release: bump version to 0.2.3.6

Voxtral hatte 0 Speaker-Filter (mit Voxtral reagierte ARIA auf JEDE Stimme). Jetzt portiert aus der whisper-Bridge: speaker_id.py (ECAPA/speechbrain) kopiert, Einmal-Check auf die ersten 1.5s (fremde Stimme → leeres stt_endpoint reason=speaker_mismatch, kein Transcribe/Brain), voice_id_enroll/status/delete-RVS-Handler + voiceIdThreshold-config. voice-id-Volume gemountet, speechbrain in requirements. Ohne Enrollment fail-open.

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

android/android/app/build.gradle

@@ -79,8 +79,8 @@ android {
         applicationId "com.ariacockpit"
         minSdkVersion rootProject.ext.minSdkVersion
         targetSdkVersion rootProject.ext.targetSdkVersion
-        versionCode 20303
-        versionName "0.2.3.3"
+        versionCode 20306
+        versionName "0.2.3.6"
         // 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": "0.2.3.3",
+  "version": "0.2.3.6",
   "private": true,
   "scripts": {
     "android": "react-native run-android",

android/src/screens/ChatScreen.tsx

@@ -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, loadMaxRecordingMs } from '../services/audio';
+import { loadConvWindowMs, loadTtsSpeed, TTS_SPEED_DEFAULT, loadSttEndpointMs, loadMaxRecordingMs, loadBargeInEnabled } from '../services/audio';
 import Geolocation from '@react-native-community/geolocation';
 
 // --- Typen ---
@@ -384,6 +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);
@@ -662,6 +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');
@@ -1810,7 +1813,9 @@ 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(() => {});
       }
     });
@@ -2231,15 +2236,16 @@ 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;
   }, []);
@@ -2293,6 +2299,12 @@ const ChatScreen: React.FC = () => {
   // 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> => {
+    // 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

android/src/screens/SettingsScreen.tsx

@@ -75,6 +75,8 @@ import {
   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,
@@ -204,6 +206,8 @@ const SettingsScreen: React.FC = () => {
   const [sttEndpointSec, setSttEndpointSec] = useState<number>(STT_ENDPOINT_DEFAULT_MS / 1000);
   const [convWindowSec, setConvWindowSec] = useState<number>(CONV_WINDOW_DEFAULT_SEC);
   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);
@@ -329,6 +333,7 @@ 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);
@@ -1666,7 +1671,24 @@ 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

android/src/services/audio.ts

@@ -152,14 +152,33 @@ 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);

android/src/services/wakeword.ts

@@ -54,10 +54,10 @@ export async function savePassiveListenMs(ms: number): Promise<void> {
 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';
@@ -103,7 +103,9 @@ 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 {
@@ -310,7 +312,7 @@ 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);
   }
@@ -323,13 +325,14 @@ class WakeWordService {
     console.log('[WakeWord] App im Hintergrund — Detections 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. */
+  /** 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. */

xtts/docker-compose.yml

@@ -63,6 +63,7 @@ services:
   whisper-bridge:
     build: ./whisper
     container_name: aria-whisper-bridge
+    profiles: ["whisper"]        # Fallback-STT — startet nur mit --profile whisper
     deploy:
       resources:
         reservations:
@@ -138,55 +139,33 @@ services:
       - LLM_TIMEOUT_SEC=${LLM_TIMEOUT_SEC:-600}
     restart: unless-stopped
 
-  # ─── Voxtral STT (GPU, Realtime) — PROFIL "voxtral" ───────────
-  # Ersetzt whisper als STT sobald die 24-GB-Karte da ist. Startet NUR mit
-  #   docker compose --profile voxtral up -d
-  # (sonst kollidiert es mit whisper — beide wuerden stt_* beantworten).
-  #
-  # ⚠️ VRAM: Voxtral-Mini-4B-Realtime-2602 braucht >=16 GB (BF16, laut vLLM-
-  #    Rezept keine Quant). Laeuft NICHT auf der 3060 (12 GB) — erst 24-GB-Karte.
-  # ⚠️ vLLM: Version >=0.20.0 noetig. Entrypoint/Serve-Form beim ersten Lauf
-  #    gegen das offizielle Rezept pruefen (siehe voxtral/README.md).
-  voxtral-vllm:
-    image: vllm/vllm-openai:latest
-    container_name: aria-voxtral-vllm
-    profiles: ["voxtral"]
+  # ─── 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
-              count: 1
+              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
-    environment:
-      - VLLM_DISABLE_COMPILE_CACHE=1
-      - HUGGING_FACE_HUB_TOKEN=${HF_TOKEN:-}
-    # Serve-Command aus dem vLLM-Rezept (Voxtral-Mini-4B-Realtime-2602).
-    command:
-      - --model
-      - mistralai/Voxtral-Mini-4B-Realtime-2602
-      - --tokenizer-mode
-      - mistral
-      - --compilation_config
-      - '{"cudagraph_mode":"PIECEWISE"}'
-    restart: unless-stopped
-
-  # ─── Voxtral-Bridge — RVS <-> vLLM-Realtime-WS (CPU-Glue) ─────
-  voxtral-bridge:
-    build: ./voxtral
-    container_name: aria-voxtral-bridge
-    profiles: ["voxtral"]
-    depends_on:
-      - voxtral-vllm
+      - ./voice-id:/voice-id                     # Speaker-Fingerprint (wie whisper)
     environment:
       - RVS_HOST=${RVS_HOST}
       - RVS_PORT=${RVS_PORT:-443}
       - RVS_TLS=${RVS_TLS:-true}
       - RVS_TLS_FALLBACK=${RVS_TLS_FALLBACK:-true}
       - RVS_TOKEN=${RVS_TOKEN}
-      - VOXTRAL_VLLM_URL=ws://voxtral-vllm:8000/v1/realtime
-      - VOXTRAL_MODEL=mistralai/Voxtral-Mini-4B-Realtime-2602
+      - 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/voxtral/Dockerfile

@@ -1,14 +1,26 @@
-# Voxtral-BRIDGE (nicht das Modell!) — leichte CPU-Glue zwischen RVS und dem
-# vLLM-Realtime-Server. Das eigentliche Voxtral-Modell laeuft im Container
-# `voxtral-vllm` (GPU, vllm/vllm-openai). Deshalb hier kein CUDA-Base noetig.
-FROM python:3.11-slim
+# 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
 
-COPY requirements.txt .
-RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
+RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
+    python3 python3-pip ffmpeg git \
+    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
 
-COPY bridge.py ./
+# 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

@@ -1,70 +1,47 @@
-# Voxtral-STT-Satellit (M0.3)
+# Voxtral-STT-3B-Satellit (Transformers)
 
-Streaming-STT via **Voxtral-Mini-4B-Realtime-2602** (Mistral, Apache 2.0) auf
-vLLM. Ersetzt whisper als STT — genauer (~5,9 % WER vs 7,4 % FLEURS) und mit
-echtem Realtime-Streaming. Deutsch ist in den 13 Sprachen abgedeckt.
+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).
 
-Zwei Container:
-- **`voxtral-vllm`** — das Modell auf vLLM (GPU). Exponiert die Realtime-WS-API.
-- **`voxtral-bridge`** — CPU-Glue: RVS ⇄ vLLM-Realtime-WS. Macht das Endpointing
-  selbst (adaptiver Rausch-Boden-VAD, identisch zur whisper-Bridge / M0.1).
+- 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.
 
-## ⚠️ Hardware-Realität — läuft NICHT auf der 3060
-
-Das Realtime-Modell braucht laut [vLLM-Rezept](https://recipes.vllm.ai/mistralai/Voxtral-Mini-4B-Realtime-2602)
-**≥ 16 GB VRAM (BF16, keine Quant)**. Die RTX 3060 hat 12 GB → passt nicht.
-
-- **Interim-gpubox (nur 3060):** whisper (mit M0.1-Fix) + F5-TTS bleiben aktiv.
-  Voxtral NICHT starten.
-- **Ab der 24-GB-Karte:** Voxtral-Profil hochziehen, whisper wird Fallback.
-
-Deshalb liegen beide Services hinter dem Compose-**Profil `voxtral`** und starten
-NUR explizit — sonst würden whisper *und* voxtral dieselben `stt_*`-Messages
-beantworten (Kollision).
-
-## Starten (erst wenn die 24-GB-Karte drin ist)
+## 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-vllm      # laedt Modell (mehrere GB, dauert)
-docker logs -f aria-voxtral-bridge    # "RVS verbunden" + service_status ready
-```
-Whisper vorher stoppen, damit nur eine STT-Engine antwortet:
-```bash
-docker compose stop whisper-bridge
+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, kein Test hier)
+## ⚠️ Auf echter Hardware verifizieren (blind gebaut)
 
-1. **vLLM-Version ≥ 0.20.0** und die **Serve-Form**. Das Rezept nutzt
-   `vllm serve <model> …`. Falls das `vllm/vllm-openai`-Image einen anderen
-   Entrypoint hat, das `command:` in `docker-compose.yml` anpassen
-   (Rezept-Command steht dort als Kommentar).
-2. **Realtime-WS-Frames.** Die exakten Event-Namen sind in `bridge.py` ganz oben
-   als Konstanten gebündelt (`VLLM_SEND_APPEND`, `VLLM_DELTA_SUFFIXES`, …),
-   modelliert nach dem OpenAI-Realtime-Schema. Gegen das offizielle
-   **vLLM-Realtime-Client-Beispiel** prüfen und dort anpassen — nur an dieser
-   einen Stelle. Das Response-Handling ist bereits defensiv (mehrere Feldnamen).
-3. **Endpoint-URL/Port.** Default `ws://voxtral-vllm:8000/v1/realtime` — prüfen ob
-   vLLM auf 8000 lauscht und `/v1/realtime` registriert (Log-Zeile
-   `Route: /v1/realtime`).
-4. **Endpointing.** Voxtral liefert keine eigene VAD → unser adaptiver Endpointer
-   entscheidet (akustisch + semantisch am Delta-Wachstum). `endpointMs` kommt wie
-   bei whisper aus der App; `voiceFactor` per Session tunebar.
+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` (das Event, auf das aria-bridge horcht), `stt_stream_done`.
+Raus: `stt_partial`, `stt_endpoint`, `stt_stream_done`.
 
-## TTS-Hinweis
-
-Voxtral-**TTS** (Voice-Cloning) ist hier NICHT enthalten — braucht ebenfalls
-16 GB VRAM und ist ein eigener Bau. Bis zur 24-GB-Karte bleibt **F5-TTS** aktiv.
-Danach: eigener `voxtral-tts`-Satellit (separates Ticket).
+## TTS
+Bleibt **F5-TTS** (klingt gut, passt auf GPU 0). Voxtral-TTS bräuchte ~24 GB — separates Thema.
 
 ## Quellen
-- Rezept: https://recipes.vllm.ai/mistralai/Voxtral-Mini-4B-Realtime-2602
-- vLLM Speech-to-Text: https://docs.vllm.ai/en/latest/serving/online_serving/speech_to_text/
-- Modell: https://huggingface.co/mistralai/Voxtral-Mini-4B-Realtime-2602
+- Modell: https://huggingface.co/mistralai/Voxtral-Mini-3B-2507
+- Transformers-Nutzung: HF-Modelcard (Voxtral) + `mistral-common`

xtts/voxtral/bridge.py

@@ -1,52 +1,45 @@
 #!/usr/bin/env python3
 """
-ARIA Voxtral Bridge — Streaming-STT via Voxtral-Mini-4B-Realtime-2602 (vLLM).
+ARIA Voxtral-STT-3B Bridge (Transformers) — Ersatz fuer whisper.
 
-Zwilling der whisper-Bridge, aber das Transkribieren macht NICHT faster-whisper
-im selben Prozess, sondern der separate vLLM-Realtime-Server (Container
-`voxtral-vllm`) ueber dessen WebSocket-API `/v1/realtime`. Diese Bridge ist
-reine Glue:
+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).
 
-  App ──(RVS: stt_stream_start / stt_audio_chunk / stt_stream_end)──▶ diese Bridge
-  diese Bridge ──(WS /v1/realtime: PCM16-b64 append)──▶ voxtral-vllm
-  voxtral-vllm ──(transcription.delta / transcription.done)──▶ diese Bridge
-  diese Bridge ──(RVS: stt_partial / stt_endpoint / stt_stream_done)──▶ App/aria-bridge
+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).
 
-Das RVS-Wire-Protokoll ist IDENTISCH zur whisper-Bridge (drop-in). Das
-Endpointing (wann hat der User aufgehoert zu sprechen) macht diese Bridge
-selbst — mit demselben ADAPTIVEN Rausch-Boden-Endpointer wie whisper (Voxtral
-Realtime liefert laut vLLM-Doku keine eigene VAD/„speaker done"-Semantik, nur
-transcription.delta/.done). Die akustische Energie messen wir auf unserer
-eigenen PCM-Kopie, die semantische Stagnation am Delta-Textwachstum.
-
-⚠️  HARDWARE: Voxtral-Mini-4B-Realtime-2602 braucht >=16 GB VRAM (BF16). Auf der
-    RTX 3060 (12 GB) laeuft es NICHT — erst auf der 24-GB-Karte. Bis dahin
-    bleibt die whisper-Bridge aktiv (Profil-gesteuert im docker-compose).
-
-⚠️  VERIFY-ON-FIRST-RUN: Die exakten vLLM-Realtime-FRAME-Namen (Audio-Append,
-    Delta/Done-Event-Typen) sind unten als Konstanten gebuendelt und nach dem
-    OpenAI-Realtime-Schema modelliert. Gegen das offizielle vLLM-Realtime-
-    Client-Beispiel pruefen und ggf. anpassen — sie stehen bewusst an EINER
-    Stelle. Response-Handling ist defensiv (mehrere moegliche Feldnamen).
+⚠️ 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_VLLM_URL     Default: ws://voxtral-vllm:8000/v1/realtime
-  VOXTRAL_MODEL        Default: mistralai/Voxtral-Mini-4B-Realtime-2602
-  VOXTRAL_LANGUAGE     Default: de
+  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 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",
@@ -60,29 +53,19 @@ 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_VLLM_URL = os.getenv("VOXTRAL_VLLM_URL", "ws://voxtral-vllm:8000/v1/realtime")
-VOXTRAL_MODEL = os.getenv("VOXTRAL_MODEL", "mistralai/Voxtral-Mini-4B-Realtime-2602")
+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")
 
-# ── vLLM-Realtime-Frames — HIER anpassen falls das Client-Beispiel abweicht ──
-# Senderichtung (wir → vLLM): PCM16-16kHz-mono base64 anhaengen + committen.
-VLLM_SEND_APPEND = "input_audio_buffer.append"   # {"type":..., "audio": "<b64>"}
-VLLM_SEND_COMMIT = "input_audio_buffer.commit"   # Buffer abschliessen
-VLLM_AUDIO_FIELD = "audio"
-# Empfangsrichtung (vLLM → wir): inkrementeller Text + final. Defensiv geprueft.
-VLLM_DELTA_SUFFIXES = ("transcription.delta",)   # msg["type"] endet hierauf
-VLLM_DONE_SUFFIXES = ("transcription.done", "transcription.completed")
-VLLM_DELTA_FIELDS = ("delta", "text", "transcription")   # eins davon traegt den Text
-
-# ── Streaming-/Endpointing-Parameter (analog whisper-Bridge) ──
+STREAM_TRANSCRIBE_INTERVAL_MS = int(os.getenv("STREAM_TRANSCRIBE_INTERVAL_MS", "1000"))
 STREAM_DEFAULT_ENDPOINT_MS = 2400
-STREAM_DEFAULT_HARD_CAP_MS = 60000
+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 (siehe whisper-Bridge M0.1): Grenze relativ zum
-# gemessenen Rausch-Boden statt fix — schneidet leises Sprechen nicht ab.
+# 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
@@ -91,21 +74,75 @@ STREAM_VOICE_RMS_MAX = 0.020
 def pcm_s16le_to_float32(data: bytes) -> np.ndarray:
     if not data:
         return np.zeros(0, dtype=np.float32)
-    arr = np.frombuffer(data, dtype=np.int16).astype(np.float32) / 32768.0
-    return arr
+    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),
+            "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
@@ -126,28 +163,30 @@ class StreamSession:
     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
-    # vLLM-Realtime-Session
-    vllm_ws: object = None
-    vllm_reader: object = None
+    # 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) -> None:
+    def __init__(self, runner: VoxtralRunner) -> None:
+        self.runner = runner
         self._sessions: dict[str, StreamSession] = {}
-        self._ws = None  # RVS
+        self._ws = None
 
     def attach_ws(self, ws) -> None:
         self._ws = ws
 
-    async def start_session(self, payload: dict) -> Optional[StreamSession]:
-        request_id = (payload.get("requestId") or "").strip()
-        if not request_id:
-            logger.warning("stt_stream_start ohne requestId — ignoriert")
-            return None
+    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):
@@ -160,8 +199,8 @@ class SessionManager:
             voice_factor = float(payload.get("voiceFactor") or STREAM_VOICE_FACTOR)
         except (TypeError, ValueError):
             voice_factor = STREAM_VOICE_FACTOR
-        sess = StreamSession(
-            request_id=request_id,
+        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,
@@ -173,159 +212,44 @@ class SessionManager:
             location=payload.get("location") or None,
             sample_rate=int(payload.get("sampleRate") or 16000),
         )
-        # vLLM-Realtime-Session oeffnen + Reader starten.
-        try:
-            sess.vllm_ws = await websockets.connect(VOXTRAL_VLLM_URL, max_size=8 * 1024 * 1024)
-            await self._vllm_configure(sess)
-            sess.vllm_reader = asyncio.create_task(self._vllm_read_loop(sess))
-        except Exception as e:
-            logger.exception("Stream %s: vLLM-Realtime-Connect fehlgeschlagen: %s",
-                             request_id[:8], e)
-            # ohne Backend keine Transkription → sofort leeres Endpoint melden
-            self._sessions[request_id] = sess
-            await self._finalize(sess, reason="vllm_unavailable")
-            return None
-        self._sessions[request_id] = sess
         logger.info("Voxtral-Session offen: id=%s lang=%s endpointMs=%d",
-                    request_id[:8], sess.language, sess.endpoint_ms)
-        return sess
-
-    async def _vllm_configure(self, sess: StreamSession) -> None:
-        """Optionale Session-Konfig an vLLM (Modell/Sprache/temperature=0).
-        VERIFY: exaktes session.update-Schema gegen vLLM-Realtime-Beispiel.
-        Best-effort — Fehler hier sind nicht fatal."""
-        try:
-            await sess.vllm_ws.send(json.dumps({
-                "type": "session.update",
-                "session": {
-                    "model": VOXTRAL_MODEL,
-                    "language": sess.language,
-                    "temperature": 0.0,
-                    "input_audio_format": "pcm16",
-                },
-            }))
-        except Exception:
-            pass
-
-    async def _vllm_read_loop(self, sess: StreamSession) -> None:
-        """Liest transcription.delta/.done vom vLLM-Realtime-Server."""
-        ws = sess.vllm_ws
-        try:
-            async for raw in ws:
-                try:
-                    msg = json.loads(raw)
-                except Exception:
-                    continue
-                mtype = str(msg.get("type", ""))
-                if any(mtype.endswith(s) for s in VLLM_DELTA_SUFFIXES):
-                    text = self._extract_text(msg)
-                    if text:
-                        await self._on_delta(sess, text)
-                elif any(mtype.endswith(s) for s in VLLM_DONE_SUFFIXES):
-                    text = self._extract_text(msg)
-                    if text:
-                        await self._on_delta(sess, text, final=True)
-        except Exception:
-            logger.debug("Stream %s: vLLM-Reader beendet", sess.request_id[:8])
-
-    @staticmethod
-    def _extract_text(msg: dict) -> str:
-        for f in VLLM_DELTA_FIELDS:
-            v = msg.get(f)
-            if isinstance(v, str) and v:
-                return v
-        return ""
-
-    async def _on_delta(self, sess: StreamSession, text: str, final: bool = False) -> None:
-        """Neuer/finaler Transkript-Text vom vLLM. delta = inkrementell; wir
-        haengen an, wenn er den bisherigen Partial verlaengert, sonst ersetzen
-        wir (Voxtral kann korrigieren)."""
-        if final or text.startswith(sess.last_partial):
-            new_full = text if final else text
-        else:
-            new_full = (sess.last_partial + text).strip()
-        new_full = new_full.strip()
-        if new_full and new_full != sess.last_partial:
-            sess.last_partial = new_full
-            sess.last_growth_at = time.time()
-            if self._ws is not None:
-                await _send(self._ws, "stt_partial", {
-                    "requestId": sess.request_id,
-                    "audioRequestId": sess.audio_request_id,
-                    "text": new_full,
-                })
+                    rid[:8], self._sessions[rid].language, endpoint_ms)
 
     def feed_chunk(self, payload: dict) -> bool:
-        request_id = payload.get("requestId", "")
-        sess = self._sessions.get(request_id)
+        sess = self._sessions.get(payload.get("requestId", ""))
         if sess is None or sess.closed:
             return False
         pcm_b64 = payload.get("pcm", "")
-        if not pcm_b64:
-            return True
-        try:
-            pcm = base64.b64decode(pcm_b64)
-        except Exception:
-            return True
-        sess.pcm_buffer.extend(pcm)
+        if pcm_b64:
+            try:
+                sess.pcm_buffer.extend(base64.b64decode(pcm_b64))
+            except Exception:
+                pass
         sess.last_chunk_at = time.time()
-        # An vLLM weiterreichen (fire-and-forget).
-        if sess.vllm_ws is not None:
-            asyncio.create_task(self._vllm_append(sess, pcm_b64))
         return True
 
-    async def _vllm_append(self, sess: StreamSession, pcm_b64: str) -> None:
-        try:
-            await sess.vllm_ws.send(json.dumps({
-                "type": VLLM_SEND_APPEND,
-                VLLM_AUDIO_FIELD: pcm_b64,
-            }))
-        except Exception:
-            pass
-
     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:
-        sess = self._sessions.pop(request_id, None)
-        if sess is not None:
-            self._teardown_vllm(sess)
+        self._sessions.pop(request_id, None)
 
-    def _teardown_vllm(self, sess: StreamSession) -> None:
-        try:
-            if sess.vllm_reader is not None:
-                sess.vllm_reader.cancel()
-        except Exception:
-            pass
-        if sess.vllm_ws is not None:
-            asyncio.create_task(self._close_ws(sess.vllm_ws))
-            sess.vllm_ws = None
-
-    @staticmethod
-    async def _close_ws(ws) -> None:
-        try:
-            await ws.close()
-        except Exception:
-            pass
-
-    # ── Endpointer (adaptiv, wie whisper-Bridge M0.1) ──
-    def _buffer_duration_ms(self, sess: StreamSession) -> float:
+    # ── 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_bytes = int(sess.sample_rate * STREAM_ENERGY_WINDOW_MS / 1000) * 2
-        if win_bytes <= 0:
+        win = int(sess.sample_rate * STREAM_ENERGY_WINDOW_MS / 1000) * 2
+        if win <= 0:
             return 0.0
-        tail = sess.pcm_buffer[-win_bytes:]
+        tail = sess.pcm_buffer[-win:]
         if len(tail) < 2:
             return 0.0
         arr = pcm_s16le_to_float32(bytes(tail))
-        if arr.size == 0:
-            return 0.0
-        return float(np.sqrt(np.mean(arr * arr)))
+        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
@@ -342,8 +266,62 @@ class SessionManager:
         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
+        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)")
+        logger.info("Voxtral-Endpointer gestartet (adaptiver VAD, interval=%dms)",
+                    STREAM_TRANSCRIBE_INTERVAL_MS)
         while True:
             await asyncio.sleep(0.2)
             now = time.time()
@@ -351,7 +329,7 @@ class SessionManager:
                 try:
                     await self._tick(sess, now)
                 except Exception:
-                    logger.exception("Endpointer-Tick crashed (session=%s)", sid[:8])
+                    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])
@@ -360,60 +338,65 @@ class SessionManager:
     async def _tick(self, sess: StreamSession, now: float) -> None:
         if sess.endpoint_sent:
             return
-        elapsed_ms = (now - sess.started_at) * 1000.0
-        if elapsed_ms > sess.hard_cap_ms and not sess.closed:
-            await self._finalize(sess, reason="hardcap")
+        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, reason="stream_end")
+            await self._finalize(sess, "stream_end")
             return
-        if self._buffer_duration_ms(sess) < STREAM_MIN_AUDIO_MS:
+        if self._buffer_ms(sess) < STREAM_MIN_AUDIO_MS:
             return
-        # adaptive akustische Sprach-Aktivitaet
+        # 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
         else:
             self._update_noise_floor(sess, rms)
-        # Endpoint: akustisch (Primaer) oder semantisch (Backstop), sobald Text da
-        if sess.last_growth_at > 0.0:
-            acoustic_silence_ms = (now - sess.last_voice_at) * 1000.0 if sess.last_voice_at > 0 else 0.0
-            semantic_silence_ms = (now - sess.last_growth_at) * 1000.0
-            acoustic_done = sess.last_voice_at > 0 and acoustic_silence_ms >= sess.endpoint_ms
-            semantic_done = semantic_silence_ms >= sess.endpoint_ms * STREAM_SEMANTIC_BACKUP_FACTOR
-            if acoustic_done or semantic_done:
-                await self._finalize(sess, reason="endpoint" if acoustic_done else "endpoint_semantic")
+        # 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
-        # vLLM ggf. committen, damit ein letztes transcription.done kommt.
-        if sess.vllm_ws is not None:
-            try:
-                await sess.vllm_ws.send(json.dumps({"type": VLLM_SEND_COMMIT}))
-                await asyncio.sleep(0.15)  # kurz auf finalen Delta warten
-            except Exception:
-                pass
-        final_text = sess.last_partial.strip()
-        duration_s = self._buffer_duration_ms(sess) / 1000.0
-        logger.info("Stream %s: FINAL (reason=%s, %.1fs): %r",
-                    sess.request_id[:8], reason, duration_s, final_text[:120])
+        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])
         if self._ws is not None:
-            endpoint_payload = {
+            payload = {
                 "requestId": sess.request_id,
                 "audioRequestId": sess.audio_request_id,
                 "text": final_text,
                 "reason": reason,
                 "durationS": duration_s,
-                "sttMs": 0,
+                "sttMs": stt_ms,
                 "voice": sess.voice,
                 "speed": sess.speed,
                 "interrupted": sess.interrupted,
             }
             if sess.location:
-                endpoint_payload["location"] = sess.location
-            await _send(self._ws, "stt_endpoint", endpoint_payload)
+                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,
@@ -447,7 +430,6 @@ async def run_loop(sessions: SessionManager) -> None:
                 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)
@@ -456,35 +438,73 @@ async def run_loop(sessions: SessionManager) -> None:
                     mtype = msg.get("type", "")
                     payload = msg.get("payload", {}) or {}
                     if mtype == "stt_stream_start":
-                        asyncio.create_task(sessions.start_session(payload))
+                        sessions.start_session(payload)
                     elif mtype == "stt_audio_chunk":
                         sessions.feed_chunk(payload)
                     elif mtype == "stt_stream_end":
                         sessions.end_session(payload.get("requestId", ""))
-                    # stt_request (Legacy One-Shot) macht Voxtral hier NICHT —
-                    # dafuer bleibt die whisper-Bridge (Fallback).
+                    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
         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
-                logger.info("TLS-Fallback: versuche ws:// (kein TLS)")
                 continue
             await asyncio.sleep(retry_s)
             retry_s = min(retry_s * 2, 30)
-            use_tls = RVS_TLS  # fuer den naechsten Zyklus zuruecksetzen
+            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
-    sessions = SessionManager()
-    logger.info("Voxtral-Bridge startet — vLLM=%s Modell=%s", VOXTRAL_VLLM_URL, VOXTRAL_MODEL)
-    await asyncio.gather(
-        run_loop(sessions),
-        sessions.run_endpointer(),
-    )
+    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__":

xtts/voxtral/requirements.txt

@@ -1,5 +1,10 @@
-# Voxtral-Bridge ist reine CPU-Glue (RVS-WS <-> vLLM-Realtime-WS). Das Modell
-# selbst laeuft im separaten voxtral-vllm-Container (GPU). Deshalb hier KEIN
-# torch/vllm — nur der WebSocket-Client + numpy fuer die RMS-Energiemessung.
-websockets>=12.0
+# 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 +1,231 @@
+"""
+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 _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."""
+    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())
+    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
+        if len(raw) < MIN_SAMPLE_BYTES:
+            rejected.append({"index": idx, "reason": f"zu kurz ({len(raw)} bytes)"})
+            continue
+        try:
+            emb = embed(raw)
+            embeddings.append(emb)
+            durations.append(len(raw) / 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