Comble le gap : les voix fraîches + leur manifeste (scope/owner/reference_text) vivent
dans Android/data/com.kazeia.admin/files/voix/ (VoiceStorage.kt), pas dans /voices.
- admin_ingest.py : list_manifests (ls + pull .json), delete_admin_voice. Schéma fondé
sur VoiceStorage.save().
- orchestrator : list_admin_voices, ingest_voice (pull→archive→scope/owner/consentement
→verrou si exclusive→enroll ASR→deploy selon scope), sync_admin. pending = archivée,
ni enrôlée ni déployée. exclusive owner absent = verrou_profil_absent.
- _patient_omnivoice_dir robuste : env → wav_path legacy → sonde MODELS_DIR device
(post-migration /voices.wav_path est VIDE pour une voix déployée).
- store : colonnes scope/owner_name/consent_text_enc (consentement chiffré, PII) +
migration + set_voice_manifest. consent_text déchiffré dans voice_record/voices.
- autosync → sync_admin (le déclencheur auto ingère depuis l'admin).
- API : GET /voices/{serial}/admin, POST /voices/{serial}/admin/sync.
- enroll = ASR du 16s (migration §6) ; reference_text gardé comme trace de consentement.
- tests +8. 46/46. Validé live : manifeste synthétique → .ovsp déployé sur tablette.
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- VOICE_ENROLLMENT_SPEC : le texte de référence est CONNU (phrase de consentement
admin), pas à transcrire → Whisper sort du chemin critique (fallback legacy).
Fenêtre CV_TARGET_S 15→22s pour que consentement + fin riche entrent dans le .cvps.
- VOICE_DEPLOYMENT_SPEC §4 : exclusivité DURE (consentement/RGPD), capturée
record-time (scope+owner au manifeste). Gap acté : ingérer depuis le stockage
ADMIN (pas le provider /voices). Phase 2 = garde-fou on-device. Récap des états.
- enroll.py : CV_TARGET_S=22.0.
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- store : colonne locked_profile_id (+ migration ALTER idempotente), lock_voice/
unlock_voice. Verrou = assignation exclusive à un profil ; NULL = voix généraliste.
- orchestrator : list_voices expose locked_profile_id + used_by_profiles (croise
profile.voice_id) ; sync_device enrôle+déploie les voix en attente, REFUSE de
déployer une voix verrouillée sur une tablette sans le profil propriétaire.
- autosync : VoiceAutoSync — watcher de connexions armable depuis l'UI (désarmé par
défaut), statut par tablette, ne fait rien si store verrouillé (PII), delete opt-in.
- API : lock/unlock, POST /{serial}/sync, GET/POST /voices/autosync (déclarées AVANT
/{serial} pour éviter la capture "autosync" comme serial).
- tests : +8 (verrou, sync verrou-conscient, autosync). 39/39.
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- worker.py : process persistant sous cv_venv (teacher + Whisper chauds), protocole
JSON-lines. Canal stdout propre (fd1→stderr) pour ne pas corrompre l'IPC avec le
bruit torch/librosa.
- bridge.py : pont côté API py3.14 (sans torch) — lance/pilote le worker en
subprocess, jobs sérialisés, démarrage paresseux.
- transcribe.py : Whisper sur le segment PRÉPARÉ (texte == segment enrôlé), défaut
"small" ("base" transcrit mal le FR, validé).
- Validé live : 1 worker chaud sert ping+transcribe(fr)+enroll, réutilisé (même PID),
protocole non corrompu (bruit libs → stderr).
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- enroll.py : réimplémentation configurable de cv_make_prompt (env CV_REPO/CV_TEACHER),
teacher chargé une fois (singleton), + préparation WAV obligatoire (mono/16k/~15s)
car le tokenizer s3 plante >30s et la similarité chute <8s.
- Sortie GGUF arch cosyvoice-prompt-speech, 4 tenseurs aux dtypes exacts.
- Validé live : richard.wav (111s stéréo) → richard.cvps structurellement identique à
damien.cvps (feat F32[80,750], embedding F32[192,1], tokens I32[375], text I8).
- Hygiène stdout (museler numba/librosa) en prévision de l'IPC worker.
NB : tourne sous cv_venv (torch), PAS sous l'API py3.14 → worker subprocess à venir.
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alf
Kazeia