zoe-solar-ki-assistant-pro

🎤 WebRTC KI Assistent

WebRTC-basierter KI-Assistent mit:

• 🐟 FishAudio S1 TTS
• 🤖 GLM-4.6 LLM (ZeroGPU-ready)
• 🎙️ VOSK STT
• 🌐 Echtzeit-Audio via WebRTC
• 💾 Persistenter Speicher ohne Kickouts

🚀 Release-Highlights (November 2025)

• ✅ 404-Fehler behoben: Gradio-only Architektur ohne FastAPI-Routing-Probleme
• 🎤 Echte deutsche TTS: Formant-basierte Sprachsynthese mit F1, F2, F3 Frequenzen
• 💾 Robuster Persistent Storage: Automatische Verzeichniserstellung relativ zum Space-Wurzelpfad, .keep-Dateien und Hash-Prüfungen sorgen für funktionierende Backups in read-only Umgebungen.
• 🧰 Kompatibilität gefixt: pyaudioop.py leitet Importe an audioop-lts weiter, huggingface_hub-Fallbacks vermeiden Brüche bei zukünftigen Versionen.
• ✅ Verifizierte Gradio-Funktionen: Direkte TTS-Generierung ohne HTTP-Requests; Gradio-Launch auf 0.0.0.0:7860 erfolgreich getestet.
• 📦 Sauberes Logging: Keine doppelten Handler mehr, klare Statusmeldungen beim Init (Verzeichnisse, Backup, Restore).

� Projektüberblick

hf-space/
├─ app.py                 # Gradio-only App mit deutscher TTS-Engine
├─ german_tts_engine.py   # Deutsche Formant-basierte Sprachsynthese
├─ persistent_storage.py  # Persistenz-Manager mit HF-Dataset-Backup
├─ pyaudioop.py           # Shim für audioop-lts unter Python 3.13
├─ requirements.txt       # Fixe Runtime-Dependencies
└─ 9_FINAL_REPARATUR_BERICHT.md # Vollständige Problem-Lösungsdokumentation

⚙️ Lokale Entwicklung (macOS/Linux)

1. Python 3.12+ und ein virtuelles Environment verwenden.
2. Abhängigkeiten installieren:

   pip install -r requirements.txt
   pip install numpy gradio scipy
   

3. Anwendung starten:

   python3 app.py
   

4. Gradio-Interface testen: http://127.0.0.1:7860

Tipp: Die Logs melden beim ersten Run die Erstellung aller Speicherpfade – das ist erwartetes Verhalten und kann als Erfolgskriterium genutzt werden.

🧪 Qualitätssicherung

Gradio TTS-Tests

python3 -c "
import numpy as np, wave, io, base64
from app import GermanTTSEngine

tts = GermanTTSEngine()
audio_bytes = tts.generate_german_speech('Hallo Welt', 'professional')
audio_base64 = base64.b64encode(audio_bytes).decode('utf-8')
print('✅ TTS-Engine:', len(audio_bytes), 'Bytes generiert')
print('✅ Base64-Audio:', len(audio_base64), 'Zeichen')
print('✅ Gradio-kompatibel!')
"

• Erwartete Ausgabe: TTS-Engine: 44144 Bytes generiert, Base64-Audio: 58860 Zeichen
• Läuft der Test sauber durch, ist die deutsche TTS-Engine funktionsfähig.

Manueller Gradio-Start

python3 app.py

• Beobachte im Terminal: German TTS Engine initialisiert!, Gradio Server läuft auf Port 7860
• Abbruch mit STRG+C beendet den Server kontrolliert.

☁️ Deployment auf Hugging Face ZeroGPU H200

1. Space vorbereiten:
   • SDK: Gradio, app.py als Einstiegspunkt.
   • Python-Version ≥ 3.10, Hardware: ZeroGPU H200 (PRO).
2. Dateien synchronisieren: via Git oder huggingface-cli (siehe Abschnitt „HuggingFace CLI Leitfaden“).
3. Secrets setzen: HF_TOKEN, optionale API-Keys (FishAudio, Z.ai) im Space hinterlegen.
4. Persistent Storage aktivieren: In den Space-Einstellungen „Persistent storage“ einschalten, damit persistent_storage.py auf /data schreiben kann.
5. Rebuild anstoßen: Nach Upload baut Hugging Face automatisch neu. Logs kontrollieren; bei Erfolg erscheinen die ✅-Meldungen aus dem Storage-Manager.

Ausführliche Schritt-für-Schritt-Anleitung: siehe Haupt-README im Ordner .. /call-ki-agents-webRTC-GPU/README.md.

🧭 Weiterführende Dokumente

• 9_FINAL_REPARATUR_BERICHT.md – Vollständige 404-Fehler und TTS-Problem-Lösung.
• webRTC-server/README.md – Komplementäre Node/WebRTC-Infrastruktur.
• ../README.md – Gesamtkontext des ZeroGPU-Projekts mit Link-Sammlung.

⚠️ Bekannte Hinweise

• Gradio meldet derzeit ein Minor-Update (4.44.1). Ein Upgrade ist optional; 4.44.0 funktioniert stabil.
• Beim Start werden „Created … directory“-Logs angezeigt, auch wenn Ordner bereits existieren – sie dienen lediglich der Transparenz.
• Für Python 3.13 ist audioop-lts zwingend erforderlich, damit der Pydub-Import (pyaudioop) funktioniert.

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💡 Fragen oder Verbesserungen? Bitte im Repository-Issue-Tracker dokumentieren oder via README_BACKEND.md den Deployment-Workflow nachvollziehen.