release: bump version to 0.2.4.4

Stefans Repro: eine echte Nachricht endete mit "...vergiss das, das ist nur..."
und Voxtral hat den Satz ~15x geloopt, bis zur Brain durch. Klassische
Repetition-Halluzination bei Stille/Rauschen am Ende.

Zwei Ebenen: (1) Generation bekommt no_repeat_ngram_size=4 + repetition_penalty
=1.15 → erste echte Nennung bleibt, exakte 4-Gramm-Wiederholung verboten, Loop
bricht an der Quelle ab. (2) Post-Detektor _collapse_repetitions kassiert einen
durchgerutschten Loop auf eine Kopie ein. Gegen den echten Loop + legitime
Doppelungen ('ja ja ja', 'sehr sehr') 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 20308
+        versionCode 20404
-        versionName "0.2.3.8"
+        versionName "0.2.4.4"
         // Fallback fuer Libraries mit Product Flavors
         missingDimensionStrategy 'react-native-camera', 'general'
     }

android/package.json

@@ -1,6 +1,6 @@
 {
   "name": "aria-cockpit",
-  "version": "0.2.3.8",
+  "version": "0.2.4.4",
   "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, loadBargeInEnabled } from '../services/audio';
+import { loadTtsSpeed, TTS_SPEED_DEFAULT, loadSttEndpointMs, loadMaxRecordingMs, loadBargeInEnabled } from '../services/audio';
 import Geolocation from '@react-native-community/geolocation';
 
 // --- Typen ---
@@ -1679,7 +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(),
@@ -1697,8 +1701,8 @@ const ChatScreen: React.FC = () => {
         speed: ttsSpeedRef.current,
         interrupted: wasInterrupted,
         location: location || null,
-        noSpeechTimeoutMs: windowMs,
+        noSpeechTimeoutMs: sttEndpointMs,
-        endpointMs: await loadSttEndpointMs(),
+        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(),
@@ -1756,12 +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
+        // Kein Re-Arm mehr: nach ARIAs Antwort gab es EIN Stille-Fenster (=
-        // lauschen (Timer im wakeword-service laeuft weiter, regelt das Ende).
+        // Stille-Toleranz). Kam nichts, ist Schluss → zurück aufs Wake-Word.
-        // Sonst endConversation wie bisher.
+        // Kein 30s-Nachlauschen. (speaker_mismatch/no-speech landen beide hier.)
         if (wakeWordService.getState() === 'listening') {
-          console.log('[Chat] Passive-Listen: leeres Endpoint — naechste passive Aufnahme');
+          console.log('[Chat] Passive-Listen: leeres Endpoint — Ende, zurueck aufs Wake-Word');
-          startPassiveStreamingRecording();
+          wakeWordService.exitPassiveListening('timeout').catch(() => {});
         } else {
           wakeWordService.endConversation();
           if (!wakeWordService.isActive()) setWakeWordActive(false);
@@ -1791,7 +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(),
@@ -1809,8 +1813,8 @@ const ChatScreen: React.FC = () => {
         speed: ttsSpeedRef.current,
         interrupted: true,   // Barge-In → Brain weiss "User hat unterbrochen"
         location: location || null,
-        noSpeechTimeoutMs: windowMs,
+        noSpeechTimeoutMs: sttEndpointMs,
-        endpointMs: await loadSttEndpointMs(),
+        endpointMs: sttEndpointMs,
         // Notbremse 5 min (s.o.) — lange Diktate nicht bei 1 min abschneiden.
         hardCapMs: await loadMaxRecordingMs(),
         projectId: focusedProjectIdRef.current,
@@ -1871,16 +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),
+      noSpeechTimeoutMs: sttEndpointMs,
-      endpointMs: await loadSttEndpointMs(),
+      endpointMs: sttEndpointMs,
-      hardCapMs: Math.max(passiveMs + 5000, 35000),
+      // Lange Antworten nicht kappen (früher 35s → schnitt langes Reden ab).
+      hardCapMs: await loadMaxRecordingMs(),
       projectId: focusedProjectIdRef.current,
     });
     if (!ok) {

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,
@@ -116,9 +112,8 @@ import wakeWordService, {
   WAKE_THRESHOLD_MAX,
   loadWakeThreshold,
   saveWakeThreshold,
-  PASSIVE_LISTEN_DEFAULT_MS,
+  loadBgWakeEnabled,
-  loadPassiveListenMs,
+  saveBgWakeEnabled,
-  savePassiveListenMs,
 } from '../services/wakeword';
 import ModeSelector from '../components/ModeSelector';
 import QRScanner from '../components/QRScanner';
@@ -204,7 +199,6 @@ 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);
@@ -220,7 +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);
@@ -309,14 +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);
@@ -353,7 +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 => {
@@ -1721,39 +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,
@@ -1945,38 +1899,36 @@ const SettingsScreen: React.FC = () => {
           />
         </View>
 
-        <Text style={[styles.toggleLabel, {marginTop: 20}]}>Weiterreden-Fenster (Gespraech)</Text>
+        <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}>
-          Nach einer gesprochenen ARIA-Antwort kannst du so lange einfach
+              AUS (empfohlen): das Wake-Wort greift nur, wenn die App offen ist —
-          weiterreden — ohne Wake-Word — bevor zurueck aufs Wake-Word geschaltet
+              im Hintergrund sind die meisten „Trigger" Fehlalarme (TV, Husten).
-          wird. Reine Steuerbefehle (z.B. „nächster Titel") beenden sofort.
+              AN: ARIA hört auch bei gesperrtem Bildschirm / im Hintergrund auf
-          Default: {Math.round(PASSIVE_LISTEN_DEFAULT_MS / 1000)}s.
+              „{KEYWORD_LABELS[wakeKeyword as keyof typeof KEYWORD_LABELS] || wakeKeyword}" — mehr Fehlauslöser möglich.
             </Text>
-        <View style={styles.prerollRow}>
-          <TouchableOpacity
-            style={styles.prerollButton}
-            onPress={() => {
-              const next = Math.max(10, passiveSec - 5);
-              setPassiveSec(next);
-              savePassiveListenMs(next * 1000);
-            }}
-            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>
           </View>
+          <Switch
+            value={bgWake}
+            onValueChange={(val) => {
+              setBgWake(val);
+              saveBgWakeEnabled(val).catch(() => {});
+              wakeWordService.setBgWakeEnabled(val);
+            }}
+            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

@@ -143,14 +143,6 @@ 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 oder wenn man zum Nachdenken pausiert. 1500 war
 // zu aggressiv; 2400 default, bis 8s hoch stellbar (Denkpausen). In den Settings
@@ -208,18 +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

@@ -30,26 +30,14 @@ type PassiveListenCallback = () => void;
 
 export type WakeWordState = 'off' | 'armed' | 'conversing' | 'listening';
 
-/** Default-Dauer fuer den Passive-Listen-Modus nach einer Konversation —
+/** Reine HANG-Notbremse fuer den Passive-Listen-Modus. Das echte Ende regelt IMMER
- *  in dem Fenster braucht's kein Wake-Word, Speaker-ID-Filter haelt
+ *  die passive Aufnahme selbst: Stille-Toleranz (User pausiert), No-Speech (User
- *  fremde Stimmen raus (TV, Familie). 30s default; konfigurierbar. */
+ *  sagt gar nichts) oder Hard-Cap (max. Aufnahmedauer, ~5min) → ChatScreen ruft
-export const PASSIVE_LISTEN_DEFAULT_MS = 30_000;
+ *  dann exitPassiveListening. Dieser Timer darf aktives Reden NIE abschneiden —
-export const PASSIVE_LISTEN_STORAGE_KEY = 'aria_passive_listen_ms';
+ *  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
-export async function loadPassiveListenMs(): Promise<number> {
+ *  Antworten mitten im Satz kappte, ist damit raus. */
-  try {
+const PASSIVE_BACKSTOP_MS = 10 * 60_000;
-    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));
-}
 
 export const WAKE_KEYWORD_STORAGE = 'aria_wake_keyword';
 
@@ -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
@@ -145,6 +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
@@ -152,8 +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,
+  /** Passive-Listen-Backstop-Timer: Notbremse (PASSIVE_BACKSTOP_MS). Normal endet
-   *  beendet den listening-State und geht zurueck zu armed. */
+   *  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). */
@@ -225,7 +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) {
@@ -322,7 +338,14 @@ 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');
+  }
+
+  /** 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
@@ -337,9 +360,9 @@ class WakeWordService {
 
   /** Wake-Word getriggert: Native-Modul pausieren, Konversation starten. */
   private async onWakeDetected(): Promise<void> {
-    if (this.inBackground) {
+    if (this.inBackground && !this.bgWakeEnabled) {
-      console.log('[WakeWord] Trigger ignoriert (App im Hintergrund)');
+      console.log('[WakeWord] Trigger ignoriert (App im Hintergrund, Hintergrund-Wake aus)');
-      import('./logger').then(m => m.reportAppDebug('wake.detect', 'ignored: app in background')).catch(()=>{});
+      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.
@@ -489,13 +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
+    // Kein skipPassive? Dann EIN Stille-Fenster zum Weiterreden (kein Wake-Word
-    // fuer N Sekunden, dann erst Wake-Word wieder aktivieren. Speaker-ID
+    // noetig). Das echte Ende regelt die Stille-Toleranz der passiven Aufnahme;
-    // (Phase 3) filtert fremde Stimmen weg, der User kann ohne erneute
+    // der Backstop-Timer ist nur die Notbremse. Der User kann ohne erneute
-    // Anrede weitersprechen.
+    // Anrede weitersprechen; sagt er nichts → zurueck aufs Wake-Word.
-    const passiveMs = await loadPassiveListenMs();
+    if (!skipPassive && this.nativeReady) {
-    if (!skipPassive && passiveMs > 0 && this.nativeReady) {
+      this.enterPassiveListening(PASSIVE_BACKSTOP_MS);
-      this.enterPassiveListening(passiveMs);
       return;
     }
 
@@ -537,10 +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(()=>{});
+      `entered listening (backstop ${seconds}s), cb-count=${this.passiveListenCallbacks.length}`)).catch(()=>{});
-    ToastAndroid.show(`🎧 ${seconds}s lauscht — sprich einfach weiter`, ToastAndroid.SHORT);
+    ToastAndroid.show('🎧 sprich einfach weiter', ToastAndroid.SHORT);
     this.passiveListenTimer = setTimeout(() => {
       this.passiveListenTimer = null;
       this.exitPassiveListening('timeout').catch(() => {});

aria-brain/agent.py

@@ -1394,6 +1394,54 @@ def _extract_flow_markers(text: str) -> tuple:
     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)
@@ -1802,6 +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 = []
 
@@ -1829,6 +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
 
@@ -1848,6 +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
 
@@ -1865,6 +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)]
@@ -1887,7 +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,
@@ -2096,6 +2170,12 @@ class Agent:
             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", speak, converse, awaiting_reply)
 

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():
+def memory_export_bootstrap(scope: str = "system"):
-    """Gibt alle pinned Memories als JSON zurueck — fuer Browser-Download."""
+    """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()
+    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.
+    """Importiert ein Bootstrap-Bundle scope-sicher.
-    Cold Memory (unpinned) bleibt unangetastet.
+
+    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=[
+        points_selector=qm.FilterSelector(filter=qm.Filter(must=del_must)),
-            qm.FieldCondition(key="pinned", match=qm.MatchValue(value=True))
-        ])),
     )
 
-    # 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
+        # Indexe fuer typische Filter-Felder — idempotent, laeuft auch auf
-            for field_name in ("type", "pinned", "category", "source", "migration_key"):
+        # 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"
+                    field_schema=schema,
-                    else qm.PayloadSchemaType.BOOL,
                 )
+            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

@@ -300,6 +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."""
@@ -490,6 +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,
@@ -523,6 +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.
+            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.
-            Use-Case: Wipe → Bootstrap-Import → ARIA hat Persönlichkeit zurück, sonst leer.
+            <span style="color:#FF9F0A;">Persönlich</span> = Stefan-spezifisch (Name, Zugangsdaten, Projekte) — bleibt privat.
-            Cold Memory (Konversations-Fakten) bleibt beim Import unangetastet.
+            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/voxtral/bridge.py

@@ -29,6 +29,7 @@ import base64
 import json
 import logging
 import os
+import re
 import tempfile
 import time
 from dataclasses import dataclass, field
@@ -69,6 +70,59 @@ STREAM_SEMANTIC_BACKUP_FACTOR = 2.0
 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,
+)
+
+# Kollabiert unmittelbar wiederholte Phrasen (Voxtral-Repetition-Loop) auf EINE
+# Kopie. Zweites Netz hinter no_repeat_ngram in der Generation. Phrase 5-80 Zeichen,
+# 3+ mal hintereinander → eine. Kurze legitime Doppelungen ('ja ja', 'sehr sehr')
+# bleiben (Unit < 5 Zeichen bzw. < 3 Wiederholungen).
+_REPEAT_RE = re.compile(r"(.{5,80}?)(?:\s*\1){2,}", re.IGNORECASE | re.DOTALL)
+
+
+def _collapse_repetitions(text: str) -> str:
+    if not text:
+        return text
+    out = text
+    for _ in range(3):  # mehrfach fuer verschachtelte/ungleiche Loops
+        new = _REPEAT_RE.sub(r"\1", out)
+        if new == out:
+            break
+        out = new
+    return out.strip()
+
+# 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:
@@ -126,7 +180,20 @@ class VoxtralRunner:
             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)
+                # Repetition-Bremse: Voxtral kippt bei Stille/Rauschen am Ende
+                # gern in eine Schleife und wiederholt einen Satz zig-mal
+                # ("Vergiss das, das ist nur... Vergiss das, das ist nur..."
+                # x15). no_repeat_ngram_size=4 laesst die ERSTE echte Nennung
+                # durch, verbietet aber die exakte 4-Gramm-Wiederholung → Loop
+                # bricht ab; repetition_penalty daempft zusaetzlich. Beides mild,
+                # damit normale Sprache (auch mal ein doppeltes Wort) unberuehrt
+                # bleibt.
+                outputs = model.generate(
+                    **inputs,
+                    max_new_tokens=4096,
+                    no_repeat_ngram_size=4,
+                    repetition_penalty=1.15,
+                )
             trimmed = outputs[:, inputs.input_ids.shape[1]:]
             text = proc.batch_decode(trimmed, skip_special_tokens=True)
             return (text[0] if text else "").strip()
@@ -168,6 +235,14 @@ class StreamSession:
     noise_floor: float = 0.0
     closed: bool = False
     endpoint_sent: bool = False
+    # Einmaliges "Sprache erkannt"-Signal an die App gesendet? Voxtral schickt
+    # keine Live-Partials, aber der App-No-Speech-Watchdog wartet auf ein
+    # stt_partial, um "der User redet" zu erkennen — sonst cancelt er mitten im
+    # Satz. Wir feuern EIN leeres stt_partial beim ersten Voice-Frame.
+    speech_signaled: bool = False
+    # Anzahl Endpointer-Frames (~200ms) mit echter Stimme. Gate gegen Halluzination
+    # aus Stille/Blips: unter STREAM_MIN_VOICED_FRAMES wird nicht transkribiert.
+    voiced_frames: int = 0
     # Speaker-ID Gating (einmalig auf die ersten ~1.5s der Aufnahme)
     speaker_checked: bool = False
     speaker_match: Optional[bool] = None
@@ -270,6 +345,10 @@ class SessionManager:
         """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
@@ -361,8 +440,36 @@ class SessionManager:
         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)
+        # No-Speech-Timeout: wurde die GANZE Zeit KEINE Stimme erkannt
+        # (last_voice_at==0), feuert der normale Endpoint unten NIE — der braucht
+        # last_voice_at>0. Ohne das bleibt ein reines Stille-Fenster offen bis
+        # Hardcap/manuellem Stop → genau Stefans Repro: "die Stille-Ende wird nie
+        # erreicht, stop ich selbst ist es weg". Nach endpoint_ms Stille ab Start
+        # schliessen wir das Fenster selbst als no-speech (leer, lautlos, zurueck
+        # aufs Wake-Word). voiced_frames==0 → _finalize verwirft ohne Transkript,
+        # also KEIN Phantom.
+        if sess.last_voice_at == 0 and (now - sess.started_at) * 1000.0 >= sess.endpoint_ms:
+            await self._finalize(sess, "no_speech")
+            return
         # 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")
@@ -371,6 +478,35 @@ class SessionManager:
         if sess.endpoint_sent:
             return
         sess.endpoint_sent = True
+        # Halluzinations-Guard: zu wenig echte Stimme (Stille / kurzer Blip im
+        # Passiv-/Wake-Fenster) → NICHT transkribieren. Voxtral (wie Whisper) baut
+        # aus Fast-Nichts gern einen Fuellsatz ("Die Stadt hat eine Flaeche von
+        # 1,5 km2"), der dann als PHANTOM-Nachricht ans Brain geht und das Gespraech
+        # entgleisen laesst (Stefans Repro: "kam Nachricht von mir, obwohl ich
+        # nichts sagte"). Leeres Endpoint = no-speech → App re-armt still.
+        #
+        # WICHTIG (aus dem ai-box-Log gelernt): die Phantome kommen mit
+        # reason=stream_end — Passiv-/Wake-Fenster enden AUCH per stream_end, wenn
+        # sie auf Stille zumachen. stream_end ist also NICHT gleich "manueller Stop".
+        # Deshalb greift der Guard jetzt auch bei stream_end, aber mit niedrigerer
+        # Schwelle (voiced==0 = gar keine Stimme), damit ein kurzes bewusstes Wort
+        # ('ja', 'stopp') am Aufnahme-Button noch durchgeht, echte Stille aber nicht.
+        _min_voiced = STREAM_MIN_VOICED_FRAMES if reason != "stream_end" else 1
+        if sess.voiced_frames < _min_voiced:
+            logger.info("Stream %s: no-speech (voiced_frames=%d<%d, reason=%s) — leeres Endpoint",
+                        sess.request_id[:8], sess.voiced_frames, _min_voiced, reason)
+            if self._ws is not None:
+                nospeech = {"requestId": sess.request_id,
+                            "audioRequestId": sess.audio_request_id,
+                            "text": "", "reason": f"no_speech:{reason}",
+                            "durationS": 0.0, "sttMs": 0}
+                await _send(self._ws, "stt_endpoint", nospeech)
+                await _send(self._ws, "stt_stream_done", {
+                    "requestId": sess.request_id,
+                    "audioRequestId": sess.audio_request_id,
+                    "text": "", "reason": f"no_speech:{reason}"})
+            self.drop(sess.request_id)
+            return
         audio = pcm_s16le_to_float32(bytes(sess.pcm_buffer))
         t0 = time.time()
         try:
@@ -380,8 +516,43 @@ class SessionManager:
             final_text = sess.last_partial
         stt_ms = int((time.time() - t0) * 1000)
         duration_s = audio.size / 16000.0
+        # Repetition-Loop einkassieren, falls trotz no_repeat_ngram was durchkam.
+        _collapsed = _collapse_repetitions(final_text)
+        if _collapsed != final_text:
+            logger.info("Stream %s: Repetition-Loop kollabiert (%d→%d Zeichen)",
+                        sess.request_id[:8], len(final_text), len(_collapsed))
+            final_text = _collapsed
         logger.info("Stream %s: FINAL (reason=%s, %.1fs, %dms): %r",
                     sess.request_id[:8], reason, duration_s, stt_ms, final_text[:120])
+
+        # Halluzinations-Filter (2. Netz): leeres/Artefakt-Transkript im borderline-
+        # Band → als no-speech verwerfen statt ein Phantom ("Die Stadt hat eine
+        # Flaeche von 1,5 km2") ans Brain zu schicken. Gilt fuer ALLE reasons inkl.
+        # stream_end (dort kamen die realen Phantome!) — aber das borderline-Band
+        # (wenig voiced_frames) schuetzt echte, klar gesprochene Eingaben: eine echte
+        # Geografie-FRAGE hat normale Stimm-Energie (voiced_frames >> Schwelle) und
+        # geht durch; das Phantom aus Stille hat ~0 und wird verworfen. Ein leeres
+        # Transkript wird immer verworfen (nichts gesagt = nichts senden).
+        _clean = final_text.strip(" .,!?…-\t\n\r")
+        _borderline = sess.voiced_frames < STREAM_HALLUC_GUARD_FRAMES
+        _is_phantom = (not _clean) or (_borderline and bool(_HALLUCINATION_RE.search(final_text)))
+        if _is_phantom:
+            logger.info("Stream %s: Halluzination verworfen (voiced_frames=%d<%d, %.1fs, text=%r)",
+                        sess.request_id[:8], sess.voiced_frames, STREAM_HALLUC_GUARD_FRAMES,
+                        duration_s, final_text[:80])
+            if self._ws is not None:
+                nospeech = {"requestId": sess.request_id,
+                            "audioRequestId": sess.audio_request_id,
+                            "text": "", "reason": f"hallucination:{reason}",
+                            "durationS": 0.0, "sttMs": stt_ms}
+                await _send(self._ws, "stt_endpoint", nospeech)
+                await _send(self._ws, "stt_stream_done", {
+                    "requestId": sess.request_id,
+                    "audioRequestId": sess.audio_request_id,
+                    "text": "", "reason": f"hallucination:{reason}"})
+            self.drop(sess.request_id)
+            return
+
         if self._ws is not None:
             payload = {
                 "requestId": sess.request_id,
@@ -484,6 +655,10 @@ async def run_loop(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")
         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:

xtts/voxtral/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).
+    """Akzeptiert rohes 16kHz int16 LE PCM, eine WAV-Datei (RIFF/WAVE) ODER einen
-    Bei WAV wird der Header gestrippt + Format validiert (16kHz / mono / int16).
+    komprimierten MP4/M4A/AAC-Container (Android-Recorder). WAV → Header strippen +
-    Ergebnis: rohes PCM."""
+    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:
+        # Erst dekodieren (WAV/MP4/AAC → rohes PCM), DANN Laenge pruefen: der
-            rejected.append({"index": idx, "reason": f"zu kurz ({len(raw)} bytes)"})
+        # 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:

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).
+    """Akzeptiert rohes 16kHz int16 LE PCM, eine WAV-Datei (RIFF/WAVE) ODER einen
-    Bei WAV wird der Header gestrippt + Format validiert (16kHz / mono / int16).
+    komprimierten MP4/M4A/AAC-Container (Android-Recorder). WAV → Header strippen +
-    Ergebnis: rohes PCM."""
+    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:
+        # Erst dekodieren (WAV/MP4/AAC → rohes PCM), DANN Laenge pruefen: der
-            rejected.append({"index": idx, "reason": f"zu kurz ({len(raw)} bytes)"})
+        # 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: