P3.1 - x_vector Damien dumpe offline : tts.model.extract_speaker_embedding(damien_15s_24k.wav)
-> f32[1024] = 4 KB. Embed dans l'app comme ressource. Pas de port du speaker
encoder Python (8.9M params), voix fixe = pre-calcul trivial.
P3.2 - reproduction C++ de la construction Python des talker_input_embeds.
Reference modeling_qwen3_tts.py:2124-2233 (mode x_vector_only + non_streaming).
Sequence prefill (19 positions pour 'Bonjour je m'appelle Kazeia', 8 tokens texte):
0..2 : text_projection(text_embed[input_ids[:3]]) role <im_start>assistant\n
3..7 : tts_pad + tok_embd[think/think_bos/lang_fr/think_eos/x_vec] 5 positions codec prefix
8 : tts_bos + tok_embd[codec_pad] 1 position
9..N+8: text_projection(text_embed[input_ids[3:-5]]) + tok_embd[codec_pad] text body
N+9 : tts_eos + tok_embd[codec_pad]
N+10 : tts_pad + tok_embd[codec_bos]
ou tts_*_embed = text_projection(text_embed[tts_bos/eos/pad_token_id]).chunk(3).
Composants : text_embed [151936, 2048] f32 (1.21 GB, a quantiser en P3.5),
text_projection ResizeMLP(2048->2048->1024, SiLU, bias=True), tok_embd talker
[3072, 1024], x_vector [1024], constants (special token ids).
Validation host (g++ -O2) sur phrase 'Bonjour je m'appelle Kazeia' :
mean_rmse = 3.2e-8, max_abs = 1.8e-6 sur les 19 positions vs prefill_embeds
capture du dump Python -> noise pure du f32 (eps ~1.2e-7).
Construction bit-exact.
Reste pour usage texte arbitraire : tokenizer BPE Qwen3 en C++ (llama_vocab
supporte cela en standard, a brancher en P3.4 quand on assemble la lib finale).
Pour l'instant input_ids dumpes depuis Python pour 1 phrase fixe = suffisant
pour P3.3 (integration CP) et P3.4 (assemblage).
Fixtures /opt/Kazeia/tts_talker_dump/ : text_embed.bin, tp_fc1_w/b.bin,
tp_fc2_w/b.bin, damien_xvector.bin, input_ids_full.bin, manifest_text.txt.
Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
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