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ARIA-AGENT/xtts/voxtral
duffyduckandClaude Opus 4.8 7bc3f827d0 feat(voxtral): Speaker-ID portiert (nur Stefans Stimme) — E3a
Voxtral hatte 0 Speaker-Filter (mit Voxtral reagierte ARIA auf JEDE Stimme). Jetzt portiert aus der whisper-Bridge: speaker_id.py (ECAPA/speechbrain) kopiert, Einmal-Check auf die ersten 1.5s (fremde Stimme → leeres stt_endpoint reason=speaker_mismatch, kein Transcribe/Brain), voice_id_enroll/status/delete-RVS-Handler + voiceIdThreshold-config. voice-id-Volume gemountet, speechbrain in requirements. Ohne Enrollment fail-open.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
2026-08-15 13:00:32 +02:00
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Voxtral-STT-3B-Satellit (Transformers)

Streaming-STT via Voxtral-Mini-3B-2507 (Mistral, Apache 2.0) über 🤗 Transformers. Ersetzt whisper als STT — genauer, und ohne Treiber-Upgrade: läuft auf dem Trixie-Standardtreiber (550/CUDA 12.4) via torch 2.6.0+cu124 (derselbe Trick wie bei f5tts).

  • Modell ~9 GB (bf16) → GPU 1 (die 12-GB-Karte; per Compose gepinnt).
  • F5-TTS + LLM bleiben auf GPU 0 (8 GB).
  • Arbeitsweise = chunked wie whisper: live PCM → alle ~1 s transkribieren (Partials) → adaptiver Endpointer (Rausch-Boden-VAD + semantische Stagnation, aus M0.1) feuert stt_endpoint. RVS-Protokoll identisch → drop-in.

Starten (Profil voxtral)

cd xtts
docker compose stop whisper-bridge          # sonst beantworten beide stt_*
docker compose --profile voxtral up -d --build
docker logs -f aria-voxtral-bridge          # Modell laedt (mehrere GB), dann "RVS verbunden"

Zurück zu whisper: docker compose --profile voxtral down && docker compose up -d whisper-bridge.

⚠️ Auf echter Hardware verifizieren (blind gebaut)

  1. Transformers-API. Die exakte Voxtral-Transkriptions-API ist in bridge.py in einer Methode gekapselt (VoxtralRunner._transcribe_blocking), modelliert nach der HF-Modelcard (apply_transcription_requestgeneratebatch_decode). Beim ersten Lauf gegen die Modelcard prüfen und dort anpassen.
  2. HF-Gating. Ist Voxtral-Mini-3B-2507 gated, HF_TOKEN in xtts/.env setzen (wird als HUGGING_FACE_HUB_TOKEN durchgereicht).
  3. VRAM/Tempo. 3B in bf16 ~9 GB auf der 12-GB-Karte — Rest fürs KV-Cache. Ist die Partial-Transkription (alle 1 s) zu schwer, STREAM_TRANSCRIBE_INTERVAL_MS hochsetzen.
  4. torch-Konflikt. Falls transformers/mistral-common beim Build torch>2.6 erzwingen, meldet der Constraint einen Konflikt → dann brauchen wir doch das Treiber-Upgrade (bootstrap.sh --upgrade-driver via NVIDIA-CUDA-Repo) + cu126-torch.

Protokoll (RVS, identisch zu whisper — drop-in)

Rein: stt_stream_start, stt_audio_chunk (16 kHz mono s16le, base64), stt_stream_end. Raus: stt_partial, stt_endpoint, stt_stream_done.

TTS

Bleibt F5-TTS (klingt gut, passt auf GPU 0). Voxtral-TTS bräuchte ~24 GB — separates Thema.

Quellen