astra-local-voice/astra/core.py
Jeuner 991f0d1eb5 feat: add voice picker UI and optional Tailnet exposure
Stimmen werden jetzt lazy pro Name geladen und gecacht statt einer
fest verdrahteten Default-Stimme; das UI bekommt ein Dropdown mit
allen 26 deutschen Pocket-TTS-Stimmen (/api/voices), Auswahl wird im
Browser gemerkt und ist während eines laufenden Gesprächs gesperrt.

Zusätzlich ein optionaler ASTRA_TAILNET_HOST, damit die App über
`tailscale serve` auch von einem anderen Gerät im selben Tailnet
erreichbar ist, ohne die Loopback-only-Härtung für alle anderen
Hosts aufzuweichen.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 5 <noreply@anthropic.com>
Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01LVgSHNHdRx3UNTBodFmhRA
2026-09-07 15:15:13 +02:00

116 lines
5 KiB
Python

"""Configuration and pure request policy, independent of audio hardware."""
import os
from dataclasses import dataclass
@dataclass(frozen=True)
class Settings:
model: str = "qwen3.5:latest"
ollama_url: str = "http://127.0.0.1:11434"
stt_model: str = "mlx-community/nemotron-3.5-asr-streaming-0.6b-8bit"
tts_language: str = "german"
voice: str = "alba"
port: int = 7860
context_tokens: int = 4096
tailnet_host: str | None = None
@classmethod
def from_env(cls):
return cls(
model=os.getenv("ASTRA_MODEL", cls.model),
ollama_url=os.getenv("ASTRA_OLLAMA_URL", cls.ollama_url).rstrip("/"),
stt_model=os.getenv("ASTRA_STT_MODEL", cls.stt_model),
tts_language=os.getenv("ASTRA_TTS_LANGUAGE", cls.tts_language),
voice=os.getenv("ASTRA_VOICE", cls.voice),
port=int(os.getenv("ASTRA_PORT", cls.port)),
tailnet_host=os.getenv("ASTRA_TAILNET_HOST", cls.tailnet_host),
)
VOICES = (
{"name": "alba", "display_name": "Alba", "gender": "weiblich"},
{"name": "anna", "display_name": "Anna", "gender": "weiblich"},
{"name": "azelma", "display_name": "Azelma", "gender": "weiblich"},
{"name": "bill_boerst", "display_name": "Bill Boerst", "gender": "männlich"},
{"name": "caro_davy", "display_name": "Caro Davy", "gender": "weiblich"},
{"name": "charles", "display_name": "Charles", "gender": "männlich"},
{"name": "cosette", "display_name": "Cosette", "gender": "weiblich"},
{"name": "eponine", "display_name": "Eponine", "gender": "weiblich"},
{"name": "estelle", "display_name": "Estelle", "gender": "weiblich"},
{"name": "eve", "display_name": "Eve", "gender": "weiblich"},
{"name": "fantine", "display_name": "Fantine", "gender": "weiblich"},
{"name": "george", "display_name": "George", "gender": "männlich"},
{"name": "giovanni", "display_name": "Giovanni", "gender": "männlich"},
{"name": "jane", "display_name": "Jane", "gender": "weiblich"},
{"name": "javert", "display_name": "Javert", "gender": "männlich"},
{"name": "jean", "display_name": "Jean", "gender": "männlich"},
{"name": "juergen", "display_name": "Juergen", "gender": "männlich"},
{"name": "lola", "display_name": "Lola", "gender": "weiblich"},
{"name": "marius", "display_name": "Marius", "gender": "männlich"},
{"name": "mary", "display_name": "Mary", "gender": "weiblich"},
{"name": "michael", "display_name": "Michael", "gender": "männlich"},
{"name": "paul", "display_name": "Paul", "gender": "männlich"},
{"name": "peter_yearsley", "display_name": "Peter Yearsley", "gender": "männlich"},
{"name": "rafael", "display_name": "Rafael", "gender": "männlich"},
{"name": "stuart_bell", "display_name": "Stuart Bell", "gender": "männlich"},
{"name": "vera", "display_name": "Vera", "gender": "weiblich"},
)
VOICE_NAMES = frozenset(voice["name"] for voice in VOICES)
SYSTEM_PROMPT = (
"Du bist Astra, ein freundlicher deutschsprachiger Gesprächsassistent. "
"Antworte natürlich und knapp, normalerweise in ein bis drei kurzen Sätzen. "
"Deine Antwort wird vorgelesen: kein Markdown, keine Sternchen, keine Listen. "
"Sprich Zahlen und Abkürzungen verständlich aus. Stelle bei Bedarf eine kurze Rückfrage. "
"Du hast keine Werkzeuge, keinen Internetzugang und keinen Zugriff auf Dateien oder Apps. "
"Behaupte nicht, Aktionen ausgeführt zu haben."
)
def trim_messages(messages: list[dict], max_chars: int = 10000) -> list[dict]:
"""Retain recent whole turns within a conservative context character budget."""
system = [dict(m) for m in messages if m["role"] == "system"][:1]
if system:
system[0]["content"] = system[0]["content"][: max_chars // 2]
budget = max_chars - sum(len(m["content"]) for m in system)
turns = []
for message in reversed(messages):
if message["role"] not in ("user", "assistant"):
continue
content = message.get("content")
if not isinstance(content, str) or not content:
continue
if len(content) > budget:
if not turns:
turns.append({"role": message["role"], "content": content[-budget:]})
break
turns.append({"role": message["role"], "content": content})
budget -= len(content)
turns.reverse()
while turns and turns[0]["role"] != "user":
turns.pop(0)
return system + turns
def build_request(settings: Settings, messages: list[dict]) -> dict:
return {
"model": settings.model,
"messages": trim_messages(messages),
"think": False,
"stream": True,
"keep_alive": -1,
"options": {
"num_ctx": settings.context_tokens,
"num_predict": 256,
"temperature": 0.6,
},
}
def local_origin_allowed(origin: str, port: int = 7860, tailnet_host: str | None = None) -> bool:
allowed = {f"http://localhost:{port}", f"http://127.0.0.1:{port}"}
if tailnet_host:
allowed.add(f"https://{tailnet_host}")
return origin in allowed