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https://github.com/Alkatrazz24/Funk-lab.git
synced 2026-07-08 04:44:43 +02:00
ALI YESILKAYA
610d32f1e9
Ajoute un moteur TTS plus naturel (Kokoro, ONNX/CPU) au choix, Piper restant
le défaut et le repli.
- engine.py : synthèse enfichable (_synthesize → _synth_piper | _synth_kokoro).
Kokoro chargé une fois (préchargé au boot si sélectionné), WAV via wave stdlib
(numpy → PCM16), lecture/interruption inchangées. Repli SILENCIEUX si le modèle
ou le paquet kokoro-onnx manque (jamais de crash).
- config : [voice].tts_engine ("piper"|"kokoro") + kokoro_voice (ff_siwis, FR),
kokoro_speed, kokoro_lang.
- cli : `stt --install-kokoro` télécharge kokoro-v1.0.onnx + voices-v1.0.bin dans
~/.local/share/kokoro et imprime les étapes (pipx inject kokoro-onnx, espeak-ng).
- pyproject : extra optionnel [kokoro] ; client 0.15.0.
- doc : stt.example.toml + admin/ia/stt.md + journal.
Co-authored-by: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>
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# Configuration du CLIENT STT — copier vers ~/.config/stt/stt.toml (`stt --setup` le génère).
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# Reflète les défauts embarqués (stt/client/stt/config.py : DEFAULT_CONFIG).
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# Le client n'a plus de cerveau : il envoie le texte au STT-server (in-cluster).
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[server]
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url = "http://stt.lab.local" # endpoint du STT-server (paramétrable)
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timeout_sec = 90
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model = "hermes-default" # modèle demandé au serveur
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# Noms courts (--model / commande /model) : hermes=hermes-default, qwen=qwen3-8b,
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# claude=claude-sonnet-4-6, opus=claude-opus-4-7. Sinon mets un alias LiteLLM brut.
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[voice]
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wake_word = "hermes" # "Ok Hermès"
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whisper_model = "large-v3" # STT faster-whisper (CPU int8) — "small" pour tester
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tts_engine = "piper" # "piper" (rapide) | "kokoro" (plus naturel — voir ci-dessous)
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piper_voice = "fr_FR-upmc-medium" # voix Piper — ~/.local/share/piper/<voix>.onnx
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# Voix Kokoro (si tts_engine = "kokoro") : `stt --install-kokoro` + `pipx inject stt kokoro-onnx`
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# kokoro_voice = "ff_siwis" # voix FR (femme) ; kokoro_speed = 1.0 ; kokoro_lang = "fr-fr"
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language = "fr"
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silence_sec = 1.2
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min_speech_sec = 0.6
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chat_timeout_sec = 60
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# theme / avatar sont désormais réglés dans le HUD (drawer Réglages, mémorisé en
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# localStorage) — ces deux clés sont gardées pour compat mais ignorées par le HUD.
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[ui]
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theme = "arc-reactor"
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avatar = "default"
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kiosk = true # (compat) plein écran si window_mode absent
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window_mode = "kiosk" # "app" (fenêtre, type Discord) | "kiosk" (plein écran) | "none"
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ws_host = "127.0.0.1"
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ws_port = 9300 # websocket états ↔ HUD (doit matcher hud/index.html)
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http_port = 9301 # HTTP statique qui sert le HUD
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[memory]
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enabled = true # cache local de conversation (brut, gitignoré)
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local_db = "~/.local/share/stt/memory.sqlite"
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# Portail de services — tuiles + pages détail (santé live) + voix « ouvre <x> ».
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# Définir [[services]] ici REMPLACE entièrement la liste par défaut (homelab Funk).
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# Champs : id, name, url, icon, aliases (voix) ; + pour la page détail (optionnel) :
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# description : phrase « ce que fait le service »
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# health_url : endpoint sondé (up/down + latence) ; défaut = url
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# components : briques dont dépend le service ; prom = PromQL renvoyant 1/0
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# alerts_match: labels Alertmanager — alerte affichée si TOUS matchent
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# ---------------------------------------------------------------------------
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# [[services]]
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# id = "grafana"
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# name = "Grafana"
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# url = "http://grafana.lab.local"
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# icon = "📊"
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# aliases = ["graphana", "metriques", "monitoring", "dashboard"]
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# description = "Tableaux de bord et visualisation des métriques."
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# health_url = "http://grafana.lab.local/api/health"
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# alerts_match = { namespace = "monitoring" }
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#
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# [[services.components]]
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# name = "Pod"
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# prom = 'kube_pod_status_ready{namespace="monitoring",pod=~".*grafana.*",condition="true"}'
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# Santé live des pages détail (sondage non bloquant côté client) :
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# [portal]
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# status_enabled = true
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# status_interval_sec = 15
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# probe_timeout_sec = 4
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# prometheus_url = "http://prometheus.lab.local"
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# alertmanager_url = "http://alertmanager.lab.local"
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# Intentions vocales (lecture seule), reconnues avant le LLM :
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# « ouvre <service> » → ouvre la page
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# « état du cluster / des services » → résumé de santé (parlé)
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# « combien sur mon ghostfolio » → valeur du portefeuille (ci-dessous)
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# Ghostfolio : access_token = « Security token » du compte (Réglages Ghostfolio).
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# Source UNIQUE du jeton — le client le transmet au serveur, qui appelle l'API.
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# [ghostfolio]
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# access_token = "TON_SECURITY_TOKEN"
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