release: bump version to 0.2.4.3

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>

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 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": "0.2.3.3",
+  "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, loadMaxRecordingMs } from '../services/audio';
+import { 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');
@@ -1398,13 +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(() => {});
+          }
         }
       }
 
@@ -1659,7 +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(),
@@ -1677,8 +1701,8 @@ const ChatScreen: React.FC = () => {
         speed: ttsSpeedRef.current,
         interrupted: wasInterrupted,
         location: location || null,
-        noSpeechTimeoutMs: windowMs,
-        endpointMs: await loadSttEndpointMs(),
+        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(),
@@ -1736,12 +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);
@@ -1771,7 +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(),
@@ -1789,8 +1813,8 @@ const ChatScreen: React.FC = () => {
         speed: ttsSpeedRef.current,
         interrupted: true,   // Barge-In → Brain weiss "User hat unterbrochen"
         location: location || null,
-        noSpeechTimeoutMs: windowMs,
-        endpointMs: await loadSttEndpointMs(),
+        noSpeechTimeoutMs: sttEndpointMs,
+        endpointMs: sttEndpointMs,
         // Notbremse 5 min (s.o.) — lange Diktate nicht bei 1 min abschneiden.
         hardCapMs: await loadMaxRecordingMs(),
         projectId: focusedProjectIdRef.current,
@@ -1810,7 +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(() => {});
       }
     });
@@ -1849,16 +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) {
@@ -2231,15 +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;
   }, []);
@@ -2288,11 +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

android/src/screens/SettingsScreen.tsx

@@ -63,10 +63,6 @@ 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,
@@ -75,6 +71,8 @@ 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,
@@ -114,9 +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';
@@ -202,8 +199,9 @@ const SettingsScreen: React.FC = () => {
   // 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 [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);
@@ -216,7 +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);
@@ -305,14 +304,6 @@ const SettingsScreen: React.FC = () => {
         }
       }
     });
-    AsyncStorage.getItem(CONV_WINDOW_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);
-        }
-      }
-    });
     AsyncStorage.getItem(STT_ENDPOINT_STORAGE_KEY).then(saved => {
       if (saved != null) {
         const n = parseInt(saved, 10);
@@ -329,6 +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);
@@ -348,7 +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 => {
@@ -1666,7 +1658,24 @@ 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
@@ -1699,39 +1708,6 @@ const SettingsScreen: React.FC = () => {
           </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,
@@ -1923,38 +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/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 {

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(() => {});

aria-brain/agent.py

@@ -1347,6 +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)
@@ -1755,6 +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 = []
 
@@ -1782,6 +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
 
@@ -1801,6 +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
 
@@ -1818,6 +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)]
@@ -1840,7 +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,
@@ -2033,16 +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 ───────────────────────────────────────
 

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,

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;">
@@ -1899,6 +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;
         }
 
@@ -3600,13 +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) {
@@ -5786,9 +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>
@@ -5998,6 +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';
@@ -6011,6 +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';
@@ -6115,6 +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; }
@@ -6125,13 +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) {
@@ -6508,11 +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' });
@@ -6520,10 +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;">✗ ${e.message}</span>`;
       }
@@ -6537,7 +6573,11 @@
         const text = await file.text();
         const bundle = JSON.parse(text);
         if (!Array.isArray(bundle.memories)) throw new Error('Datei hat kein "memories"-Array');
-        if (!confirm(`Bootstrap importieren?\n\n${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;
         }

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));

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 +1,46 @@
 #!/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 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",
@@ -60,52 +54,131 @@ 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
+# 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)
-    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 +199,38 @@ 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
+    # 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) -> 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 +243,8 @@ 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 +256,44 @@ 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 +310,66 @@ 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
+        # 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)")
+        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 +377,7 @@ 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 +386,140 @@ 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
+            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: 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])
+        # 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:
-            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 +553,6 @@ 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 +561,77 @@ 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
+                        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
-                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 +1,272 @@
+"""
+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

@@ -86,6 +86,16 @@ 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.
@@ -467,6 +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:
@@ -975,6 +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: