must.append(qm.FieldCondition(key="scope", match=qm.MatchValue(value=bundle_scope)))
     s.client.delete(
         collection_name=COLLECTION,
-        points_selector=qm.FilterSelector(filter=qm.Filter(must=[
-            qm.FieldCondition(key="pinned", match=qm.MatchValue(value=True))
-        ])),
+        points_selector=qm.FilterSelector(filter=qm.Filter(must=del_must)),
     )
 
-    # Neue Punkte einspeisen
+    # Neue Punkte einspeisen — scope pro memory (Fallback: bundle_scope bzw. personal).
     created = 0
     for m in body.memories:
         content = (m.get("content") or "").strip()
         if not content:
             continue
+        mscope = m.get("scope") or (bundle_scope if bundle_scope != "all" else "personal")
         point = MemoryPoint(
             id="",
             type=m.get("type", "fact"),
@@ -605,13 +636,14 @@ def memory_import_bootstrap(body: BootstrapBundle):
             pinned=True,
             category=m.get("category", ""),
             source=m.get("source", "bootstrap-import"),
+            scope=mscope,
             tags=list(m.get("tags", [])),
         )
         vec = e.embed(content)
         s.upsert(point, vec)
         created += 1
 
-    return {"created": created, "deleted_previous_pinned": True}
+    return {"created": created, "scope": bundle_scope, "deleted_previous_pinned": True}
 
 
 # ─── Conversation-Loop ──────────────────────────────────────────────

aria-brain/memory/vector_store.py

@@ -11,6 +11,10 @@ Punkt-Schema (Payload):
     content   — eigentlicher Text (wird embedded)
     pinned    — bool, True = Hot Memory (immer in Prompt)
     source    — import | conversation | manual
+    scope     — system | personal. system = generische Regeln, die JEDER
+                braucht, der das System aufsetzt (Sicherheit, Ehrlichkeit,
+                Skill-Regeln). personal = Stefan-spezifisch (Name, Zugangs-
+                daten, Projekte). Steuert den getrennten Bootstrap-Export.
     tags      — Liste von Strings
     created_at, updated_at — ISO-Strings
     conversation_id — optional, nur fuer type=conversation
@@ -55,6 +59,7 @@ class MemoryPoint:
     pinned: bool = False
     category: str = ""
     source: str = "manual"
+    scope: str = "personal"  # system | personal — steuert Bootstrap-Export
     tags: List[str] = field(default_factory=list)
     created_at: str = ""
     updated_at: str = ""
@@ -74,6 +79,7 @@ class MemoryPoint:
             "pinned": self.pinned,
             "category": self.category,
             "source": self.source,
+            "scope": self.scope,
             "tags": self.tags,
             "created_at": self.created_at,
             "updated_at": self.updated_at,
@@ -94,6 +100,7 @@ class MemoryPoint:
             pinned=payload.get("pinned", False),
             category=payload.get("category", ""),
             source=payload.get("source", "manual"),
+            scope=payload.get("scope", "personal"),
             tags=payload.get("tags", []),
             created_at=payload.get("created_at", ""),
             updated_at=payload.get("updated_at", ""),
@@ -120,14 +127,23 @@ class VectorStore:
                 collection_name=COLLECTION,
                 vectors_config=qm.VectorParams(size=VECTOR_DIM, distance=qm.Distance.COSINE),
             )
-            # Indexe fuer typische Filter-Felder
-            for field_name in ("type", "pinned", "category", "source", "migration_key"):
+        # Indexe fuer typische Filter-Felder — idempotent, laeuft auch auf
+        # einer bestehenden Collection (fuer neu hinzugekommene Felder wie scope).
+        self._ensure_indexes()
+
+    def _ensure_indexes(self):
+        for field_name in ("type", "pinned", "category", "source", "scope", "migration_key"):
+            schema = (qm.PayloadSchemaType.BOOL if field_name == "pinned"
+                      else qm.PayloadSchemaType.KEYWORD)
+            try:
                 self.client.create_payload_index(
                     collection_name=COLLECTION,
                     field_name=field_name,
-                    field_schema=qm.PayloadSchemaType.KEYWORD if field_name != "pinned"
-                    else qm.PayloadSchemaType.BOOL,
+                    field_schema=schema,
                 )
+            except Exception:
+                # Index existiert bereits — kein Problem.
+                pass
 
     # ─── Schreib-Operationen ─────────────────────────────────────────
 
@@ -164,6 +180,38 @@ class VectorStore:
             qm.FieldCondition(key="pinned", match=qm.MatchValue(value=True))
         ]))
 
+    def list_pinned_by_scope(self, scope: str) -> List[MemoryPoint]:
+        """Alle pinned Punkte eines scope (system | personal). Fuer den
+        getrennten Bootstrap-Export."""
+        return self._scroll(filter=qm.Filter(must=[
+            qm.FieldCondition(key="pinned", match=qm.MatchValue(value=True)),
+            qm.FieldCondition(key="scope", match=qm.MatchValue(value=scope)),
+        ]))
+
+    def list_index_titles(self, limit: int = 500) -> List[MemoryPoint]:
+        """Leichtgewichtiger Titel-Index des kalten Gedaechtnisses fuer den
+        System-Prompt: ARIA sieht WAS sie an Nachschlage-Wissen hat (Zugangs-
+        daten, Infrastruktur, Projekte) und holt den Inhalt bei Bedarf via
+        memory_search — statt Stefan nach etwas zu fragen, das schon da ist.
+
+        Bewusst NUR die deliberat gespeicherten Punkte:
+          - nicht pinned (die sind eh schon voll im Prompt),
+          - kein type=conversation (Chat-Mitschnitte),
+          - kein source=distilled (die 100e auto-destillierten Gespraechs-
+            Fakten — die traegt das semantische Auto-Retrieval, sie hier
+            als Titel zu listen wuerde nur Kontext fressen).
+        So bleibt der Index klein (Dutzende statt Hunderte Zeilen)."""
+        return self._scroll(
+            filter=qm.Filter(
+                must_not=[
+                    qm.FieldCondition(key="pinned", match=qm.MatchValue(value=True)),
+                    qm.FieldCondition(key="type", match=qm.MatchValue(value="conversation")),
+                    qm.FieldCondition(key="source", match=qm.MatchValue(value="distilled")),
+                ]
+            ),
+            limit=limit,
+        )
+
     def list_by_type(self, type_: str, limit: int = 100) -> List[MemoryPoint]:
         return self._scroll(
             filter=qm.Filter(must=[

aria-brain/migration.py

@@ -252,6 +252,7 @@ def _parse_user_md(md: str, source_file: str) -> List[MemoryPoint]:
                     type_="preference", title=f"User: {btitle}",
                     content=btext, category="allgemein",
                     migration_key=f"{source_file}/general-{idx}",
+                    scope="personal",
                 ))
         else:
             cat_key = re.sub(r"[^a-z0-9]+", "-", title.lower()).strip("-") or "allgemein"
@@ -259,6 +260,7 @@ def _parse_user_md(md: str, source_file: str) -> List[MemoryPoint]:
                 type_="preference", title=title,
                 content=content, category=cat_key,
                 migration_key=f"{source_file}/{cat_key}",
+                scope="personal",
             ))
     return points
 
@@ -283,7 +285,11 @@ def _mk(
     migration_key: str,
     pinned: bool = True,
     category: str = "",
+    scope: str = "system",
 ) -> MemoryPoint:
+    # scope-Default 'system': AGENT.md + TOOLING.md beschreiben ARIA selbst
+    # (Identitaet, Sicherheit, Architektur) — das braucht jedes System.
+    # USER.md-Praeferenzen sind personal und uebergeben scope='personal'.
     p = MemoryPoint(
         id="",
         type=type_,
@@ -292,6 +298,7 @@ def _mk(
         pinned=pinned,
         category=category,
         source="import",
+        scope=scope,
         tags=[],
     )
     # migration_key wird ueber Payload-Index angesprochen — in to_payload manuell anhaengen

aria-brain/prompts.py

@@ -162,6 +162,46 @@ def build_time_section() -> str:
     ]
     return "\n".join(lines)
 
+def build_voice_flow_section() -> str:
+    """Sprach-/Gespraechssteuerung: ARIA erkennt AUS DEM TEXT die Phase (Befehl vs.
+    Frage, Kette vs. Ende) und deklariert sie per Marker — wie [[AWAIT]]. Die
+    Marker werden im Brain entfernt (nie angezeigt/vorgelesen)."""
+    return "\n".join([
+        "## Sprach- & Gespraechssteuerung (Voice-First — du entscheidest die Phase)",
+        "Stefan spricht meist mit dir. DU erkennst aus dem Text, was gerade Phase "
+        "ist — niemand raet das fuer dich. Dazu haengst du EINEN Marker (bei Bedarf "
+        "zwei) ganz ans ENDE deiner Antwort. Sie werden entfernt: nicht angezeigt, "
+        "nicht vorgelesen, nicht gespeichert — genau wie `[[AWAIT]]`.",
+        "",
+        "- `[[STUMM]]` → Deine Antwort ist ein reiner **Steuerbefehl** (du hast etwas "
+        "GETAN: Musik, VNC oeffnen, einen Menuepunkt klicken, Licht …). Sie wird "
+        "NICHT vorgelesen; der kurze Bestaetigungstext steht nur in der Bubble. "
+        "Setz das IMMER, wenn Stefan dir einen Befehl gibt statt eine Frage stellt — "
+        "AUCH wenn du den Befehl ueber ein Skill/Tool ausfuehrst (nicht nur beim "
+        "Fast-Path). `[[STUMM]]` ALLEIN = Einzelbefehl → danach direkt zurueck aufs "
+        "Wake-Word.",
+        "- `[[WEITER]]` → Das Gespraech bzw. eine **Befehlskette** laeuft weiter: das "
+        "Mikro bleibt offen, du wartest auf die naechste Eingabe (kein erneutes "
+        "\"Computer\" noetig). Setz das, wenn Stefan eine Kette ankuendigt ('ich geb "
+        "dir gleich mehrere Befehle', 'wir machen das jetzt Schritt fuer Schritt') "
+        "oder das Gespraech klar weitergeht.",
+        "- `[[ENDE]]` → Konversation/Kette ist zu Ende: zurueck aufs Wake-Word. Setz "
+        "das, wenn Stefan schliesst ('das war's', 'Konversation Ende', 'Befehlskette "
+        "Ende', 'danke, fertig'). Stellt er in DERSELBEN Nachricht noch eine Frage, "
+        "beantworte sie normal (OHNE `[[STUMM]]`, wird also vorgelesen) UND haeng "
+        "`[[ENDE]]` an.",
+        "",
+        "Regeln:",
+        "- Befehl (etwas TUN) → `[[STUMM]]`. Frage (etwas WISSEN / plaudern) → normal, "
+        "ohne Marker (wird vorgelesen).",
+        "- Befehlskette: JEDER Schritt `[[STUMM]] [[WEITER]]` (stumm arbeiten, Mikro "
+        "offen), bis Stefan die Kette beendet → letzter Turn `[[ENDE]]`.",
+        "- Ohne Marker = normales Gespraech: du wirst vorgelesen und ich lausche "
+        "danach kurz weiter (Stefan kann einfach antworten, ohne 'Computer').",
+        "- Nie widerspruechlich: `[[ENDE]]` schlaegt `[[WEITER]]`.",
+    ])
+
+
 TYPE_HEADINGS = {
     "identity": "## Wer du bist",
     "rule": "## Sicherheitsregeln & Prinzipien",
@@ -260,6 +300,36 @@ def build_cold_memory_section(matches: List[MemoryPoint]) -> str:
     return "\n".join(lines)
 
 
+def build_memory_index_section(index_titles: List[MemoryPoint]) -> str:
+    """Titel-Index des kalten Gedaechtnisses: ARIA sieht WELCHES Nachschlage-
+    Wissen sie hat (nur Titel, kein Inhalt = billig), damit sie den Inhalt via
+    memory_search holt statt Stefan nach etwas zu fragen, das schon da ist.
+    Nach Kategorie gruppiert; Conversation-Logs + auto-destillierte Fakten sind
+    bereits ausgefiltert (siehe list_index_titles)."""
+    if not index_titles:
+        return ""
+    grouped: dict[str, List[MemoryPoint]] = {}
+    for p in index_titles:
+        key = (p.category or p.type or "sonstiges").strip() or "sonstiges"
+        grouped.setdefault(key, []).append(p)
+
+    lines = [
+        "## Was in deinem Gedaechtnis liegt (per memory_search abrufbar)",
+        "Diese Eintraege hast DU gespeichert — hier nur die Titel, nicht der "
+        "Inhalt. Wenn einer zur Aufgabe passt, hol den Inhalt mit `memory_search` "
+        "(Titel oder Stichwort). **Frag Stefan NICHT nach etwas, das hier steht** "
+        "(Zugangsdaten, Server/Hosts, Projekt-Stand, Konfig) — erst nachsehen.",
+        "",
+    ]
+    for cat in sorted(grouped.keys()):
+        items = grouped[cat]
+        lines.append(f"### {cat}")
+        for p in items:
+            lines.append(f"- {p.title}")
+        lines.append("")
+    return "\n".join(lines).strip()
+
+
 def build_skills_section(skills: List[dict]) -> str:
     """Listet alle Skills (aktiv + deaktiviert) damit ARIA weiss was es gibt
     und keine doppelt baut. Plus klare Schwelle wann ein Skill sich lohnt."""
@@ -450,6 +520,7 @@ def build_flux_section(flux_config: dict) -> str:
 def build_system_prompt(
     pinned: List[MemoryPoint],
     cold: List[MemoryPoint] | None = None,
+    memory_index: List[MemoryPoint] | None = None,
     skills: List[dict] | None = None,
     triggers: List[dict] | None = None,
     condition_vars: List[dict] | None = None,
@@ -463,7 +534,8 @@ def build_system_prompt(
     """Kompletter System-Prompt: Hot + Cold + Skills + Triggers + FLUX + OAuth."""
     # Identitaets-Anker IMMER zuerst — vor allen Memories/Sektionen, damit die
     # ARIA-Rolle auch in Projekten mit injection-artigem Inhalt (Pentest) haelt.
-    parts = [IDENTITY_ANCHOR, "", build_hot_memory_section(pinned), "", build_time_section()]
+    parts = [IDENTITY_ANCHOR, "", build_hot_memory_section(pinned), "", build_time_section(),
+             "", build_voice_flow_section()]
     if skills:
         parts.append("")
         parts.append(build_skills_section(skills))
@@ -482,6 +554,9 @@ def build_system_prompt(
                                          callback_host=oauth_callback_host,
                                          callback_port=oauth_callback_port,
                                          callback_tls=oauth_callback_tls))
+    if memory_index:
+        parts.append("")
+        parts.append(build_memory_index_section(memory_index))
     if cold:
         parts.append("")
         parts.append(build_cold_memory_section(cold))

aria-brain/seed_rules.py

@@ -915,6 +915,7 @@ def apply(store: VectorStore, embedder: Embedder) -> dict:
             "pinned": True,
             "category": rule.get("category", ""),
             "source": "seed",
+            "scope": "system",
             "tags": [],
             "created_at": now,
             "updated_at": now,

bridge/aria_bridge.py

@@ -2080,6 +2080,22 @@ class ARIABridge:
                 proj = event.get("project") or {}
                 logger.info("[brain] Projekt %s: %s (id=%s)",
                             event.get("action") or "?", proj.get("name"), proj.get("id"))
+            elif etype == "aria_view":
+                # M1: ARIA hat via present_view eine raeumliche Ansicht komponiert.
+                # View-Spec (Orb + Karten) + Projekt-Kontext an App/Web/Diagnostic;
+                # deren Renderer materialisieren die Karten auf der Flaeche.
+                view = event.get("view") or {}
+                await self._send_to_rvs({
+                    "type": "aria_view",
+                    "payload": {
+                        "view": view,
+                        "projectId": event.get("project_id") or "",
+                        "clientMsgId": client_msg_id or "",
+                    },
+                    "timestamp": int(asyncio.get_event_loop().time() * 1000),
+                })
+                logger.info("[brain] ARIA hat eine Ansicht geschickt: %d Karte(n), orb=%s",
+                            len(view.get("cards") or []), view.get("orb"))
 
         # _process_core_response uebernimmt alles weitere:
         # File-Marker extrahieren + broadcasten, NO_REPLY-Check, Chat-

diagnostic/index.html

@@ -788,6 +788,18 @@
         <div id="voice-id-status" style="font-size:13px;color:#E0E0F0;margin-bottom:10px;">
           Status wird geladen...
         </div>
+        <div style="display:flex;align-items:center;gap:12px;margin-bottom:8px;">
+          <label style="color:#8888AA;font-size:12px;min-width:130px;">Nur meine Stimme:</label>
+          <label style="display:flex;align-items:center;gap:8px;cursor:pointer;flex:1;">
+            <input type="checkbox" id="diag-voice-id-enabled" onchange="sendVoiceConfig()">
+            <span style="color:#E0E0F0;font-size:12px;">Speaker-ID-Prüfung aktiv</span>
+          </label>
+        </div>
+        <div style="font-size:10px;color:#555570;margin-bottom:12px;">
+          AUS (Default) = alle Stimmen kommen durch (fail-open). AN = nur der enrollte
+          Sprecher wird ans Brain geleitet, fremde Stimmen werden verworfen. Erst
+          einschalten wenn ein Fingerprint eingelernt ist — sonst hört ARIA niemanden.
+        </div>
         <div style="display:flex;align-items:center;gap:12px;margin-bottom:8px;">
           <label style="color:#8888AA;font-size:12px;min-width:130px;">Match-Threshold:</label>
           <input type="range" id="diag-voice-id-threshold" min="0.30" max="0.70" step="0.05" value="0.50"
@@ -1068,11 +1080,13 @@
         <div style="background:#0D0D1A;border-radius:6px;padding:10px 12px;margin-bottom:8px;">
           <div style="color:#FFD60A;font-weight:bold;font-size:12px;margin-bottom:4px;">2. Bootstrap-Snapshot (nur pinned)</div>
           <div style="color:#8888AA;font-size:11px;margin-bottom:8px;">
-            Klein und schnell: <strong>nur</strong> die pinned Memories (Identität, Regeln, Präferenzen, Tools, Skills) als JSON.
-            Use-Case: Wipe → Bootstrap-Import → ARIA hat Persönlichkeit zurück, sonst leer.
-            Cold Memory (Konversations-Fakten) bleibt beim Import unangetastet.
+            Getrennt nach <strong>scope</strong>: <span style="color:#3FFF3F;">System</span> = generische Regeln, die jeder braucht (Sicherheit, Ehrlichkeit, Skill-Regeln) — teilbar für ein frisches System.
+            <span style="color:#FF9F0A;">Persönlich</span> = Stefan-spezifisch (Name, Zugangsdaten, Projekte) — bleibt privat.
+            Import ersetzt nur die pinned Memories des jeweiligen scope; Cold Memory bleibt unangetastet.
           </div>
-          <button class="btn secondary" onclick="exportBootstrap()" style="color:#FFD60A;border-color:#FFD60A;">⬇ Bootstrap exportieren (JSON)</button>
+          <button class="btn secondary" onclick="exportBootstrap('system')" style="color:#3FFF3F;border-color:#3FFF3F;">⬇ System-Regeln exportieren</button>
+          <button class="btn secondary" onclick="exportBootstrap('personal')" style="color:#FF9F0A;border-color:#FF9F0A;">⬇ Persönliches exportieren</button>
+          <button class="btn secondary" onclick="exportBootstrap('all')" style="color:#FFD60A;border-color:#FFD60A;">⬇ Alles (Vollbackup)</button>
           <input type="file" id="bootstrap-import-file" accept=".json,application/json" style="display:none" onchange="importBootstrap(event)">
           <button class="btn secondary" onclick="document.getElementById('bootstrap-import-file').click()" style="color:#FFD60A;border-color:#FFD60A;">⬆ Bootstrap importieren</button>
           <div id="bootstrap-status" style="margin-top:8px;font-size:11px;color:#8888AA;"></div>
@@ -1396,6 +1410,11 @@
           <input type="checkbox" id="memory-pinned">
           <span>📌 Pinned (Hot Memory — IMMER im System-Prompt)</span>
         </label>
+        <label style="display:block;color:#8888AA;font-size:11px;margin-top:10px;margin-bottom:3px;">Scope (steuert Bootstrap-Export):</label>
+        <select id="memory-scope" style="width:100%;background:#0D0D1A;color:#E0E0F0;border:1px solid #1E1E2E;padding:6px;border-radius:4px;font-family:inherit;margin-bottom:10px;">
+          <option value="personal">🟠 Persönlich — Stefan-spezifisch, bleibt privat</option>
+          <option value="system">🟢 System — generische Regel, teilbar für frisches System</option>
+        </select>
 
         <!-- Anhaenge — nur bei Edit (vorhandene ID) sichtbar -->
         <div id="memory-attachments-block" style="display:none;margin-top:14px;padding-top:10px;border-top:1px solid #1E1E2E;">
@@ -1767,14 +1786,21 @@
 
         if (msg.type === 'disk_cleanup') {
           const btn = document.getElementById('disk-clean-btn');
+          const dtext = document.getElementById('disk-banner-text');
           if (msg.status === 'running') {
             if (btn) { btn.disabled = true; btn.textContent = 'Raeume auf...'; }
           } else if (msg.status === 'done') {
-            if (btn) { btn.disabled = false; btn.textContent = 'Sicher aufraeumen'; }
-            alert('Aufgeraeumt: ' + (msg.freed || '0 MB') + ' frei\n(' + (msg.steps || []).join(', ') + ')');
+            // Feedback NICHT nur per alert() (koennte unterdrueckt sein) —
+            // direkt am Button + im Banner sichtbar machen.
+            if (btn) {
+              btn.disabled = false;
+              btn.textContent = '✓ ' + (msg.freed || '0 MB') + ' frei';
+              setTimeout(() => { btn.textContent = 'Sicher aufraeumen'; }, 6000);
+            }
+            if (dtext) dtext.textContent = 'Aufgeraeumt: ' + (msg.freed || '0 MB') + ' frei (' + (msg.steps || []).join(', ') + '). Disk-Status aktualisiert sich gleich.';
           } else if (msg.status === 'error') {
-            if (btn) { btn.disabled = false; btn.textContent = 'Sicher aufraeumen'; }
-            alert('Aufraeumen fehlgeschlagen: ' + (msg.error || ''));
+            if (btn) { btn.disabled = false; btn.textContent = 'Fehler — nochmal'; setTimeout(() => { btn.textContent = 'Sicher aufraeumen'; }, 6000); }
+            if (dtext) dtext.textContent = 'Aufraeumen fehlgeschlagen: ' + (msg.error || '');
           }
           return;
         }
@@ -1892,6 +1918,11 @@
             if (slider) slider.value = msg.voiceIdThreshold;
             if (display) display.textContent = Number(msg.voiceIdThreshold).toFixed(2);
           }
+          // Speaker-ID Gating-Schalter wiederherstellen (Default aus)
+          {
+            const cb = document.getElementById('diag-voice-id-enabled');
+            if (cb) cb.checked = !!msg.voiceIdEnabled;
+          }
           return;
         }
 
@@ -3593,13 +3624,14 @@
       const huggingfaceToken = document.getElementById('diag-flux-hf-token')?.value;
       const voiceIdThresholdRaw = document.getElementById('diag-voice-id-threshold')?.value;
       const voiceIdThreshold = voiceIdThresholdRaw ? parseFloat(voiceIdThresholdRaw) : undefined;
+      const voiceIdEnabled = document.getElementById('diag-voice-id-enabled')?.checked;
       send({
         action: 'send_voice_config',
         ttsEnabled, xttsVoice, whisperModel,
         f5ttsModel, f5ttsCkptFile, f5ttsVocabFile,
         f5ttsCfgStrength, f5ttsNfeStep,
         fluxDefaultModel, fluxKeywordRaw, fluxKeywordSwitch, huggingfaceToken,
-        voiceIdThreshold,
+        voiceIdThreshold, voiceIdEnabled,
       });
       const statusEl = document.getElementById('voice-status');
       if (statusEl && xttsVoice) {
@@ -5779,9 +5811,15 @@
       const typeBadge = withScore ? `<span style="color:#0096FF;font-size:10px;margin-right:6px;">${escapeHtml(BRAIN_TYPE_LABELS[m.type] || m.type)}</span>` : '';
       const attCount = Array.isArray(m.attachments) ? m.attachments.length : 0;
       const attBadge = attCount > 0 ? `<span style="color:#34C759;font-size:10px;margin-left:6px;" title="${attCount} Anhang${attCount === 1 ? '' : ' / Anhaenge'}">📎${attCount}</span>` : '';
+      // scope-Badge nur bei pinned (nur die werden exportiert — da zaehlt die Trennung).
+      const scopeBadge = m.pinned
+        ? (m.scope === 'system'
+            ? `<span style="color:#3FFF3F;font-size:9px;margin-left:6px;border:1px solid #3FFF3F;border-radius:3px;padding:0 3px;" title="System-Regel — kommt in den System-Export">SYS</span>`
+            : `<span style="color:#FF9F0A;font-size:9px;margin-left:6px;border:1px solid #FF9F0A;border-radius:3px;padding:0 3px;" title="Persönlich — bleibt privat">PRIV</span>`)
+        : '';
       return `<div style="padding:6px 0;border-bottom:1px solid #1E1E2E;display:flex;gap:6px;align-items:flex-start;">
         <div style="flex:1;min-width:0;cursor:pointer;" onclick="openMemoryModal('${m.id}')">
-          <div style="color:#E0E0F0;font-size:12px;">${typeBadge}${pin}<strong>${escapeHtml(m.title || '(ohne Titel)')}</strong>${score}${attBadge}
+          <div style="color:#E0E0F0;font-size:12px;">${typeBadge}${pin}<strong>${escapeHtml(m.title || '(ohne Titel)')}</strong>${score}${attBadge}${scopeBadge}
             ${m.category ? `<span style="color:#555570;font-weight:normal;font-size:10px;margin-left:6px;">[${escapeHtml(m.category)}]</span>` : ''}
           </div>
           <div style="color:#888;font-size:11px;line-height:1.4;">${escapeHtml(preview)}${m.content && m.content.length > 140 ? '...' : ''}</div>
@@ -5991,6 +6029,7 @@
         document.getElementById('memory-category').value = m.category || '';
         document.getElementById('memory-tags').value = (m.tags || []).join(', ');
         document.getElementById('memory-pinned').checked = !!m.pinned;
+        document.getElementById('memory-scope').value = (m.scope === 'system') ? 'system' : 'personal';
         // Anhang-Block sichtbar — Liste rendern
         if (attBlock) attBlock.style.display = 'block';
         if (attHint) attHint.style.display = 'none';
@@ -6004,6 +6043,7 @@
         document.getElementById('memory-category').value = '';
         document.getElementById('memory-tags').value = '';
         document.getElementById('memory-pinned').checked = false;
+        document.getElementById('memory-scope').value = 'personal';
         // Bei neuem Memory: nur Hinweis, dass Anhaenge nach Save gehen
         if (attBlock) attBlock.style.display = 'none';
         if (attHint) attHint.style.display = 'block';
@@ -6108,6 +6148,7 @@
       const category = document.getElementById('memory-category').value.trim();
       const tags = document.getElementById('memory-tags').value.split(',').map(t => t.trim()).filter(Boolean);
       const pinned = document.getElementById('memory-pinned').checked;
+      const scope = document.getElementById('memory-scope').value || 'personal';
 
       if (!title) { errEl.textContent = 'Titel fehlt.'; errEl.style.display = 'block'; return; }
       if (!content) { errEl.textContent = 'Inhalt fehlt.'; errEl.style.display = 'block'; return; }
@@ -6118,13 +6159,13 @@
           r = await fetch('/api/brain/memory/update/' + encodeURIComponent(id), {
             method: 'PATCH',
             headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
-            body: JSON.stringify({ title, content, pinned, category, tags }),
+            body: JSON.stringify({ title, content, pinned, category, scope, tags }),
           });
         } else {
           r = await fetch('/api/brain/memory/save', {
             method: 'POST',
             headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
-            body: JSON.stringify({ type, title, content, pinned, category, tags, source: 'manual' }),
+            body: JSON.stringify({ type, title, content, pinned, category, scope, tags, source: 'manual' }),
           });
         }
         if (!r.ok) {
@@ -6501,11 +6542,12 @@
     }
 
     // ── Bootstrap Export / Import ──────────────────────────
-    async function exportBootstrap() {
+    async function exportBootstrap(scope) {
+      scope = scope || 'system';
       const status = document.getElementById('bootstrap-status');
       if (status) status.innerHTML = '⏳ Lade...';
       try {
-        const r = await fetch('/api/brain/memory/export-bootstrap');
+        const r = await fetch('/api/brain/memory/export-bootstrap?scope=' + encodeURIComponent(scope));
         if (!r.ok) throw new Error('HTTP ' + r.status);
         const data = await r.json();
         const blob = new Blob([JSON.stringify(data, null, 2)], { type: 'application/json' });
@@ -6513,10 +6555,11 @@
         const ts = new Date().toISOString().replace(/[:.]/g, '-').slice(0, 19);
         const a = document.createElement('a');
         a.href = url;
-        a.download = `aria-bootstrap-${ts}.json`;
+        a.download = `aria-bootstrap-${scope}-${ts}.json`;
         document.body.appendChild(a); a.click();
         setTimeout(() => { URL.revokeObjectURL(url); a.remove(); }, 100);
-        if (status) status.innerHTML = `<span style="color:#3FFF3F;">✓ ${data.count} pinned Memories exportiert</span>`;
+        const label = scope === 'system' ? 'System-Regeln' : (scope === 'personal' ? 'persönliche Memories' : 'pinned Memories');
+        if (status) status.innerHTML = `<span style="color:#3FFF3F;">✓ ${data.count} ${label} exportiert</span>`;
       } catch (e) {
         if (status) status.innerHTML = `<span style="color:#FF6B6B;">✗ ${e.message}</span>`;
       }
@@ -6530,7 +6573,11 @@
         const text = await file.text();
         const bundle = JSON.parse(text);
         if (!Array.isArray(bundle.memories)) throw new Error('Datei hat kein "memories"-Array');
-        if (!confirm(`Bootstrap importieren?\n\n${bundle.memories.length} pinned Memories aus "${file.name}".\n\nALLE aktuell pinned Memories werden überschrieben. Cold Memory bleibt unverändert.`)) {
+        const bScope = bundle.scope || 'all';
+        const scopeInfo = bScope === 'system' ? 'Nur die aktuell pinned SYSTEM-Regeln werden ersetzt — Persönliches bleibt.'
+                        : bScope === 'personal' ? 'Nur die aktuell pinned PERSÖNLICHEN Memories werden ersetzt — System-Regeln bleiben.'
+                        : 'ALLE aktuell pinned Memories werden überschrieben.';
+        if (!confirm(`Bootstrap importieren? (scope: ${bScope})\n\n${bundle.memories.length} pinned Memories aus "${file.name}".\n\n${scopeInfo} Cold Memory bleibt unverändert.`)) {
           event.target.value = '';
           return;
         }
@@ -6776,12 +6823,17 @@
 
     // Fuehrt das Aufraeumen WIRKLICH aus (Server-seitig via Docker-API), statt
     // nur den Befehl zu kopieren.
+    // WICHTIG: "safe" laeuft OHNE confirm() — Build-Cache + ungenutzte Images
+    // sind ungefaehrlich (keine Volumes/Daten). Frueher blockte ein confirm()
+    // den Klick, wenn der Browser Dialoge unterdrueckt hatte ("Verhindern,
+    // dass diese Seite weitere Dialoge erstellt") → confirm()===false → es ging
+    // NICHTS raus. Nur "aggressive" (Volumes!) fragt noch nach.
     function runDiskCleanup(variant) {
       const aggressive = variant === 'aggressive';
-      const q = aggressive
-        ? 'AGGRESSIV aufraeumen? Loescht zusaetzlich ungenutzte Volumes — nur wenn ALLE ARIA-Container laufen, sonst Datenverlust!'
-        : 'Sicher aufraeumen? Loescht Build-Cache + ungenutzte Images (keine Volumes, keine Daten gehen verloren).';
-      if (!confirm(q)) return;
+      if (aggressive) {
+        const ok = confirm('AGGRESSIV aufraeumen? Loescht zusaetzlich ungenutzte Volumes — nur wenn ALLE ARIA-Container laufen, sonst Datenverlust!');
+        if (!ok) return;
+      }
       const btn = document.getElementById('disk-clean-btn');
       if (btn && !aggressive) { btn.disabled = true; btn.textContent = 'Raeume auf...'; }
       send({ action: 'disk_cleanup', variant });

diagnostic/server.js

@@ -2681,6 +2681,12 @@ wss.on("connection", (ws) => {
           const t = parseFloat(msg.voiceIdThreshold);
           if (t >= 0.0 && t <= 1.0) voiceConfig.voiceIdThreshold = t;
         }
+        // Speaker-ID Gating an/aus ("nur meine Stimme"). Default aus (fail-open) —
+        // bewusster Schalter. voxtral/whisper-bridge lesen voiceIdEnabled aus dem
+        // config-Broadcast; aus = gar keine Pruefung.
+        if (msg.voiceIdEnabled !== undefined) {
+          voiceConfig.voiceIdEnabled = !!msg.voiceIdEnabled;
+        }
         try {
           fs.mkdirSync("/shared/config", { recursive: true });
           fs.writeFileSync("/shared/config/voice_config.json", JSON.stringify(voiceConfig, null, 2));

rvs/server.js

@@ -70,6 +70,10 @@ const ALLOWED_TYPES = new Set([
   // spiegelt ARIAs Datei-Writes, und QEMU-VNC wird als RFB-Bytes durch RVS
   // getunnelt (Base64-in-JSON wie audio_pcm — kein Binaer-Handling noetig).
   "code_file", "code_file_edit",
+  // M1 Generatives Cockpit: ARIA komponiert via present_view eine View-Spec
+  // (Orb + Karten), die App/Web/Diagnostic mit ihrem jeweiligen Renderer
+  // materialisieren. Brain → Bridge → RVS → Clients.
+  "aria_view",
   "check_desktop", "desktop_status",
   "vnc_open", "vnc_close", "vnc_data", "vnc_input",
   // Satelliten (Info-/Gateway-Aussenposten in fremden Netzen): melden sich mit

xtts/docker-compose.yml

@@ -30,7 +30,7 @@ services:
         reservations:
           devices:
             - driver: nvidia
-              count: 1
+              device_ids: ["0"]      # TTS → GPU 0 (8 GB; F5 ist klein)
               capabilities: [gpu]
     volumes:
       - ./voices:/voices                         # WAV + TXT Referenz
@@ -63,12 +63,13 @@ services:
   whisper-bridge:
     build: ./whisper
     container_name: aria-whisper-bridge
+    profiles: ["whisper"]        # Fallback-STT — startet nur mit --profile whisper
     deploy:
       resources:
         reservations:
           devices:
             - driver: nvidia
-              count: 1
+              device_ids: ["1"]      # STT/groesstes Modell → GPU 1 (12 GB; spaeter Voxtral-STT-3B ~9 GB)
               capabilities: [gpu]
     environment:
       - RVS_HOST=${RVS_HOST}
@@ -108,7 +109,7 @@ services:
         reservations:
           devices:
             - driver: nvidia
-              count: 1
+              device_ids: ["0"]      # LLM → GPU 0 (8 GB, teilt sich mit TTS)
               capabilities: [gpu]
     volumes:
       - ./models:/models                                   # HF-Download-Cache (persistent)
@@ -137,3 +138,34 @@ services:
       # Erster Load eines Modells kann ein GGUF ziehen (mehrere GB) — grosszuegig.
       - LLM_TIMEOUT_SEC=${LLM_TIMEOUT_SEC:-600}
     restart: unless-stopped
+
+  # ─── Voxtral STT-3B (Transformers, GPU) — DEFAULT-STT ─────────
+  # Ersetzt whisper als STT. Laeuft auf Treiber 550/CUDA 12.4 (torch cu124, KEIN
+  # Treiber-Upgrade noetig). Modell Voxtral-Mini-3B-2507 (~9 GB bf16) → GPU 1.
+  # Startet bei jedem `docker compose up -d`. Whisper ist der opt-in Fallback
+  # (Profil "whisper") — beide zusammen wuerden stt_* doppelt beantworten, also
+  # immer nur EINEN STT laufen lassen.
+  voxtral-bridge:
+    build: ./voxtral
+    container_name: aria-voxtral-bridge
+    deploy:
+      resources:
+        reservations:
+          devices:
+            - driver: nvidia
+              device_ids: ["1"]      # 12-GB-Karte (STT-3B ~9 GB); GPU 0 (8 GB) bleibt fuer F5/LLM
+              capabilities: [gpu]
+    volumes:
+      - ./hf-cache:/root/.cache/huggingface      # gleicher Modell-Cache wie whisper/f5
+      - ./voice-id:/voice-id                     # Speaker-Fingerprint (wie whisper)
+    environment:
+      - RVS_HOST=${RVS_HOST}
+      - RVS_PORT=${RVS_PORT:-443}
+      - RVS_TLS=${RVS_TLS:-true}
+      - RVS_TLS_FALLBACK=${RVS_TLS_FALLBACK:-true}
+      - RVS_TOKEN=${RVS_TOKEN}
+      - VOXTRAL_MODEL=mistralai/Voxtral-Mini-3B-2507
+      - VOXTRAL_LANGUAGE=${WHISPER_LANGUAGE:-de}
+      - HUGGING_FACE_HUB_TOKEN=${HF_TOKEN:-}   # falls das Modell HF-gated ist
+      - PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True   # weniger VRAM-Fragmentierung
+    restart: unless-stopped

xtts/f5tts/Dockerfile

@@ -9,12 +9,16 @@ RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
 
 WORKDIR /app
 
-# PyTorch CUDA-Wheels zuerst (f5-tts zieht sonst CPU-only Torch rein)
-RUN pip3 install --no-cache-dir torch==2.3.1 torchaudio==2.3.1 \
-    --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
+# torch FEST auf cu124 (Treiber 550 = CUDA 12.4). 2.6.0 ist der NEUESTE cu124-
+# Build — torch 2.7+ gibt es nur noch fuer cu126+, was 550 nicht unterstuetzt
+# ("NVIDIA driver too old, found 12040"). Der Constraint haelt f5-tts davon ab,
+# torch beim Dependency-Aufloesen wieder auf eine zu neue CUDA-Version zu ziehen.
+RUN pip3 install --no-cache-dir torch==2.6.0 torchaudio==2.6.0 \
+    --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
 
 COPY requirements.txt .
-RUN pip3 install --no-cache-dir -r requirements.txt
+RUN printf 'torch==2.6.0\ntorchaudio==2.6.0\n' > /tmp/torch-constraint.txt && \
+    pip3 install --no-cache-dir -c /tmp/torch-constraint.txt -r requirements.txt
 
 COPY bridge.py .
 

xtts/voxtral/Dockerfile

@@ -0,0 +1,26 @@
+# Voxtral-STT-3B Bridge (Transformers). Laeuft auf Treiber 550/CUDA 12.4 via
+# torch cu124 — KEIN Treiber-Upgrade noetig (gleicher Trick wie f5tts).
+# Modell: Voxtral-Mini-3B-2507 (~9 GB in bf16) → passt auf die 12-GB-Karte (GPU 1).
+FROM nvidia/cuda:12.2.2-cudnn8-runtime-ubuntu22.04
+
+ENV DEBIAN_FRONTEND=noninteractive
+ENV PYTHONUNBUFFERED=1
+WORKDIR /app
+
+RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
+    python3 python3-pip ffmpeg git \
+    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
+
+# torch FEST auf cu124 (Treiber 550 = CUDA 12.4). 2.6.0 ist der neueste cu124-Build;
+# torch 2.7+ gibt es nur fuer cu126+ und braeuchte einen neueren Treiber.
+RUN pip3 install --no-cache-dir torch==2.6.0 torchaudio==2.6.0 \
+    --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
+
+COPY requirements.txt .
+# Constraint haelt transformers/mistral-common davon ab, torch wieder hochzuziehen.
+RUN printf 'torch==2.6.0\ntorchaudio==2.6.0\n' > /tmp/torch-constraint.txt && \
+    pip3 install --no-cache-dir -c /tmp/torch-constraint.txt -r requirements.txt
+
+COPY bridge.py speaker_id.py ./
+
+CMD ["python3", "bridge.py"]

xtts/voxtral/README.md

@@ -0,0 +1,47 @@
+# Voxtral-STT-3B-Satellit (Transformers)
+
+Streaming-STT via **Voxtral-Mini-3B-2507** (Mistral, Apache 2.0) über
+🤗 Transformers. Ersetzt whisper als STT — genauer, und **ohne Treiber-Upgrade**:
+läuft auf dem Trixie-Standardtreiber (550/CUDA 12.4) via **torch 2.6.0+cu124**
+(derselbe Trick wie bei f5tts).
+
+- Modell ~9 GB (bf16) → **GPU 1** (die 12-GB-Karte; per Compose gepinnt).
+- **F5-TTS + LLM** bleiben auf GPU 0 (8 GB).
+- Arbeitsweise = chunked wie whisper: live PCM → alle ~1 s transkribieren
+  (Partials) → **adaptiver Endpointer** (Rausch-Boden-VAD + semantische
+  Stagnation, aus M0.1) feuert `stt_endpoint`. RVS-Protokoll identisch → drop-in.
+
+## Starten (Profil `voxtral`)
+
+```bash
+cd xtts
+docker compose stop whisper-bridge          # sonst beantworten beide stt_*
+docker compose --profile voxtral up -d --build
+docker logs -f aria-voxtral-bridge          # Modell laedt (mehrere GB), dann "RVS verbunden"
+```
+Zurück zu whisper: `docker compose --profile voxtral down && docker compose up -d whisper-bridge`.
+
+## ⚠️ Auf echter Hardware verifizieren (blind gebaut)
+
+1. **Transformers-API.** Die exakte Voxtral-Transkriptions-API ist in `bridge.py`
+   in **einer** Methode gekapselt (`VoxtralRunner._transcribe_blocking`), modelliert
+   nach der HF-Modelcard (`apply_transcription_request` → `generate` → `batch_decode`).
+   Beim ersten Lauf gegen die Modelcard prüfen und dort anpassen.
+2. **HF-Gating.** Ist `Voxtral-Mini-3B-2507` gated, `HF_TOKEN` in `xtts/.env` setzen
+   (wird als `HUGGING_FACE_HUB_TOKEN` durchgereicht).
+3. **VRAM/Tempo.** 3B in bf16 ~9 GB auf der 12-GB-Karte — Rest fürs KV-Cache. Ist die
+   Partial-Transkription (alle 1 s) zu schwer, `STREAM_TRANSCRIBE_INTERVAL_MS` hochsetzen.
+4. **torch-Konflikt.** Falls `transformers`/`mistral-common` beim Build torch>2.6
+   erzwingen, meldet der Constraint einen Konflikt → dann brauchen wir doch das
+   Treiber-Upgrade (`bootstrap.sh --upgrade-driver` via NVIDIA-CUDA-Repo) + cu126-torch.
+
+## Protokoll (RVS, identisch zu whisper — drop-in)
+Rein: `stt_stream_start`, `stt_audio_chunk` (16 kHz mono s16le, base64), `stt_stream_end`.
+Raus: `stt_partial`, `stt_endpoint`, `stt_stream_done`.
+
+## TTS
+Bleibt **F5-TTS** (klingt gut, passt auf GPU 0). Voxtral-TTS bräuchte ~24 GB — separates Thema.
+
+## Quellen
+- Modell: https://huggingface.co/mistralai/Voxtral-Mini-3B-2507
+- Transformers-Nutzung: HF-Modelcard (Voxtral) + `mistral-common`

xtts/voxtral/bridge.py

@@ -0,0 +1,641 @@
+#!/usr/bin/env python3
+"""
+ARIA Voxtral-STT-3B Bridge (Transformers) — Ersatz fuer whisper.
+
+Laeuft auf Treiber 550/CUDA 12.4 via torch cu124 (kein Treiber-Upgrade noetig).
+Modell: Voxtral-Mini-3B-2507 (bf16, ~9 GB) → GPU 1 (12 GB, per Compose gepinnt).
+
+Arbeitsweise = Zwilling der whisper-Bridge: App schickt live PCM-Chunks; wir
+transkribieren alle ~STREAM_TRANSCRIBE_INTERVAL_MS auf dem Ringbuffer (Partials)
+und feuern stt_endpoint, sobald der ADAPTIVE Endpointer (Rausch-Boden-VAD +
+semantische Stagnation, aus M0.1) "fertig" sagt. RVS-Wire-Protokoll identisch zu
+whisper → drop-in (die App merkt nur bessere Genauigkeit).
+
+⚠️ VERIFY-ON-FIRST-RUN: Die exakte Transformers-Transkriptions-API von Voxtral
+   (apply_transcription_request / generate / decode) ist unten in EINER Methode
+   (VoxtralRunner._transcribe_blocking) gekapselt und nach dem HF-Modelcard-Muster
+   modelliert. Beim ersten echten Lauf gegen die Voxtral-Modelcard pruefen und dort
+   anpassen. Alles andere (RVS, Endpointer) ist bewaehrt.
+
+Env:
+  RVS_HOST, RVS_PORT, RVS_TLS, RVS_TLS_FALLBACK, RVS_TOKEN
+  VOXTRAL_MODEL      Default: mistralai/Voxtral-Mini-3B-2507
+  VOXTRAL_LANGUAGE   Default: de
+  VOXTRAL_DEVICE     Default: cuda
+  STREAM_TRANSCRIBE_INTERVAL_MS  Default 1000 (3B ist schwerer als whisper-small)
+"""
+import asyncio
+import base64
+import json
+import logging
+import os
+import re
+import tempfile
+import time
+from dataclasses import dataclass, field
+from typing import Optional
+
+import numpy as np
+import soundfile as sf
+import websockets
+
+import speaker_id  # Speaker-ID (nur Stefans Stimme) — portiert aus der whisper-Bridge
+
+logging.basicConfig(
+    level=logging.INFO,
+    format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s",
+    datefmt="%H:%M:%S",
+)
+logger = logging.getLogger("voxtral-bridge")
+
+RVS_HOST = os.getenv("RVS_HOST", "").strip()
+RVS_PORT = int(os.getenv("RVS_PORT", "443"))
+RVS_TLS = os.getenv("RVS_TLS", "true").lower() == "true"
+RVS_TLS_FALLBACK = os.getenv("RVS_TLS_FALLBACK", "true").lower() == "true"
+RVS_TOKEN = os.getenv("RVS_TOKEN", "").strip()
+
+VOXTRAL_MODEL = os.getenv("VOXTRAL_MODEL", "mistralai/Voxtral-Mini-3B-2507")
+VOXTRAL_LANGUAGE = os.getenv("VOXTRAL_LANGUAGE", "de")
+VOXTRAL_DEVICE = os.getenv("VOXTRAL_DEVICE", "cuda")
+
+STREAM_TRANSCRIBE_INTERVAL_MS = int(os.getenv("STREAM_TRANSCRIBE_INTERVAL_MS", "1000"))
+STREAM_DEFAULT_ENDPOINT_MS = 2400
+STREAM_DEFAULT_HARD_CAP_MS = 300000
+STREAM_MIN_AUDIO_MS = 600
+STREAM_SPEAKER_CHECK_MS = 1500   # ab so viel Audio einmalig Speaker-ID pruefen
+STREAM_SESSION_TTL_S = 120
+STREAM_ENERGY_WINDOW_MS = 300
+STREAM_SEMANTIC_BACKUP_FACTOR = 2.0
+# Adaptiver Voice-Schwellwert (M0.1): relativ zum gemessenen Rausch-Boden.
+STREAM_VOICE_FACTOR = 2.5
+STREAM_VOICE_RMS_MIN = 0.005
+STREAM_VOICE_RMS_MAX = 0.020
+# Mindest-Stimme (in ~200ms-Endpointer-Frames), ab der eine Aufnahme ueberhaupt
+# als Sprache gilt. Darunter = Stille / kurzer Geraeusch-Blip → KEIN Transkript
+# (Voxtral halluziniert aus Fast-Nichts sonst einen Fuellsatz). 2 ≈ 400ms.
+STREAM_MIN_VOICED_FRAMES = int(os.getenv("STREAM_MIN_VOICED_FRAMES", "2"))
+
+# Halluzinations-Filter (2. Netz NACH der Transkription). Der voiced_frames-Guard
+# oben faengt die reine Stille; hier kommt das "borderline"-Band dazu: wenn wenig
+# echte Stimme da war UND das Transkript ein bekanntes Voxtral-Silence-Artefakt
+# ist (Untertitel-Credits, Staedte-/Geo-Fakten "Flaeche von X km2"), ist es fast
+# sicher ein Phantom aus Fast-Nichts → verwerfen. Gegated auf wenig voiced_frames,
+# damit eine ECHTE Geografie-Frage (die hat normale Stimm-Energie) durchgeht.
+STREAM_HALLUC_GUARD_FRAMES = int(os.getenv("STREAM_HALLUC_GUARD_FRAMES",
+                                           str(STREAM_MIN_VOICED_FRAMES * 4)))  # ~1.6s
+_HALLUCINATION_RE = re.compile(
+    r"untertitel"
+    r"|amara\.org"
+    r"|vielen\s+dank\s+f[uü]r'?s?\s+(zuschauen|zusehen|zuh[oö]ren)"
+    r"|bis\s+zum\s+n[aä]chsten\s+mal"
+    r"|abonnier"
+    r"|fl[aä]che\s+von\s+[\d.,]+\s*(km|quadratkilometer)"
+    r"|[\d.,]+\s*(km²|quadratkilometern?|einwohnern?)\b",
+    re.IGNORECASE,
+)
+
+# Speaker-ID Gating global an/aus. DEFAULT AUS (fail-open) — die "nur meine Stimme"-
+# Pruefung ist ein BEWUSSTER Schalter, kein Automatismus: ein einziger schlechter
+# Enroll darf nie die ganze STT lahmlegen (genau das ist passiert). Wird per config-
+# Broadcast (voiceIdEnabled, aus dem Diagnostic) zur Laufzeit gesetzt. Kann per ENV
+# vorbelegt werden.
+SPEAKER_ID_ENABLED = os.getenv("VOICE_ID_ENABLED", "false").lower() in ("1", "true", "yes")
+
+
+def _set_speaker_id_enabled(val: bool) -> None:
+    global SPEAKER_ID_ENABLED
+    SPEAKER_ID_ENABLED = bool(val)
+
+
+def pcm_s16le_to_float32(data: bytes) -> np.ndarray:
+    if not data:
+        return np.zeros(0, dtype=np.float32)
+    return np.frombuffer(data, dtype=np.int16).astype(np.float32) / 32768.0
+
+
+async def _send(ws, mtype: str, payload: dict) -> None:
+    try:
+        await ws.send(json.dumps({
+            "type": mtype, "payload": payload, "timestamp": int(time.time() * 1000),
+        }))
+    except Exception as e:
+        logger.warning("RVS-Send fehlgeschlagen (%s): %s", mtype, e)
+
+
+class VoxtralRunner:
+    """Haelt das Voxtral-Modell (Transformers). transcribe() blockiert → aus dem
+    Event-Loop via run_in_executor aufrufen. Ein Lock serialisiert GPU-Zugriffe."""
+
+    def __init__(self) -> None:
+        self.model = None
+        self.processor = None
+        self._lock = asyncio.Lock()
+
+    def load(self) -> None:
+        import torch
+        from transformers import AutoProcessor, VoxtralForConditionalGeneration
+        t0 = time.time()
+        logger.info("Lade Voxtral '%s' (device=%s, bf16)…", VOXTRAL_MODEL, VOXTRAL_DEVICE)
+        self.processor = AutoProcessor.from_pretrained(VOXTRAL_MODEL)
+        self.model = VoxtralForConditionalGeneration.from_pretrained(
+            VOXTRAL_MODEL, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map=VOXTRAL_DEVICE,
+        )
+        logger.info("Voxtral geladen in %.1fs", time.time() - t0)
+
+    def _transcribe_blocking(self, audio_f32: np.ndarray, language: str) -> str:
+        import torch
+        proc, model = self.processor, self.model
+        if proc is None or model is None or audio_f32.size == 0:
+            return ""
+        # VoxtralProcessor verlangt bei rohen Arrays ein 'format'. Robuster:
+        # in ein temp-WAV schreiben und den PFAD uebergeben — der Processor liest
+        # Format + Samplerate selbst, kein 'format'-Argument noetig.
+        wav_path = None
+        try:
+            with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".wav", delete=False) as tf:
+                wav_path = tf.name
+            sf.write(wav_path, audio_f32, 16000, subtype="PCM_16")
+            inputs = proc.apply_transcription_request(
+                language=language, audio=wav_path, model_id=VOXTRAL_MODEL,
+            )
+            inputs = inputs.to(VOXTRAL_DEVICE, dtype=torch.bfloat16)
+            with torch.no_grad():
+                # hoch genug fuer lange Diktate (stoppt eh am EOS); 512 hat
+                # mehrminutige Aufnahmen abgeschnitten.
+                outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=4096)
+            trimmed = outputs[:, inputs.input_ids.shape[1]:]
+            text = proc.batch_decode(trimmed, skip_special_tokens=True)
+            return (text[0] if text else "").strip()
+        finally:
+            if wav_path:
+                try:
+                    os.unlink(wav_path)
+                except Exception:
+                    pass
+
+    async def transcribe(self, audio_f32: np.ndarray, language: str) -> str:
+        loop = asyncio.get_running_loop()
+        async with self._lock:
+            return await loop.run_in_executor(None, self._transcribe_blocking, audio_f32, language)
+
+
+@dataclass
+class StreamSession:
+    request_id: str
+    audio_request_id: str
+    language: str
+    endpoint_ms: int
+    hard_cap_ms: int
+    voice: str = ""
+    speed: float = 1.0
+    interrupted: bool = False
+    location: Optional[dict] = None
+    sample_rate: int = 16000
+    voice_factor: float = STREAM_VOICE_FACTOR
+    voice_rms_min: float = STREAM_VOICE_RMS_MIN
+    voice_rms_max: float = STREAM_VOICE_RMS_MAX
+    pcm_buffer: bytearray = field(default_factory=bytearray)
+    started_at: float = field(default_factory=time.time)
+    last_chunk_at: float = field(default_factory=time.time)
+    last_partial: str = ""
+    last_growth_at: float = 0.0
+    last_transcribe_at: float = 0.0
+    last_voice_at: float = 0.0
+    noise_floor: float = 0.0
+    closed: bool = False
+    endpoint_sent: bool = False
+    # Einmaliges "Sprache erkannt"-Signal an die App gesendet? Voxtral schickt
+    # keine Live-Partials, aber der App-No-Speech-Watchdog wartet auf ein
+    # stt_partial, um "der User redet" zu erkennen — sonst cancelt er mitten im
+    # Satz. Wir feuern EIN leeres stt_partial beim ersten Voice-Frame.
+    speech_signaled: bool = False
+    # Anzahl Endpointer-Frames (~200ms) mit echter Stimme. Gate gegen Halluzination
+    # aus Stille/Blips: unter STREAM_MIN_VOICED_FRAMES wird nicht transkribiert.
+    voiced_frames: int = 0
+    # Speaker-ID Gating (einmalig auf die ersten ~1.5s der Aufnahme)
+    speaker_checked: bool = False
+    speaker_match: Optional[bool] = None
+    speaker_similarity: float = 0.0
+
+
+class SessionManager:
+    def __init__(self, runner: VoxtralRunner) -> None:
+        self.runner = runner
+        self._sessions: dict[str, StreamSession] = {}
+        self._ws = None
+
+    def attach_ws(self, ws) -> None:
+        self._ws = ws
+
+    def start_session(self, payload: dict) -> None:
+        rid = (payload.get("requestId") or "").strip()
+        if not rid:
+            return
+        try:
+            endpoint_ms = int(payload.get("endpointMs") or STREAM_DEFAULT_ENDPOINT_MS)
+        except (TypeError, ValueError):
+            endpoint_ms = STREAM_DEFAULT_ENDPOINT_MS
+        try:
+            hard_cap_ms = int(payload.get("hardCapMs") or STREAM_DEFAULT_HARD_CAP_MS)
+        except (TypeError, ValueError):
+            hard_cap_ms = STREAM_DEFAULT_HARD_CAP_MS
+        try:
+            voice_factor = float(payload.get("voiceFactor") or STREAM_VOICE_FACTOR)
+        except (TypeError, ValueError):
+            voice_factor = STREAM_VOICE_FACTOR
+        self._sessions[rid] = StreamSession(
+            request_id=rid,
+            audio_request_id=payload.get("audioRequestId", "") or "",
+            language=payload.get("language") or VOXTRAL_LANGUAGE,
+            endpoint_ms=endpoint_ms,
+            hard_cap_ms=hard_cap_ms,
+            voice=payload.get("voice", "") or "",
+            speed=float(payload.get("speed") or 1.0),
+            voice_factor=voice_factor,
+            interrupted=bool(payload.get("interrupted", False)),
+            location=payload.get("location") or None,
+            sample_rate=int(payload.get("sampleRate") or 16000),
+        )
+        logger.info("Voxtral-Session offen: id=%s lang=%s endpointMs=%d",
+                    rid[:8], self._sessions[rid].language, endpoint_ms)
+
+    def feed_chunk(self, payload: dict) -> bool:
+        sess = self._sessions.get(payload.get("requestId", ""))
+        if sess is None or sess.closed:
+            return False
+        pcm_b64 = payload.get("pcm", "")
+        if pcm_b64:
+            try:
+                sess.pcm_buffer.extend(base64.b64decode(pcm_b64))
+            except Exception:
+                pass
+        sess.last_chunk_at = time.time()
+        return True
+
+    def end_session(self, request_id: str) -> None:
+        sess = self._sessions.get(request_id)
+        if sess is not None:
+            sess.closed = True
+
+    def drop(self, request_id: str) -> None:
+        self._sessions.pop(request_id, None)
+
+    # ── Endpointer (adaptiv, M0.1) ──
+    def _buffer_ms(self, sess: StreamSession) -> float:
+        samples = len(sess.pcm_buffer) // 2
+        return (samples / sess.sample_rate) * 1000.0 if samples else 0.0
+
+    def _tail_rms(self, sess: StreamSession) -> float:
+        win = int(sess.sample_rate * STREAM_ENERGY_WINDOW_MS / 1000) * 2
+        if win <= 0:
+            return 0.0
+        tail = sess.pcm_buffer[-win:]
+        if len(tail) < 2:
+            return 0.0
+        arr = pcm_s16le_to_float32(bytes(tail))
+        return float(np.sqrt(np.mean(arr * arr))) if arr.size else 0.0
+
+    def _voice_threshold(self, sess: StreamSession) -> float:
+        nf = sess.noise_floor
+        if nf <= 0.0:
+            return sess.voice_rms_min
+        return min(max(nf * sess.voice_factor, sess.voice_rms_min), sess.voice_rms_max)
+
+    def _update_noise_floor(self, sess: StreamSession, rms: float) -> None:
+        nf = sess.noise_floor
+        if nf <= 0.0:
+            sess.noise_floor = rms
+        elif rms < nf:
+            sess.noise_floor = 0.90 * nf + 0.10 * rms
+        else:
+            sess.noise_floor = 0.98 * nf + 0.02 * rms
+
+    async def _check_speaker(self, sess: StreamSession) -> None:
+        """Einmalig: erste ~1.5s → Embedding → Vergleich mit Fingerprint.
+        Ohne Fingerprint fail-open (match=True). Bei Mismatch: Session beenden."""
+        sess.speaker_checked = True
+        # Schalter aus (Default) → gar keine Pruefung, alles durchlassen.
+        if not SPEAKER_ID_ENABLED:
+            sess.speaker_match = True
+            return
+        head = bytes(sess.pcm_buffer[: STREAM_SPEAKER_CHECK_MS * 32])
+        if len(head) < speaker_id.MIN_SAMPLE_BYTES:
+            sess.speaker_match = True
+            return
+        try:
+            loop = asyncio.get_running_loop()
+            is_match, sim = await loop.run_in_executor(None, speaker_id.verify, head)
+        except Exception as exc:
+            logger.warning("Stream %s: speaker-check crashed (%s) — fail-open",
+                           sess.request_id[:8], exc)
+            sess.speaker_match = True
+            return
+        sess.speaker_match = is_match
+        sess.speaker_similarity = sim
+        logger.info("Stream %s: speaker-check sim=%.2f → %s (thr=%.2f)",
+                    sess.request_id[:8], sim, "MATCH" if is_match else "REJECT",
+                    speaker_id.DEFAULT_THRESHOLD)
+        if not is_match:
+            await self._finalize_speaker_mismatch(sess, sim)
+
+    async def _finalize_speaker_mismatch(self, sess: StreamSession, similarity: float) -> None:
+        """Fremde Stimme: synthetisches leeres stt_endpoint (reason=speaker_mismatch),
+        Session droppen — kein Voxtral-Transcribe, kein Brain-Call."""
+        if sess.endpoint_sent:
+            return
+        sess.endpoint_sent = True
+        duration_s = self._buffer_ms(sess) / 1000.0
+        logger.info("Stream %s: speaker-mismatch (sim=%.2f) — DROP nach %.1fs",
+                    sess.request_id[:8], similarity, duration_s)
+        if self._ws is not None:
+            payload = {
+                "requestId": sess.request_id,
+                "audioRequestId": sess.audio_request_id,
+                "text": "", "reason": "speaker_mismatch",
+                "durationS": duration_s, "sttMs": 0,
+                "voice": sess.voice, "speed": sess.speed,
+                "interrupted": sess.interrupted,
+                "speakerSimilarity": float(similarity),
+            }
+            if sess.location:
+                payload["location"] = sess.location
+            await _send(self._ws, "stt_endpoint", payload)
+            await _send(self._ws, "stt_stream_done", {
+                "requestId": sess.request_id,
+                "audioRequestId": sess.audio_request_id,
+                "text": "", "reason": "speaker_mismatch",
+            })
+        self.drop(sess.request_id)
+
+    async def run_endpointer(self) -> None:
+        logger.info("Voxtral-Endpointer gestartet (adaptiver VAD, interval=%dms)",
+                    STREAM_TRANSCRIBE_INTERVAL_MS)
+        while True:
+            await asyncio.sleep(0.2)
+            now = time.time()
+            for sid, sess in list(self._sessions.items()):
+                try:
+                    await self._tick(sess, now)
+                except Exception:
+                    logger.exception("Tick crashed (session=%s)", sid[:8])
+            for sid, sess in list(self._sessions.items()):
+                if now - sess.last_chunk_at > STREAM_SESSION_TTL_S:
+                    logger.info("Stream %s: TTL — drop", sid[:8])
+                    self.drop(sid)
+
+    async def _tick(self, sess: StreamSession, now: float) -> None:
+        if sess.endpoint_sent:
+            return
+        if (now - sess.started_at) * 1000.0 > sess.hard_cap_ms and not sess.closed:
+            await self._finalize(sess, "hardcap")
+            return
+        if sess.closed:
+            await self._finalize(sess, "stream_end")
+            return
+        if self._buffer_ms(sess) < STREAM_MIN_AUDIO_MS:
+            return
+        # Speaker-ID einmalig: ist es Stefans Stimme? Fremde → Session verwerfen
+        # (kein Transcribe, kein Brain-Call). Ohne Enrollment fail-open.
+        if not sess.speaker_checked and self._buffer_ms(sess) >= STREAM_SPEAKER_CHECK_MS:
+            await self._check_speaker(sess)
+            if sess.speaker_match is False:
+                return
+        # Adaptive akustische Sprach-Aktivitaet (M0.1). KEINE Live-Partials mehr:
+        # Voxtral-3B transkribiert den ganzen WACHSENDEN Buffer und braucht dafuer
+        # bei langen Aufnahmen 5-6 s — zu langsam fuer Live-Text, UND diese Latenz
+        # hat den semantischen Endpoint faelschlich ausgeloest (Partial-Latenz >
+        # Timeout → willkuerliche Abbrueche nach 20-40 s). Deshalb: Turn-Ende rein
+        # AKUSTISCH, transkribiert wird nur EINMAL im _finalize.
+        rms = self._tail_rms(sess)
+        if rms >= self._voice_threshold(sess):
+            sess.last_voice_at = now
+            sess.voiced_frames += 1
+            # Einmalig der App melden, dass Sprache begonnen hat — aber ERST ab genug
+            # echter Stimme (>= STREAM_MIN_VOICED_FRAMES). Ein einzelner Geraeusch-
+            # Blip darf den No-Speech-Watchdog NICHT loeschen, sonst transkribiert
+            # Voxtral das Fast-Nichts und HALLUZINIERT einen Phantom-Satz. Ohne Live-
+            # Partials wuerde der Watchdog die Aufnahme sonst am Konversationsfenster
+            # canceln, obwohl der User redet ("beendet nach ~4s"-Repro). Leeres
+            # stt_partial: App setzt streamGotPartial=true + loescht den Watchdog.
+            # Nach der Speaker-ID-Pruefung (oben) → fremde Stimmen signalisieren NICHT.
+            if (not sess.speech_signaled and self._ws is not None
+                    and sess.voiced_frames >= STREAM_MIN_VOICED_FRAMES):
+                sess.speech_signaled = True
+                await _send(self._ws, "stt_partial", {
+                    "requestId": sess.request_id,
+                    "audioRequestId": sess.audio_request_id,
+                    "text": "",
+                })
+        else:
+            self._update_noise_floor(sess, rms)
+        # Endpoint: hat der User schon gesprochen UND ist es seit endpoint_ms still?
+        if sess.last_voice_at > 0 and (now - sess.last_voice_at) * 1000.0 >= sess.endpoint_ms:
+            await self._finalize(sess, "endpoint")
+
+    async def _finalize(self, sess: StreamSession, reason: str) -> None:
+        if sess.endpoint_sent:
+            return
+        sess.endpoint_sent = True
+        # Halluzinations-Guard: zu wenig echte Stimme (Stille / kurzer Blip im
+        # Passiv-/Wake-Fenster) → NICHT transkribieren. Voxtral (wie Whisper) baut
+        # aus Fast-Nichts gern einen Fuellsatz ("Die Stadt hat eine Flaeche von
+        # 1,5 km2"), der dann als PHANTOM-Nachricht ans Brain geht und das Gespraech
+        # entgleisen laesst (Stefans Repro: "kam Nachricht von mir, obwohl ich
+        # nichts sagte"). Leeres Endpoint = no-speech → App re-armt still.
+        #
+        # WICHTIG (aus dem ai-box-Log gelernt): die Phantome kommen mit
+        # reason=stream_end — Passiv-/Wake-Fenster enden AUCH per stream_end, wenn
+        # sie auf Stille zumachen. stream_end ist also NICHT gleich "manueller Stop".
+        # Deshalb greift der Guard jetzt auch bei stream_end, aber mit niedrigerer
+        # Schwelle (voiced==0 = gar keine Stimme), damit ein kurzes bewusstes Wort
+        # ('ja', 'stopp') am Aufnahme-Button noch durchgeht, echte Stille aber nicht.
+        _min_voiced = STREAM_MIN_VOICED_FRAMES if reason != "stream_end" else 1
+        if sess.voiced_frames < _min_voiced:
+            logger.info("Stream %s: no-speech (voiced_frames=%d<%d, reason=%s) — leeres Endpoint",
+                        sess.request_id[:8], sess.voiced_frames, _min_voiced, reason)
+            if self._ws is not None:
+                nospeech = {"requestId": sess.request_id,
+                            "audioRequestId": sess.audio_request_id,
+                            "text": "", "reason": f"no_speech:{reason}",
+                            "durationS": 0.0, "sttMs": 0}
+                await _send(self._ws, "stt_endpoint", nospeech)
+                await _send(self._ws, "stt_stream_done", {
+                    "requestId": sess.request_id,
+                    "audioRequestId": sess.audio_request_id,
+                    "text": "", "reason": f"no_speech:{reason}"})
+            self.drop(sess.request_id)
+            return
+        audio = pcm_s16le_to_float32(bytes(sess.pcm_buffer))
+        t0 = time.time()
+        try:
+            final_text = (await self.runner.transcribe(audio, sess.language)).strip()
+        except Exception:
+            logger.exception("Stream %s: Final-Transcribe crashed", sess.request_id[:8])
+            final_text = sess.last_partial
+        stt_ms = int((time.time() - t0) * 1000)
+        duration_s = audio.size / 16000.0
+        logger.info("Stream %s: FINAL (reason=%s, %.1fs, %dms): %r",
+                    sess.request_id[:8], reason, duration_s, stt_ms, final_text[:120])
+
+        # Halluzinations-Filter (2. Netz): leeres/Artefakt-Transkript im borderline-
+        # Band → als no-speech verwerfen statt ein Phantom ("Die Stadt hat eine
+        # Flaeche von 1,5 km2") ans Brain zu schicken. Gilt fuer ALLE reasons inkl.
+        # stream_end (dort kamen die realen Phantome!) — aber das borderline-Band
+        # (wenig voiced_frames) schuetzt echte, klar gesprochene Eingaben: eine echte
+        # Geografie-FRAGE hat normale Stimm-Energie (voiced_frames >> Schwelle) und
+        # geht durch; das Phantom aus Stille hat ~0 und wird verworfen. Ein leeres
+        # Transkript wird immer verworfen (nichts gesagt = nichts senden).
+        _clean = final_text.strip(" .,!?…-\t\n\r")
+        _borderline = sess.voiced_frames < STREAM_HALLUC_GUARD_FRAMES
+        _is_phantom = (not _clean) or (_borderline and bool(_HALLUCINATION_RE.search(final_text)))
+        if _is_phantom:
+            logger.info("Stream %s: Halluzination verworfen (voiced_frames=%d<%d, %.1fs, text=%r)",
+                        sess.request_id[:8], sess.voiced_frames, STREAM_HALLUC_GUARD_FRAMES,
+                        duration_s, final_text[:80])
+            if self._ws is not None:
+                nospeech = {"requestId": sess.request_id,
+                            "audioRequestId": sess.audio_request_id,
+                            "text": "", "reason": f"hallucination:{reason}",
+                            "durationS": 0.0, "sttMs": stt_ms}
+                await _send(self._ws, "stt_endpoint", nospeech)
+                await _send(self._ws, "stt_stream_done", {
+                    "requestId": sess.request_id,
+                    "audioRequestId": sess.audio_request_id,
+                    "text": "", "reason": f"hallucination:{reason}"})
+            self.drop(sess.request_id)
+            return
+
+        if self._ws is not None:
+            payload = {
+                "requestId": sess.request_id,
+                "audioRequestId": sess.audio_request_id,
+                "text": final_text,
+                "reason": reason,
+                "durationS": duration_s,
+                "sttMs": stt_ms,
+                "voice": sess.voice,
+                "speed": sess.speed,
+                "interrupted": sess.interrupted,
+            }
+            if sess.location:
+                payload["location"] = sess.location
+            await _send(self._ws, "stt_endpoint", payload)
+            await _send(self._ws, "stt_stream_done", {
+                "requestId": sess.request_id,
+                "audioRequestId": sess.audio_request_id,
+                "text": final_text,
+                "reason": reason,
+            })
+        self.drop(sess.request_id)
+
+
+async def _broadcast_status(ws, state: str, **extra) -> None:
+    payload = {"service": "voxtral", "state": state}
+    payload.update(extra)
+    await _send(ws, "service_status", payload)
+
+
+async def run_loop(sessions: SessionManager) -> None:
+    use_tls = RVS_TLS
+    retry_s = 2
+    tls_fallback_tried = False
+    while True:
+        scheme = "wss" if use_tls else "ws"
+        url = f"{scheme}://{RVS_HOST}:{RVS_PORT}/ws?token={RVS_TOKEN}"
+        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,
+                                           max_size=50 * 1024 * 1024) as ws:
+                logger.info("RVS verbunden")
+                retry_s = 2
+                tls_fallback_tried = False
+                sessions.attach_ws(ws)
+                await _broadcast_status(ws, "ready", model=VOXTRAL_MODEL)
+                await _send(ws, "config_request", {"service": "voxtral"})
+                async for raw in ws:
+                    try:
+                        msg = json.loads(raw)
+                    except Exception:
+                        continue
+                    mtype = msg.get("type", "")
+                    payload = msg.get("payload", {}) or {}
+                    if mtype == "stt_stream_start":
+                        sessions.start_session(payload)
+                    elif mtype == "stt_audio_chunk":
+                        sessions.feed_chunk(payload)
+                    elif mtype == "stt_stream_end":
+                        sessions.end_session(payload.get("requestId", ""))
+                    elif mtype == "voice_id_status_request":
+                        req_id = payload.get("requestId", "")
+                        try:
+                            status = speaker_id.status()
+                            await _send(ws, "voice_id_status_response",
+                                        {"requestId": req_id, "ok": True, **status})
+                        except Exception as exc:
+                            await _send(ws, "voice_id_status_response",
+                                        {"requestId": req_id, "ok": False, "error": str(exc)[:200]})
+                    elif mtype == "voice_id_enroll_request":
+                        req_id = payload.get("requestId", "")
+                        samples = payload.get("samples") or []
+                        logger.info("voice_id_enroll_request: %d Samples (id=%s)", len(samples), req_id[:8])
+                        try:
+                            result = await asyncio.get_running_loop().run_in_executor(
+                                None, speaker_id.enroll_from_samples, samples)
+                            await _send(ws, "voice_id_enroll_response", {
+                                "requestId": req_id, "ok": True,
+                                "sample_count": result.get("sample_count", 0),
+                                "rejected": result.get("rejected", []),
+                                "updated_at": result.get("updated_at"),
+                                "embedding_dim": result.get("embedding_dim"),
+                            })
+                        except Exception as exc:
+                            logger.warning("voice_id_enroll failed: %s", exc)
+                            await _send(ws, "voice_id_enroll_response",
+                                        {"requestId": req_id, "ok": False, "error": str(exc)[:300]})
+                    elif mtype == "voice_id_delete_request":
+                        req_id = payload.get("requestId", "")
+                        removed = speaker_id.delete_fingerprint()
+                        await _send(ws, "voice_id_delete_response",
+                                    {"requestId": req_id, "ok": True, "removed": removed})
+                    elif mtype == "config":
+                        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 "voiceIdEnabled" in payload:
+                            _set_speaker_id_enabled(payload.get("voiceIdEnabled"))
+                            logger.info("[speaker-id] Gating %s (voiceIdEnabled)",
+                                        "AN" if SPEAKER_ID_ENABLED else "AUS")
+        except Exception as e:
+            logger.warning("RVS-Verbindung verloren: %s — retry in %ds", e, retry_s)
+            if use_tls and RVS_TLS_FALLBACK and not tls_fallback_tried:
+                use_tls = False
+                tls_fallback_tried = True
+                continue
+            await asyncio.sleep(retry_s)
+            retry_s = min(retry_s * 2, 30)
+            use_tls = RVS_TLS
+
+
+async def main() -> None:
+    if not RVS_HOST or not RVS_TOKEN:
+        logger.error("RVS_HOST/RVS_TOKEN fehlen — .env pruefen. Abbruch.")
+        return
+    runner = VoxtralRunner()
+    loop = asyncio.get_running_loop()
+    await loop.run_in_executor(None, runner.load)   # Modell laden (blockierend)
+    sessions = SessionManager(runner)
+    logger.info("Voxtral-Bridge startet — Modell=%s", VOXTRAL_MODEL)
+    await asyncio.gather(run_loop(sessions), sessions.run_endpointer())
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    try:
+        asyncio.run(main())
+    except KeyboardInterrupt:
+        pass

xtts/voxtral/requirements.txt

@@ -0,0 +1,10 @@
+# Voxtral-3B via Transformers. torch/torchaudio kommen cu124-gepinnt aus dem
+# Dockerfile (nicht hier, sonst zieht pip das Default-CUDA-Wheel).
+transformers>=4.54
+mistral-common[audio]>=1.8.1
+accelerate>=0.30
+speechbrain>=1.0          # Speaker-ID (ECAPA-TDNN) — nur Stefans Stimme
+soundfile>=0.12
+librosa>=0.10          # VoxtralProcessor.load_audio_as nutzt librosa zum WAV-Laden
+numpy>=1.24
+websockets>=12.0

xtts/voxtral/speaker_id.py

@@ -0,0 +1,272 @@
+"""
+Speaker-ID Backend fuer ARIAs Stimmen-Erkennung.
+
+Nutzt SpeechBrain ECAPA-TDNN (192-dim Embeddings, auf VoxCeleb-1+2 trainiert).
+Fingerprint = gemittelter, L2-normalisierter Embedding-Vektor aus N
+Enrollment-Samples. Verify: cosine_similarity(neue_aufnahme, fingerprint).
+
+Persistenz: /voice-id/fingerprint.json (Float-Liste + Metadaten).
+Modell-Cache: /root/.cache/huggingface/ (Bind-Mount mit f5tts geteilt).
+
+Verhalten OHNE Enrollment (kein Fingerprint vorhanden):
+  verify() → (True, 0.0) — Fail-open, damit Speaker-ID-Gating den
+  ungeenrollten Brain-Pfad nicht versehentlich blockiert.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+import base64
+import json
+import logging
+import os
+import time
+from pathlib import Path
+from typing import Optional
+
+import numpy as np
+
+logger = logging.getLogger(__name__)
+
+VOICE_ID_DIR = Path(os.environ.get("VOICE_ID_DIR", "/voice-id"))
+FINGERPRINT_FILE = VOICE_ID_DIR / "fingerprint.json"
+
+# Cosine-Threshold: 0.5 ist konservativ (wenig false-positives), 0.3 ist
+# locker (mehr Treffer auch bei Nebengeraeuschen). Stefan kann's per
+# Diagnostic-Setting feintunen.
+DEFAULT_THRESHOLD = 0.5
+
+# Minimal-Sample-Laenge fuer ein verlaessliches Embedding (~1s @ 16kHz int16 = 32000 bytes)
+MIN_SAMPLE_BYTES = 32000
+
+_model = None
+
+
+def _ensure_loaded():
+    """Lazy-Load des ECAPA-TDNN. Holt das Modell beim ersten Aufruf von HF;
+    danach cached im HF-Cache-Volume. Erste Init: ~30s download + load,
+    danach <1s warm. Wirft bei Fehler — Caller muss catchen + fail-open."""
+    global _model
+    if _model is not None:
+        return _model
+    import torch
+    from speechbrain.inference.speaker import EncoderClassifier
+    device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
+    logger.info("[speaker-id] loading ECAPA-TDNN on %s ...", device)
+    _model = EncoderClassifier.from_hparams(
+        source="speechbrain/spkrec-ecapa-voxceleb",
+        savedir="/root/.cache/huggingface/speechbrain-ecapa",
+        run_opts={"device": device},
+    )
+    logger.info("[speaker-id] model ready (device=%s)", device)
+    return _model
+
+
+def _decode_compressed_to_pcm(audio_bytes: bytes) -> bytes:
+    """Dekodiert komprimiertes Audio (MP4/M4A/AAC vom Android-Recorder) via ffmpeg
+    (im Container vorhanden) auf rohes 16kHz mono int16 LE PCM. Input geht ueber
+    eine Temp-Datei (nicht Pipe): Androids MediaRecorder legt das moov-Atom ans
+    ENDE, das braucht seekbaren Input, sonst 'moov atom not found'."""
+    import os
+    import subprocess
+    import tempfile
+    tmp = None
+    try:
+        with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".mp4", delete=False) as tf:
+            tf.write(audio_bytes)
+            tmp = tf.name
+        proc = subprocess.run(
+            ["ffmpeg", "-hide_banner", "-loglevel", "error", "-i", tmp,
+             "-f", "s16le", "-ac", "1", "-ar", "16000", "pipe:1"],
+            stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE,
+        )
+        if proc.returncode != 0 or not proc.stdout:
+            raise ValueError(
+                f"ffmpeg decode failed: {proc.stderr.decode('utf-8', 'ignore')[:200]}")
+        return proc.stdout
+    finally:
+        if tmp:
+            try:
+                os.unlink(tmp)
+            except Exception:
+                pass
+
+
+def _normalize_audio_bytes(audio_bytes: bytes) -> bytes:
+    """Akzeptiert rohes 16kHz int16 LE PCM, eine WAV-Datei (RIFF/WAVE) ODER einen
+    komprimierten MP4/M4A/AAC-Container (Android-Recorder). WAV → Header strippen +
+    Format validieren; MP4/AAC → via ffmpeg dekodieren. 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())
+    # MP4/M4A/AAC-Container: Android-AAC-Recorder legt 'ftyp' bei Offset 4 an.
+    if len(audio_bytes) >= 12 and audio_bytes[4:8] == b"ftyp":
+        return _decode_compressed_to_pcm(audio_bytes)
+    return audio_bytes
+
+
+def _audio_bytes_to_tensor(audio_bytes: bytes):
+    """int16 LE PCM (16kHz mono) → Torch-Tensor (1, N), normalisiert auf [-1, 1].
+    WAV wird vorher auf rohes PCM reduziert (Header strippen)."""
+    import torch
+    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)
+
+
+def embed(audio_bytes: bytes) -> np.ndarray:
+    """Berechnet das Speaker-Embedding fuer einen Audio-Chunk.
+    Erwartet 16kHz int16 LE PCM Mono. Returns 192-dim numpy float32."""
+    import torch
+    model = _ensure_loaded()
+    wav = _audio_bytes_to_tensor(audio_bytes)
+    with torch.no_grad():
+        emb = model.encode_batch(wav)
+    return emb.squeeze().cpu().numpy().astype(np.float32)
+
+
+def cosine_similarity(a: np.ndarray, b: np.ndarray) -> float:
+    """Kosinus-Aehnlichkeit zwischen zwei 1D-Vektoren, Range [-1, 1].
+    Hoeher = aehnlicher. Bei normalisierten Vektoren ist das gleich dem Skalarprodukt."""
+    na = np.linalg.norm(a)
+    nb = np.linalg.norm(b)
+    if na < 1e-9 or nb < 1e-9:
+        return 0.0
+    return float(np.dot(a, b) / (na * nb))
+
+
+def save_fingerprint(embeddings: list[np.ndarray], sample_durations_s: list[float]) -> dict:
+    """Mittelt + L2-normalisiert die Embeddings und schreibt sie nach
+    FINGERPRINT_FILE. Returns das gespeicherte Dict."""
+    if not embeddings:
+        raise ValueError("Keine Embeddings zum Speichern")
+    VOICE_ID_DIR.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
+    stacked = np.stack(embeddings)
+    mean = stacked.mean(axis=0)
+    mean = mean / max(np.linalg.norm(mean), 1e-9)
+    data = {
+        "version": 1,
+        "embedding": mean.tolist(),
+        "embedding_dim": int(mean.shape[0]),
+        "sample_count": len(embeddings),
+        "sample_durations_s": [float(s) for s in sample_durations_s],
+        "updated_at": int(time.time()),
+    }
+    FINGERPRINT_FILE.write_text(json.dumps(data, indent=2), encoding="utf-8")
+    logger.info("[speaker-id] fingerprint gespeichert: %d Samples, dim=%d, total_s=%.1f",
+                len(embeddings), mean.shape[0], sum(sample_durations_s))
+    return data
+
+
+def load_fingerprint() -> Optional[dict]:
+    """Returns das Fingerprint-Dict oder None wenn noch nicht enrolled."""
+    if not FINGERPRINT_FILE.exists():
+        return None
+    try:
+        return json.loads(FINGERPRINT_FILE.read_text(encoding="utf-8"))
+    except Exception as exc:
+        logger.warning("[speaker-id] fingerprint laden fehlgeschlagen: %s", exc)
+        return None
+
+
+def delete_fingerprint() -> bool:
+    """Loescht den Fingerprint (z.B. fuer Re-Enrollment). True wenn was weg ist."""
+    if FINGERPRINT_FILE.exists():
+        FINGERPRINT_FILE.unlink()
+        logger.info("[speaker-id] fingerprint geloescht")
+        return True
+    return False
+
+
+def verify(audio_bytes: bytes, threshold: Optional[float] = None) -> tuple[bool, float]:
+    """Returns (is_match, similarity).
+
+    Wenn threshold=None: nutzt den Modul-Default (DEFAULT_THRESHOLD) — der wird
+    vom config-Broadcast zur Laufzeit auf den Diagnostic-Slider-Wert gesetzt.
+    Default-Arg-Bindung waere zur Def-Zeit, also bewusst None statt direkt.
+
+    Fail-open: wenn kein Fingerprint vorhanden ist oder das Embedding-Modell
+    crasht, returnt (True, 0.0) — kein Filtering. Sonst wuerde ein kaputter
+    Speaker-ID-Service die ganze Aufnahme blockieren."""
+    if threshold is None:
+        threshold = DEFAULT_THRESHOLD
+    fp = load_fingerprint()
+    if fp is None:
+        return True, 0.0
+    if len(audio_bytes) < MIN_SAMPLE_BYTES:
+        # Zu wenig Audio fuer ein verlaessliches Embedding → durchlassen
+        return True, 0.0
+    try:
+        saved_emb = np.array(fp["embedding"], dtype=np.float32)
+        new_emb = embed(audio_bytes)
+    except Exception as exc:
+        logger.warning("[speaker-id] verify embed failed: %s — fail-open", exc)
+        return True, 0.0
+    sim = cosine_similarity(new_emb, saved_emb)
+    return sim >= threshold, sim
+
+
+def status() -> dict:
+    """Status-Snapshot fuer die App / Diagnostic."""
+    fp = load_fingerprint()
+    return {
+        "enrolled": fp is not None,
+        "sample_count": fp.get("sample_count", 0) if fp else 0,
+        "sample_durations_s": fp.get("sample_durations_s", []) if fp else [],
+        "updated_at": fp.get("updated_at") if fp else None,
+        "embedding_dim": fp.get("embedding_dim") if fp else None,
+        "default_threshold": DEFAULT_THRESHOLD,
+    }
+
+
+def enroll_from_samples(samples_b64: list[str]) -> dict:
+    """Verarbeitet base64-Samples (16kHz int16 LE PCM Mono) zu einem neuen
+    Fingerprint. Returns Status-Dict. Wirft ValueError wenn nichts brauchbar ist."""
+    if not samples_b64:
+        raise ValueError("Keine Samples uebergeben")
+    embeddings: list[np.ndarray] = []
+    durations: list[float] = []
+    rejected: list[dict] = []
+    for idx, s in enumerate(samples_b64):
+        try:
+            raw = base64.b64decode(s)
+        except Exception as exc:
+            rejected.append({"index": idx, "reason": f"base64: {exc}"})
+            continue
+        # Erst dekodieren (WAV/MP4/AAC → rohes PCM), DANN Laenge pruefen: der
+        # Android-Recorder liefert komprimiertes MP4, dessen Byte-Laenge nichts
+        # ueber die Dauer sagt (4s AAC < 32KB → faelschlich "zu kurz").
+        try:
+            pcm = _normalize_audio_bytes(raw)
+        except Exception as exc:
+            rejected.append({"index": idx, "reason": f"decode: {exc}"})
+            continue
+        if len(pcm) < MIN_SAMPLE_BYTES:
+            rejected.append({"index": idx, "reason": f"zu kurz ({len(pcm)} bytes PCM)"})
+            continue
+        try:
+            emb = embed(pcm)
+            embeddings.append(emb)
+            durations.append(len(pcm) / 2 / 16000.0)
+        except Exception as exc:
+            rejected.append({"index": idx, "reason": f"embed: {exc}"})
+    if not embeddings:
+        raise ValueError(
+            f"Keine Samples konnten verarbeitet werden ({len(rejected)} rejected). "
+            f"Details: {rejected[:3]}"
+        )
+    fingerprint = save_fingerprint(embeddings, durations)
+    fingerprint["rejected"] = rejected
+    return fingerprint

xtts/whisper/bridge.py

@@ -75,7 +75,27 @@ STREAM_SESSION_TTL_S = 120            # tote Sessions nach 2 min aufraeumen
 # (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)
+# --- Adaptiver Voice-Schwellwert (ersetzt die fixe 0.012-Grenze) ---
+# Problem (Repro dokumentiert in audio.ts): eine FESTE RMS-Grenze schneidet
+# leises/entferntes Sprechen faelschlich als „Stille" (Handy weiter weg vom Mund,
+# ruhig im Auto, kurze Sprech-Pause) → Cut mitten im Satz. Loesung: die Grenze
+# relativ zum gemessenen Rausch-Boden der Session fuehren. Sprache =
+# noise_floor * Faktor, geklammert auf [MIN, MAX]. Bei noch ungelerntem Boden
+# gilt MIN → sensibel, lieber nicht abschneiden.
+STREAM_VOICE_FACTOR = 2.5             # Sprache = noise_floor * Faktor
+STREAM_VOICE_RMS_MIN = 0.005         # Untergrenze (stiller Raum: nicht auf 0 kollabieren)
+STREAM_VOICE_RMS_MAX = 0.020         # Obergrenze (lautes Auto: Sprache nie ganz aussperren)
+STREAM_VOICE_RMS_THRESHOLD = 0.012   # Legacy-Konstante (nicht mehr im Cut-Pfad genutzt)
+
+# Speaker-ID Gating global an/aus. DEFAULT AUS (fail-open) — bewusster Schalter
+# ("nur meine Stimme"), kein Automatismus: ein schlechter Enroll darf nie die STT
+# lahmlegen. Wird per config-Broadcast (voiceIdEnabled) zur Laufzeit gesetzt.
+SPEAKER_ID_ENABLED = os.getenv("VOICE_ID_ENABLED", "false").lower() in ("1", "true", "yes")
+
+
+def _set_speaker_id_enabled(val: bool) -> None:
+    global SPEAKER_ID_ENABLED
+    SPEAKER_ID_ENABLED = bool(val)
 # 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.
@@ -323,6 +343,10 @@ class StreamSession:
     last_growth_at: float = 0.0
     last_transcribe_at: float = 0.0
     last_voice_at: float = 0.0   # letzter Tick mit akustischer Sprach-Energie
+    noise_floor: float = 0.0     # adaptiver Rausch-Boden (0.0 = noch ungelernt)
+    voice_factor: float = STREAM_VOICE_FACTOR    # per-Session konfigurierbar (Payload voiceFactor)
+    voice_rms_min: float = STREAM_VOICE_RMS_MIN
+    voice_rms_max: float = STREAM_VOICE_RMS_MAX
     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
@@ -372,6 +396,10 @@ class SessionManager:
             speed = float(payload.get("speed") or 1.0)
         except (TypeError, ValueError):
             speed = 1.0
+        try:
+            voice_factor = float(payload.get("voiceFactor") or STREAM_VOICE_FACTOR)
+        except (TypeError, ValueError):
+            voice_factor = STREAM_VOICE_FACTOR
         session = StreamSession(
             request_id=request_id,
             audio_request_id=payload.get("audioRequestId", "") or "",
@@ -381,6 +409,7 @@ class SessionManager:
             hard_cap_ms=hard_cap_ms,
             voice=payload.get("voice", "") or "",
             speed=speed,
+            voice_factor=voice_factor,
             interrupted=bool(payload.get("interrupted", False)),
             location=payload.get("location") or None,
             sample_rate=int(payload.get("sampleRate") or 16000),
@@ -448,6 +477,11 @@ class SessionManager:
         Ohne Fingerprint → fail-open (match=True). Bei mismatch wird die
         Session sofort beendet mit synthetischem stt_endpoint."""
         sess.speaker_checked = True
+        # Schalter aus (Default) → gar keine Pruefung, alles durchlassen.
+        if not SPEAKER_ID_ENABLED:
+            sess.speaker_match = True
+            sess.speaker_similarity = 0.0
+            return
         # Erste ~1.5s aus dem Buffer entnehmen (16kHz * 2 byte/sample = 32 bytes/ms)
         head_bytes = bytes(sess.pcm_buffer[: STREAM_SPEAKER_CHECK_MS * 32])
         if len(head_bytes) < speaker_id.MIN_SAMPLE_BYTES:
@@ -549,8 +583,16 @@ class SessionManager:
         # 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:
+        # ADAPTIV: der Schwellwert richtet sich nach dem gemessenen Rausch-Boden
+        # (fast-down/slow-up), damit leises/entferntes Sprechen nicht faelschlich
+        # als Stille gilt und der Satz mitten drin abgeschnitten wird.
+        rms = self._tail_rms(sess)
+        if rms >= self._voice_threshold(sess):
             sess.last_voice_at = now
+        else:
+            # Rausch-Boden NUR aus Nicht-Sprache lernen — waehrend Sprache
+            # einfrieren, sonst wandert die Grenze hoch und sperrt Sprache aus.
+            self._update_noise_floor(sess, rms)
 
         # Endpoint-Entscheidung JEDEN Tick, sobald ueberhaupt Text erkannt wurde:
         #   (a) akustisch: seit endpoint_ms keine Sprach-Energie mehr → User ist
@@ -620,6 +662,26 @@ class SessionManager:
             return 0.0
         return (samples / sess.sample_rate) * 1000.0
 
+    def _voice_threshold(self, sess: StreamSession) -> float:
+        """Adaptiver Voice-Schwellwert = Rausch-Boden * Faktor, geklammert auf
+        [min, max]. Bei noch ungelerntem Boden (0.0) → Untergrenze: sensibel,
+        lieber nicht abschneiden (das war der eigentliche Cutoff-Bug)."""
+        nf = sess.noise_floor
+        if nf <= 0.0:
+            return sess.voice_rms_min
+        return min(max(nf * sess.voice_factor, sess.voice_rms_min), sess.voice_rms_max)
+
+    def _update_noise_floor(self, sess: StreamSession, rms: float) -> None:
+        """Rausch-Boden nachfuehren: schnell runter (neue, leisere Stille),
+        langsam rauf (Umgebung wird lauter). NUR mit Nicht-Sprache aufrufen."""
+        nf = sess.noise_floor
+        if nf <= 0.0:
+            sess.noise_floor = rms
+        elif rms < nf:
+            sess.noise_floor = 0.90 * nf + 0.10 * rms
+        else:
+            sess.noise_floor = 0.98 * nf + 0.02 * rms
+
     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."""
@@ -928,6 +990,10 @@ async def run_loop(runner: WhisperRunner, sessions: SessionManager) -> None:
                                     logger.info("[speaker-id] threshold gesetzt: %.2f", t)
                             except (TypeError, ValueError):
                                 pass
+                        if "voiceIdEnabled" in payload:
+                            _set_speaker_id_enabled(payload.get("voiceIdEnabled"))
+                            logger.info("[speaker-id] Gating %s (voiceIdEnabled)",
+                                        "AN" if SPEAKER_ID_ENABLED else "AUS")
                         if "whisperDebugLog" in payload:
                             global _DEBUG_LOG_TO_BRIDGE
                             old = _DEBUG_LOG_TO_BRIDGE

xtts/whisper/speaker_id.py

@@ -61,10 +61,40 @@ def _ensure_loaded():
     return _model
 
 
+def _decode_compressed_to_pcm(audio_bytes: bytes) -> bytes:
+    """Dekodiert komprimiertes Audio (MP4/M4A/AAC vom Android-Recorder) via ffmpeg
+    (im Container vorhanden) auf rohes 16kHz mono int16 LE PCM. Input geht ueber
+    eine Temp-Datei (nicht Pipe): Androids MediaRecorder legt das moov-Atom ans
+    ENDE, das braucht seekbaren Input, sonst 'moov atom not found'."""
+    import os
+    import subprocess
+    import tempfile
+    tmp = None
+    try:
+        with tempfile.NamedTemporaryFile(suffix=".mp4", delete=False) as tf:
+            tf.write(audio_bytes)
+            tmp = tf.name
+        proc = subprocess.run(
+            ["ffmpeg", "-hide_banner", "-loglevel", "error", "-i", tmp,
+             "-f", "s16le", "-ac", "1", "-ar", "16000", "pipe:1"],
+            stdout=subprocess.PIPE, stderr=subprocess.PIPE,
+        )
+        if proc.returncode != 0 or not proc.stdout:
+            raise ValueError(
+                f"ffmpeg decode failed: {proc.stderr.decode('utf-8', 'ignore')[:200]}")
+        return proc.stdout
+    finally:
+        if tmp:
+            try:
+                os.unlink(tmp)
+            except Exception:
+                pass
+
+
 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."""
+    """Akzeptiert rohes 16kHz int16 LE PCM, eine WAV-Datei (RIFF/WAVE) ODER einen
+    komprimierten MP4/M4A/AAC-Container (Android-Recorder). WAV → Header strippen +
+    Format validieren; MP4/AAC → via ffmpeg dekodieren. Ergebnis: rohes PCM."""
     if (len(audio_bytes) >= 44
         and audio_bytes[:4] == b"RIFF"
         and audio_bytes[8:12] == b"WAVE"):
@@ -81,6 +111,9 @@ def _normalize_audio_bytes(audio_bytes: bytes) -> bytes:
             if sw != 2:
                 raise ValueError(f"WAV-Sampleweite {sw} != 2 (int16 erwartet)")
             return wav.readframes(wav.getnframes())
+    # MP4/M4A/AAC-Container: Android-AAC-Recorder legt 'ftyp' bei Offset 4 an.
+    if len(audio_bytes) >= 12 and audio_bytes[4:8] == b"ftyp":
+        return _decode_compressed_to_pcm(audio_bytes)
     return audio_bytes
 
 
@@ -212,13 +245,21 @@ def enroll_from_samples(samples_b64: list[str]) -> dict:
         except Exception as exc:
             rejected.append({"index": idx, "reason": f"base64: {exc}"})
             continue
-        if len(raw) < MIN_SAMPLE_BYTES:
-            rejected.append({"index": idx, "reason": f"zu kurz ({len(raw)} bytes)"})
+        # Erst dekodieren (WAV/MP4/AAC → rohes PCM), DANN Laenge pruefen: der
+        # Android-Recorder liefert komprimiertes MP4, dessen Byte-Laenge nichts
+        # ueber die Dauer sagt (4s AAC < 32KB → faelschlich "zu kurz").
+        try:
+            pcm = _normalize_audio_bytes(raw)
+        except Exception as exc:
+            rejected.append({"index": idx, "reason": f"decode: {exc}"})
+            continue
+        if len(pcm) < MIN_SAMPLE_BYTES:
+            rejected.append({"index": idx, "reason": f"zu kurz ({len(pcm)} bytes PCM)"})
             continue
         try:
-            emb = embed(raw)
+            emb = embed(pcm)
             embeddings.append(emb)
-            durations.append(len(raw) / 2 / 16000.0)
+            durations.append(len(pcm) / 2 / 16000.0)
         except Exception as exc:
             rejected.append({"index": idx, "reason": f"embed: {exc}"})
     if not embeddings: