Kazeia-engine/dist/TTS_INTEGRATION.md

# Intégration TTS Kazeia-Engine — Guide développeur

> ⚠️ **BLOQUEUR SELinux découvert 02/06 — lire la section 0 avant toute intégration in-app.**
> La lib `libkazeia_tts.so` actuelle (linke `libllama.so` + `libggml-hexagon.so`) **NE FONCTIONNE PAS**
> dans un APK `untrusted_app` à cause d'une policy SELinux Android/Qualcomm qui interdit
> l'accès à `/dev/fastrpc-cdsp` requis par FastRPC. **Rebuild CPU-only requis** pour usage in-app.
> Le speaker encoder (clonage vocal) est lui CPU-only et n'est pas affecté.

**Date** : 02/06/2026
**Cible** : remplacer le pipeline TTS legacy par `libkazeia_tts.so` + façade Kotlin `TtsEngine.kt`. Inclut le **clonage vocal embarqué** via speaker encoder ECAPA-TDNN.

**Runtime** : libllama + libggml (fork ql Qualcomm) avec backend Hexagon HTP V79 — décode ggml in-process. Pas d'ONNX, pas de Python, pas de root.

**Composants in-process** :
- **Talker** Qwen3-TTS via `libllama.so` (texte → codes audio 16 codebooks)
- **CP** (Code Predictor) en ggml C++ avec KV-cache (codes → embeddings audio)
- **Decoder** ggml chraac intégré (embeddings → WAV PCM 24 kHz)
- **Speaker encoder** ECAPA-TDNN optionnel (WAV ref → x_vector[1024] pour clonage vocal)

**Perf prouvée** (Snapdragon 8 Elite SM8750, audio FR 2-5 s) :
- RTF total : ~2.5-3.0 selon longueur (talker 32 ms/frame, CP 70 ms/frame, decoder RTF ~2)
- Clonage vocal : encoder per-call **190-530 ms** selon ref WAV (5-15 s)
- RAM peak : ~3.5 GB (talker f32 1.6 GB + CP 250 MB + decoder 325 MB + vocab 50 MB + fixtures 1.2 GB)
- Clonage ajoute ~34 MB RAM permanent au load

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## 0. Bloqueur SELinux découvert 02/06 — à lire en premier

**Symptôme** : `tts_engine_load` crashe in-app (SIGABRT dans le backend hexagon), pas en standalone `adb shell`.

**Cause identique au LLM** : `libkazeia_tts.so` linke `libllama.so` qui dépend de `libggml-hexagon.so`, qui dlopen `libcdsprpc.so` (FastRPC). La policy SELinux interdit `untrusted_app` d'accéder à `/dev/fastrpc-cdsp` :
```
avc: denied { open } for path="/dev/fastrpc-cdsp"
  scontext=u:r:untrusted_app  tcontext=u:object_r:vendor_qdsp_device
```

**Spécificité TTS** : dans le pipeline TTS Qwen3, le talker fait son **prefill** sur HTP (option C). Mais en pratique, sur des prompts TTS courts (~20-30 tokens), le prefill HTP n'apporte que **~50 ms** vs CPU pur. Donc le rebuild CPU-only impacte **0 perceptiblement** le TTS :

| | Pipeline actuel | TTS CPU-only |
|---|---:|---:|
| Talker prefill | ~50 ms (HTP) | ~150 ms (CPU) |
| Talker loop (decode) | déjà CPU | déjà CPU |
| CP loop | déjà CPU | déjà CPU |
| Decoder chraac | déjà CPU | déjà CPU |
| **Total tour TTS** | **~8 s** | **~8.1 s (+0.1 s)** |

→ Coût négligeable pour TTS. Le rebuild CPU-only **préserve toutes les fonctionnalités** y compris le **clonage vocal embarqué** (le speaker encoder ECAPA-TDNN est CPU-only de toute façon, jamais touché par cette histoire HTP/SELinux).

**Solution** : même rebuild CPU-only (`-DGGML_HEXAGON=OFF`) que pour LLM. Une seule chaîne de libs partagée. Voir `project_engine_selinux_fastrpc_blocker` en mémoire.

**État jusqu'à rebuild** : flag `tts_engine=lib` arme la bascule mais la lib ne fonctionnera pas in-app. Garder `tts_engine=prod` jusqu'à rebuild CPU-only des libs.

## 1. Ce que la lib fait

```
libkazeia_tts.so  (929 KB, SHARED, dépend de libllama + libggml*)
 ├── TtsEngine load(talker_gguf, vocab_gguf, dump_dir, useHtp, nThreads, cpUseCache)
 ├── TtsEngine synthesize(text, outWavPath, maxSteps, seed, sampling, xvectorOverride?)
 ├── TtsEngine encode_speaker_wav(refWavPath) -> FloatArray[1024]   // clonage
 ├── TtsEngine encode_speaker_waveform(pcm, sampleRate)              // clonage in-memory
 └── TtsEngine free(handle)
```

API Kotlin (`TtsEngine.kt`) :

```kotlin
val tts = TtsEngine(
    talkerGguf = "/data/.../talker_f32.gguf",
    vocabGguf  = "/data/.../Qwen3-4B-Q4_0.gguf",
    dumpDir    = "/data/.../tts_dump",
    useHtp     = false,        // true -> HTP0 prefill option C ; false -> CPU pur
    nThreads   = 6,
    cpUseCache = true,         // KV cache CP (gain RTF -39%)
)

// Synthèse classique (voix par défaut = damien_xvector.bin fixture)
val r = tts.synthesize(
    text       = "Bonjour, comment allez-vous ?",
    outWavPath = "/sdcard/out.wav",
    maxSteps   = 256,
    sampling   = TtsSampling()   // top_p=0.95, rep_penalty=1.10 validés
)
println("WAV ${r.frames} frames, ${r.audioMs} ms audio en ${r.totalMs} ms, RTF=${r.totalMs.toFloat()/r.audioMs}")

// Synthèse avec voix clonée
val xvec = tts.encodeSpeakerWav("/sdcard/voix_pierre.wav")  // 1024 floats
val r2 = tts.synthesize(text = "...", outWavPath = "...", xvectorOverride = xvec)

tts.release()
```

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## 2. Build (côté app Android)

### a. Récupérer les artifacts

Sur le host (machine de build) :

```bash
cd /opt/Kazeia-engine/dist
bash build_kazeia_tts.sh
# produit b-jni/libkazeia_tts.so
```

### b. Libs à copier dans `app/src/main/jniLibs/arm64-v8a/`

**8 fichiers obligatoires** (vérifiés via `readelf -d` sur la lib produite) :

| Fichier | Taille | Origine | Rôle |
|---|---:|---|---|
| `libkazeia_tts.so` | 929 KB | `dist/b-jni/` | la lib elle-même |
| `libllama.so` | 35 MB | `dist/lib/` | fork ggml-org/llama.cpp + Hexagon |
| `libggml.so` | 627 KB | `dist/lib/` | ggml core |
| `libggml-base.so` | 6.6 MB | `dist/lib/` | ggml base ops |
| `libggml-cpu.so` | 4.7 MB | `dist/lib/` | ggml CPU backend (NEON ARM v8.6) |
| `libggml-hexagon.so` | 3.3 MB | `dist/lib/` | ggml Hexagon HTP backend (host wrapper) |
| `libggml-htp-v79.so` | 354 KB | `dist/lib/` | DSP skel V79 (chargé via dlopen runtime par libggml-hexagon) |
| `libc++_shared.so` | 1.8 MB | `dist/lib/` | NDK r27d STL (peut être déjà fournie par votre projet) |

**Total** : ~52 MB. Important côté APK mais indispensable. Pas de Maven AAR alternatif — il faut pousser ces .so.

**Crash typique** si une lib manque (vu en bench) :
```
dlopen failed: library "libllama.so" not found: needed by /data/app/.../libkazeia_tts.so
```

→ Vérifier que les 8 libs sont bien dans `jniLibs/arm64-v8a/`.

### c. Copier la façade Kotlin

Copie `dist/jni/TtsEngine.kt` dans `app/src/main/java/com/kazeia/tts/TtsEngine.kt`. Package = `com.kazeia.tts` (cohérent avec l'existant).

### d. Modèles sur la tablette

Inchangé par rapport au pipeline TTS actuel. Push dans le dir habituel :

```
/data/local/tmp/kazeia/tts/
├── talker_f32.gguf                          # Qwen3-TTS talker 1.6 GB
├── tts_dump/
│   ├── cp_f16.gguf                          # CP weights
│   ├── cp_heads.bin
│   ├── cp_codec_embs.bin
│   ├── qwen3tts_decoder.gguf                # decoder ggml chraac
│   ├── text_embed.bin                       # ~1.2 GB
│   ├── tp_fc1_w.bin / tp_fc1_b.bin
│   ├── tp_fc2_w.bin / tp_fc2_b.bin
│   ├── talker_tok_embd.bin                  # tied embed reference
│   ├── damien_xvector.bin                   # voix par défaut (1024 floats)
│   ├── manifest_text.txt                    # constantes BOS/EOS/PAD
│   ├── speaker_encoder.gguf                 # OPTIONNEL : 17 MB clonage vocal
│   └── mel_basis_qwen3tts.bin               # OPTIONNEL : 256 KB librosa mel
└── (vocab_gguf = un Qwen3-4B-Q4_0.gguf pour le tokenizer texte)
```

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## 3. Migration depuis le pipeline TTS legacy

Si tu avais `tts_talker_cpu.cpp` / `tts_cp_cpu.cpp` compilés en source dans le projet app contre un ancien fork ggml :

- **Tu peux les supprimer**. Tout ce code est embarqué dans `libkazeia_tts.so` (tts_engine.cpp + cp_inference.cpp + speaker_encoder.cpp + sampler.cpp + kazeia_text_tokenizer.cpp + chraac decoder statique).
- Tu n'as plus besoin de recompiler quoi que ce soit contre les headers du fork ql — la lib est self-contained.
- Tu n'as plus besoin du tokenizer texte custom — il est dans la lib via `kazeia_text_tokenizer.cpp` qui charge le vocab d'un GGUF Qwen.

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## 4. Exemples d'usage

### Synthèse simple

```kotlin
val tts = TtsEngine(
    talkerGguf = "$kazeiaDir/talker_f32.gguf",
    vocabGguf  = "$kazeiaDir/Qwen3-4B-Q4_0.gguf",
    dumpDir    = "$kazeiaDir/tts_dump"
)
val r = tts.synthesize("Bonjour Pierre, comment vous sentez-vous aujourd'hui ?",
                        outWavPath = "$cacheDir/reply.wav")
playWav(r.outWavPath)
tts.release()
```

### Clonage vocal — encode 1 fois, synth N fois

```kotlin
val tts = TtsEngine(/* ... */, speakerEncoderGguf = "$kazeiaDir/tts_dump/speaker_encoder.gguf",
                                mel_basis_path = "$kazeiaDir/tts_dump/mel_basis_qwen3tts.bin")

// Encode une fois (cache l'utiliser sur les N synthèses qui suivent)
val pierreVoice = tts.encodeSpeakerWav("$voicesDir/pierre_5s.wav")  // ~190 ms

for (text in messages) {
    val r = tts.synthesize(text, outWavPath = nextWav(), xvectorOverride = pierreVoice)
    playWav(r.outWavPath)
}

tts.release()
```

### Sampling tuning

Les défauts (`top_p=0.95`, `rep_penalty=1.10`) sont **validés à l'écoute** sur panel FR (cf mémoire `project_tts_session_28may`). Override possible :

```kotlin
val r = tts.synthesize(text, outWavPath, sampling = TtsSampling(
    cpTemp = 0.9f, cpTopK = 50, cpTopP = 0.95f, cpRepPenalty = 1.10f,
    talkerTemp = 0.9f, talkerTopK = 50, talkerTopP = 0.95f, talkerRepPenalty = 1.10f
))
```

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## 5. Codes d'erreur (`TtsResult.err`)

| Code | Signification |
|---|---|
| 0 | OK |
| -1 | engine nul ou texte/outWavPath nul |
| -2 | pas de tokenizer chargé (vocabGguf manquant au load) |
| -3 | tokens trop courts (texte < 8 tokens BPE) |
| -4 | prefill talker FAIL (modèle, vocab, manifest) |
| -6 | WAV write FAIL |

Au `tts_engine_load` (renvoie `null` → exception Kotlin `IllegalStateException`) :
- talker_gguf ou dump_dir nul
- fichiers fixtures manquants (`text_embed.bin`, `tp_*`, `tok_embd.bin`, `damien_xvector.bin`)
- vocab GGUF invalide
- modèle talker invalide

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## 6. Bench rapide standalone (avant d'intégrer)

Pour vérifier que la lib + libs sont OK avant câblage app :

```bash
adb push dist/b-jni/tts_pipeline /data/local/tmp/kz-engine/bin/
adb push dist/lib/lib*.so /data/local/tmp/kz-engine/bin/

adb shell '
cd /data/local/tmp/kz-engine
export LD_LIBRARY_PATH=./bin
export ADSP_LIBRARY_PATH=./bin
export KZTTS_TEXT="Bonjour, comment allez-vous ?"
export KZTTS_VOCAB_GGUF=Qwen3-4B-Q4_0.gguf
./bin/tts_pipeline talker_f32.gguf tts_dump /tmp/out.wav cpu 64
'
```

Sortie typique :
```
tts_engine_load: 1.0s (talker_n_embd=1024, npe=4, kz_tok=1, cp_cache=1, spk_enc=0)
=== TTS : N=42 frames (audio 3.50s) en 8.5s (RTF 2.43) ===
WAV -> /tmp/out.wav
```

Si la lib charge mais le synth échoue, lire la sortie stderr (codes d'erreur ci-dessus).

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## 7. Checklist d'intégration (à valider en premier in-app)

1. **`System.loadLibrary("kazeia_tts")` réussit** au démarrage de l'app. Si erreur `library "libllama.so" not found`, vérifier qu'il y a bien les 8 libs dans `jniLibs/arm64-v8a/`.

2. **Charge un engine + 1 synthèse** sur un texte fixture FR (« Bonjour. ») : doit produire un WAV audible. Si silence ou bruit, vérifier que `tts_dump/` est complet (notamment `text_embed.bin` 1.2 GB et `tp_fc1/2_*` qui sont obligatoires).

3. **Sanity null/edge** :
   - text vide → err -1
   - text 3 caractères → err -3 (trop court)
   - outWavPath dans un dir inexistant → err -6

4. **Threading** : `TtsEngine.synthesize()` est synchrone, ~3-10 s selon longueur. Appeler depuis `Dispatchers.IO`. Le n_threads est paramétrable au load (défaut 6).

5. **Cycle de vie** : `release()` à appeler quand l'app sort du foreground (3.5 GB de RAM libérée).

6. **Clonage vocal (optionnel)** : si tu fournis `speakerEncoderGguf` + `melBasisPath` au load, tu peux appeler `encodeSpeakerWav()` ensuite. Sinon, l'engine utilise le `damien_xvector.bin` fixture (voix damien).

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## 8. Pièges connus

- **Stack TTS legacy** : si tu avais des sources `tts_talker_cpu.cpp` / `tts_cp_cpu.cpp` compilées contre un fork ggml différent, **tu peux et dois les supprimer**. Tout est dans la lib.

- **chraac decoder** : le decoder ggml chraac est intégré statiquement dans `libkazeia_tts.so`. Pas besoin de pousser `libqwen3tts-decoder.a` séparément, ni le binaire `decoder_subprocess` (l'ancien pattern subprocess est obsolète).

- **HTP TTS** : `useHtp = true` n'apporte rien sur le talker actuel (decode CPU 16.5 tok/s reste meilleur que HTP 3.6 tok/s pour les modèles dense). Garder `useHtp = false` sauf si tu testes le prefill HTP gain.

- **Sample rate** : le clonage vocal `encodeSpeakerWav()` attend du **mono 16-bit 24 kHz**. Si tu lis un WAV à un autre SR, resample externe (libAndroid AudioRecord + resampler ou ffmpeg).

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## 9. Perf détaillée

Pour 3 s d'audio synthétisé, 36 frames (12 frames/s = 80 ms/frame) :

```
prefill         ~150 ms      (talker prompt -> KV initial)
talker_loop    ~1150 ms      (36 frames × 32 ms)
cp_loop        ~2520 ms      (36 frames × 70 ms)
decoder        ~4400 ms      (RTF ~1.3 sur 36 frames)
─────────────────────────
total          ~8.2 s        pour 3 s audio = RTF 2.7
```

Le decoder (chraac) est le pic. Optimisations futures : décoder par chunks de 8 frames pour overlap, ou portage HTP (R&D ouverte).

**Clonage** : +190-530 ms one-time par changement de voix (encode_speaker_wav), 0 ms si on garde la même voix sur plusieurs synthèses.

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## 10. Contacts & support

Code source : `/opt/Kazeia-engine/dist/jni/tts_engine.{h,cpp}` + `cp_inference.cpp` + `speaker_encoder.cpp` + `kazeia_mel.{h,cpp}` + `sampler.{h,cpp}` + `kazeia_tts_jni.cpp`.

Test CLI : `/opt/Kazeia-engine/dist/jni/tts_pipeline.cpp` (binaire `tts_pipeline`).

Bench artifacts : `/opt/Kazeia-engine/dist/b-jni/libkazeia_tts.so` + `tts_pipeline`.

Pour reproduire un bug : capture logcat avec tag `tts_engine`.