Kazeia-central

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Author	SHA1	Message	Date
alf	adc0904009	feat(voice): migration CosyVoice → OmniVoice (.cvps → .ovsp) Suit docs/OMNIVOICE_VOICE_MIGRATION.md (app patiente migrée vc17+, 22/06). - enroll.py : réécriture encodeur OmniVoice (create_voice_clone_prompt → format binaire OVSP : magic\|T_ref\|text_len\|tokens[8*T_ref]\|ref_text). Cap réf 16s. prepare_wav 24kHz. - transcribe.py : ASR interne OmniVoice (plus d'openai-whisper, absent de ov_venv). - transfer.py : omnivoice_dir_for (<MODELS_DIR>/omnivoice/voices), deployed_ovsp, push_ovsp, suffixe .ovsp. - bridge.py : OV_PYTHON (/opt/Kazeia/ov_venv). worker dispatch inchangé. - orchestrator.py : .ovsp, ovsp_bytes ; verrou d'exclusivité + archive WAV INCHANGÉS. - store : colonne cvps_bytes → ovsp_bytes (+ migration ALTER RENAME idempotente). - tests adaptés. 39/39. - validé live sous ov_venv : enroll → .ovsp format byte-identique à damien.ovsp (réf engine) ; auto-ASR FR correcte ; bridge ping/transcribe/enroll chaud OK. Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-06-23 10:15:11 +02:00
alf	92505a4cac	feat(voice): moteur d'enrôlement — worker cv_venv chaud + IPC + transcription - 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). Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>	2026-06-19 14:24:24 +02:00

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alf

adc0904009

feat(voice): migration CosyVoice → OmniVoice (.cvps → .ovsp)

Suit docs/OMNIVOICE_VOICE_MIGRATION.md (app patiente migrée vc17+, 22/06).
- enroll.py : réécriture encodeur OmniVoice (create_voice_clone_prompt → format binaire
  OVSP : magic|T_ref|text_len|tokens[8*T_ref]|ref_text). Cap réf 16s. prepare_wav 24kHz.
- transcribe.py : ASR interne OmniVoice (plus d'openai-whisper, absent de ov_venv).
- transfer.py : omnivoice_dir_for (<MODELS_DIR>/omnivoice/voices), deployed_ovsp,
  push_ovsp, suffixe .ovsp.
- bridge.py : OV_PYTHON (/opt/Kazeia/ov_venv). worker dispatch inchangé.
- orchestrator.py : .ovsp, ovsp_bytes ; verrou d'exclusivité + archive WAV INCHANGÉS.
- store : colonne cvps_bytes → ovsp_bytes (+ migration ALTER RENAME idempotente).
- tests adaptés. 39/39.
- validé live sous ov_venv : enroll → .ovsp format byte-identique à damien.ovsp (réf
  engine) ; auto-ASR FR correcte ; bridge ping/transcribe/enroll chaud OK.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

2026-06-23 10:15:11 +02:00

alf

92505a4cac

feat(voice): moteur d'enrôlement — worker cv_venv chaud + IPC + transcription

- 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).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 (1M context) <noreply@anthropic.com>

2026-06-19 14:24:24 +02:00

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