# CommCoach Voice Recording Streaming Konzept

## Ausgangslage

Die aktuelle CommCoach-Spracheingabe basiert auf Browser `SpeechRecognition` (`webkitSpeechRecognition`).
Auf Mobile-Browsern wird die Aufnahme typischerweise alle ca. 5-7 Sekunden automatisch beendet und neu gestartet.
Das ist kein sauber behebbarer App-Bug, sondern eine Browser/API-Limitation.

## Zielbild

Die Spracheingabe soll auf Mobile und Desktop stabil laufen, ohne erzwungene 5-Sekunden-Resets, ohne Textverlust zwischen Restart-Gaps und ohne MSFT-Abhängigkeiten.

## Antwort auf die Kernfragen

### 1) Ist Option 3 ein genereller Umbau oder nur Mobile?

Beides ist möglich:

- **Variante A (Mobile-only Umbau):**
  Neue Audio-Streaming-Pipeline nur auf Mobile aktivieren, Desktop bleibt vorerst bei Browser STT.
- **Variante B (Genereller Umbau):**
  Neue Pipeline für alle Clients (Mobile + Desktop), einheitliches Verhalten und weniger Wartung.

Empfehlung: **Variante B**, da nur ein Stack gepflegt werden muss und CommCoach-Logik konsistent bleibt.

### 2) Kann das komplett in unserer Plattform umgesetzt werden?

Ja. Vollständig in eigener Plattform ist möglich.

Notwendig sind:

- Eigene UI- und Gateway-Implementierung (WebSocket Streaming)
- Eigener STT-Service (self-hosted), z. B. `faster-whisper`
- Optional eigene VAD (Voice Activity Detection), z. B. `webrtcvad`

Nicht zwingend notwendig:

- Externe SaaS-STT Provider
- MSFT/Azure Speech

## Zielarchitektur (MSFT-frei)

### UI (Frontend CommCoach)

- Mikrofonaufnahme via `MediaStream` + `AudioWorklet` oder `MediaRecorder`
- Chunking (z. B. 100-250 ms)
- Streaming per WebSocket an Gateway
- Lokaler Live-Preview-Text kommt nicht mehr aus Browser-STT, sondern aus Server-Interims
- Bestehende State-Machine bleibt als Steuerlogik erhalten (`idle`, `listening`, `botSpeaking`, `interrupted`, `muted` orthogonal)

### Gateway

- Neuer Endpoint, z. B. `ws /api/feature/commcoach/{instanceId}/stt/stream`
- Sessiongebundene Stream-Verarbeitung
- Weiterleitung der Audio-Chunks an STT-Worker
- Rückkanal von Interims + Final-Text zum UI
- Serverseitige Segmentierung (Silence / VAD) statt Browser `onend`

### STT-Service (self-hosted)

- `faster-whisper` als Runtime (GPU empfohlen, CPU möglich)
- Sprachen konfigurierbar (z. B. `de`, `en`)
- Ausgabe:
  - `interim` Events (optional, je nach Latenzbudget)
  - `final` Segmente
  - Zeitmarken für Debug und Nachvollziehbarkeit

### Optional: VAD-Service

- Entweder im Gateway oder STT-Worker
- Trigger für Segment-Ende statt fester 1s-Timer
- Stabiler als browserseitige `onspeechstart/onspeechend`

## Ist-Analyse der bestehenden Codebase (UI + Gateway)

### Frontend (`frontend_nyla`)

- `src/pages/views/commcoach/useVoiceController.ts`
  - Nutzt Browser `SpeechRecognition` direkt.
  - Auto-Restart bei `onend` mit `REC_AUTORESTART_DELAY_MS = 300`.
  - `SILENCE_TIMEOUT_MS = 1000` finalisiert User-Text.
  - Mobile-Problem entsteht hier durch Browser-`onend`-Zwang (alle ~5-7s).

- `src/pages/views/commcoach/CommcoachDossierView.tsx`
  - Bindet Voice-State-Machine an UI/TTS.
  - `voice.liveTranscript` wird als Live-User-Bubble angezeigt.
  - Debuglog existiert bereits via `window.__dlog`.

- `src/hooks/useCommcoach.ts`
  - Text läuft über `sendMessageStreamApi` (SSE).
  - Audio läuft derzeit nur als One-Shot Blob über `sendAudioStreamApi` (SSE).
  - Kein echtes bidirektionales Low-Latency Audio-Streaming.

- `src/api/commcoachApi.ts`
  - Bestehende Endpunkte sind HTTP + SSE.
  - Es gibt noch keinen WebSocket-Endpunkt für chunkweises Audio.

### Gateway (`gateway`)

- `modules/features/commcoach/routeFeatureCommcoach.py`
  - `POST .../message/stream` (SSE) für Text.
  - `POST .../audio/stream` (SSE) für Audio-One-Shot.
  - Audio-Endpoint liest `await request.body()` komplett und startet danach STT.

- `modules/features/commcoach/serviceCommcoach.py`
  - `processAudioMessage(...)`: STT auf gesamtem Blob, danach `processMessage(...)`.
  - Keine Segment-/Chunk-Logik für laufende Erkennung.

- `modules/interfaces/interfaceVoiceObjects.py`
  - Kapselt STT/TTS aktuell über Google Connector.
  - API ist bereits zentralisiert und damit gut erweiterbar.

- `modules/connectors/connectorVoiceGoogle.py`
  - Verwendet `recognize` auf Einzeldateien (nicht Streaming).
  - Damit strukturell ungeeignet für kontinuierliche Mobile-Spracheingabe.

## Implementierung im bestehenden System (konkret)

### Ziel: bestehende CommCoach-Pipeline beibehalten, nur STT-Eingang ersetzen

Unverändert bleiben:
- Session- und Message-Processing in `serviceCommcoach.py` (`processMessage`, Events, TTS).
- UI-State-Machine-Fachlogik (`idle`, `listening`, `botSpeaking`, `interrupted`, `muted`).

Ersetzt wird:
- Browser-STT (`SpeechRecognition`) durch Streaming-STT Provider.
- One-Shot Audio-Upload durch WebSocket-Audio-Stream.

### A) Frontend Änderungen

1. Neue API-Funktion in `src/api/commcoachApi.ts`
   - `openSttStreamApi(instanceId, sessionId, handlers, options)` via WebSocket.
   - Handler: `onStatus`, `onInterim`, `onFinal`, `onError`, `onClose`.

2. Neues Hook `src/hooks/useAudioStreamTranscription.ts`
   - Mikrofon aufnehmen (`MediaStream` + `AudioWorklet` oder `MediaRecorder`).
   - Audio in 100-250ms Chunks an WS senden.
   - Event-Rückkanal verarbeiten (interim/final/status/error).
   - Reconnect-Mechanismus für Mobile-Netzwechsel.

3. `src/pages/views/commcoach/useVoiceController.ts` refactor
   - Provider-Interface einführen:
     - `browserSpeech` (legacy)
     - `streamedStt` (neu)
   - `transcriptPartsRef` und `liveTranscript` aus Serverevents speisen.
   - `SILENCE_TIMEOUT_MS` nur noch als optionales Guard-Rail, nicht als Kernsegmentierung.

4. `src/pages/views/commcoach/CommcoachDossierView.tsx`
   - Keine Verhaltensänderung in Tabs/State nötig.
   - Nur Provider initialisieren und vorhandene Debuganzeige um STT-WS Events erweitern.

### B) Gateway Änderungen

1. Neue WS-Route in `modules/features/commcoach/routeFeatureCommcoach.py`
   - Beispiel: `ws /api/commcoach/{instanceId}/sessions/{sessionId}/stt/stream`
   - Ownership-/Session-Checks analog zu `message/stream`.
   - WebSocket akzeptieren, Audio-Chunks entgegennehmen, Events zurücksenden.

2. Neuer Service `modules/features/commcoach/serviceCommcoachSttStream.py`
   - Sessiongebundene Streamverwaltung.
   - Chunk-Buffer, VAD/Silence-Regeln, Segmentbildung.
   - Für jedes finale Segment: `processMessage(sessionId, contextId, finalText, interface)` aufrufen.

3. Anpassung `modules/features/commcoach/serviceCommcoach.py`
   - `processAudioMessage` bleibt für Legacy/Upload kompatibel.
   - Neue Streaming-Nutzung erfolgt über den neuen STT-Stream-Service.

4. Erweiterung `modules/interfaces/interfaceVoiceObjects.py`
   - Neue Methoden ergänzen:
     - `startSttStream(...)`
     - `pushSttAudioChunk(...)`
     - `stopSttStream(...)`
   - Bestehende Methoden (`speechToText`, `textToSpeech`) unverändert lassen.

### C) STT Worker (self-hosted)

1. Neuer Connector (z. B.) `modules/connectors/connectorVoiceWhisper.py`
   - `faster-whisper` Integration.
   - Modell, Sprache, VAD-Parameter konfigurierbar.

2. Optional separater Worker-Prozess
   - Entkoppelt Gateway-Latenz von STT-Rechenlast.
   - Kommunikation intern über Queue/IPC oder internen WS.

## WS Event Contract (verbindlich)

### Client -> Server

- `open`
  - `{ "type": "open", "sessionId": "...", "language": "de-DE", "codec": "pcm16" }`
- `audio`
  - `{ "type": "audio", "seq": 123, "chunk": "<base64>" }`
- `commit`
  - `{ "type": "commit", "reason": "silence|manual|stateChange" }`
- `close`
  - `{ "type": "close" }`

### Server -> Client

- `status`
  - `{ "type": "status", "label": "Sprache wird erkannt..." }`
- `interim`
  - `{ "type": "interim", "text": "...", "segmentId": "..." }`
- `final`
  - `{ "type": "final", "text": "...", "segmentId": "...", "confidence": 0.0 }`
- `ack`
  - `{ "type": "ack", "seq": 123 }`
- `error`
  - `{ "type": "error", "code": "stt_failed", "message": "..." }`
- `closed`
  - `{ "type": "closed", "reason": "client|server|timeout" }`

## Migrationsstrategie (ohne doppelte Logikfalle)

1. Feature-Flag `commcoachVoiceProvider` auf Instanzebene
   - Werte: `browserSpeech` | `streamedStt`.

2. Rolloutpfad
   - Schritt 1: intern auf Mobile aktivieren.
   - Schritt 2: nach Stabilisierung global aktivieren.
   - Schritt 3: Browser-STT-Code entfernen.

3. Expliziter Fehlerpfad
   - Kein stiller Fallback auf Browser-STT, wenn `streamedStt` aktiv ist.
   - Fehler wird sichtbar im UI (Banner + Debuglog).

## Konkrete Taskliste pro Repository

### Repo `frontend_nyla`

1. `commcoachApi.ts`: `openSttStreamApi` ergänzen.
2. Neues Hook `useAudioStreamTranscription.ts` implementieren.
3. `useVoiceController.ts`: Provider-Abstraktion + streamed Provider integrieren.
4. `CommcoachDossierView.tsx`: Provider-Init + Debug-Events anzeigen.
5. Tests:
   - unit: Segment-Assembler
   - integration: state transitions bei interim/final/error

### Repo `gateway`

1. WS-Route für STT-Stream in `routeFeatureCommcoach.py`.
2. Neuer Stream-Service `serviceCommcoachSttStream.py`.
3. `interfaceVoiceObjects.py` um Streaming-Methoden erweitern.
4. Neuer Whisper-Connector `connectorVoiceWhisper.py`.
5. Telemetrie + Logs:
   - stream open/close
   - first interim latency
   - first final latency
   - reconnect count

## Variante A vs. Variante B

| Kriterium | Variante A: Nur Mobile | Variante B: Alle Plattformen |
|---|---|---|
| Time-to-first-fix | schneller | mittel |
| Komplexität gesamt | höher langfristig (2 Stacks) | niedriger langfristig (1 Stack) |
| UX-Konsistenz | unterschiedlich je Device | einheitlich |
| Wartung | doppelt | einfach |
| Risiko | mittelhoch (Divergenz) | mittel (einmaliger Umbau) |

**Empfehlung:** Variante B.

## Implementierungsplan

### Phase 1: Infrastruktur und Prototyp

1. STT-Worker als eigener Service im Gateway-Umfeld bereitstellen
2. Streaming-Protokoll definieren (Events: `audio`, `interim`, `final`, `status`, `error`, `close`)
3. WS-Route im Gateway für CommCoach implementieren
4. Test-Client mit Beispielaudio aufbauen (ohne UI) zur Last-/Latenzprüfung

### Phase 2: Frontend Integration

1. Neues Modul `useAudioStreamTranscription` einführen
2. `useVoiceController` auf Provider-Abstraktion umstellen:
   - Provider `browserSpeech` (bestehend)
   - Provider `streamedStt` (neu)
3. Transcript-Handling auf Serverevents umstellen:
   - Interim in `liveTranscript`
   - Final in `transcriptParts`
4. State-Transitions unverändert belassen, nur STT-Quelle ersetzen

### Phase 3: Segmentierung und Qualität

1. Serverseitige VAD aktivieren
2. Segment-Ende sauber in `onMessage` überführen
3. Doppelungen/Fragmentverluste mit Session-IDs und Segment-Counter verhindern
4. Mobile Netzwechsel/WS-Reconnect robust behandeln

### Phase 4: Rollout

1. Feature-Flag: zuerst intern, dann Pilotmandanten
2. Optionale Stufen:
   - Stufe 1: Nur Mobile
   - Stufe 2: Alle Plattformen
3. Browser-STT nach Stabilitätsphase vollständig entfernen

## Technische Leitplanken

- Keine stillen Fallbacks, die Fehler verdecken
- Explizite Fehlerzustände im UI (Mikrofon, Netzwerk, STT nicht verfügbar)
- Klares Telemetrie-Set:
  - Time to first interim
  - Time to first final
  - Segment-Länge
  - Abbruchgründe
  - WS-Reconnect-Rate

## Drittkomponenten

### Minimal erforderlich

- Python Packages (self-hosted):
  - `faster-whisper`
  - optional `webrtcvad`
  - Audio-Decode (`ffmpeg` Laufzeit)

### Nicht erforderlich

- MSFT/Azure Speech
- Externe STT-SaaS

## Risiken und Gegenmassnahmen

- **GPU-Kapazität fehlt:** zunächst kleines Modell und Queueing, später GPU-Skalierung
- **Latenz zu hoch:** Chunk-Grösse reduzieren, VAD feinjustieren, Modellwahl anpassen
- **Mobile Netz instabil:** robustes Reconnect-Handling + Segment-ACKs
- **Drift zwischen UI und Backend:** eindeutige Stream-/Segment-IDs und Idempotenzregeln

## Fazit

Der Umbau ist vollständig in der eigenen Plattform machbar und löst das Mobile-5-Sekunden-Problem an der Wurzel.
Für Wartbarkeit und konsistentes Verhalten ist ein **genereller Umbau (Variante B)** sinnvoll.
Ein stufenweiser Rollout mit Feature-Flag minimiert Risiko.