lct-hack/backend/app/voice/pipeline.py
Ivan Gerasimov 456f3cd34d lct-06: голосовой контур VAD → STT → звонящий → TTS, с перебиванием
Контур замкнут без LLM: звонящий отвечает заготовками через слот-автомат.
Живой диалог через WebSocket прошёл 5 раз подряд без сбоев: первая
реплика после снятия трубки — 87–154 мс, ход — 1.2–1.4 с, перебивание —
88–90 мс. На LLM до цели 1.5 с остаётся 100–300 мс.

Задача ответа живёт, пока у курсанта доигрывает звук: перебивание —
это отмена одной задачи, и tts.end приходит, когда звонящий
действительно замолчал.

Что нашлось при сборке:
- Silero молча выбрасывает цифры: «улица Ленина, дом… квартира…» без
  номеров. Числа и сокращения разворачиваются в слова до синтеза.
- onnxruntime брал все 16 ядер и вытеснял синтез, первый вызов был
  холодным: распознавание 576 мс вместо ~210. Прогрев на старте и по
  4 потока на модель.
- Весь адрес одним предложением — ~455 мс синтеза до первого звука.
  Длинное предложение режется по запятым, номер от улицы не отрывается:
  ~250 мс.
- Первая реплика «Алло! Помогите!» запускалась мимо задачи ответа и не
  перебивалась вовсе.

Отдельно: сломал make dev — num2words попал в pyproject, а Dockerfile
ставил зависимости ручным списком, и бэкенд в контейнере упал на
импорте. Образ теперь ставит зависимости из pyproject.toml.

Голоса в контейнере нет: под WSL модели работают нативно, make back.
2026-09-17 15:04:17 +03:00

248 lines
11 KiB
Python
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

"""Голосовой контур одного звонка: VAD → STT → звонящий → TTS, с перебиванием.
Задача ответа живёт, пока у курсанта **доигрывает звук**, а не только пока идёт
синтез. Поэтому barge-in — это просто отмена этой задачи: одним движением гасятся
распознавание, реплика звонящего, синтез и ожидание конца воспроизведения
(docs/arch/BACKEND.md), а `tts.end` приходит тогда, когда звонящий действительно
замолчал.
"""
import asyncio
import hashlib
import logging
import time
from collections.abc import Callable
from dataclasses import dataclass, field
from pathlib import Path
from uuid import UUID, uuid4
import numpy as np
from app.config import get_settings
from app.domain.events import (
CallerUtterance,
Mood,
Speaker,
SttFinal,
TranscriptAppend,
TtsBegin,
TtsCancel,
TtsEnd,
)
from app.voice.models import TTS_RATE, VoiceModels
from app.voice.text import sentences, speech_chunks
from app.voice.vad import SpeechEnded, SpeechStarted, StreamingVad
log = logging.getLogger(__name__)
#: Если ответ не готов за секунду — звонящий «переспрашивает». Маскирует паузу
#: и сюжетно оправдано для паникующего: это поведение персонажа, а не костыль.
FILLER_AFTER_S = 1.0
FILLERS: dict[Mood, str] = {
Mood.PANIC: "Алло?! Вы тут?!",
Mood.AGGRESSIVE: "Алло! Вы там уснули?!",
Mood.WORRIED: "Алло?..",
Mood.CALM: "Алло?",
Mood.CONFUSED: "Алло... кто это?",
}
CACHE = Path(__file__).resolve().parents[2] / get_settings().models_dir / "cache" / "tts"
@dataclass
class TurnTiming:
"""Разбивка задержки одного хода — то, что меряет DoD «≤ 1.5 с»."""
stt_ms: float = 0.0
caller_ms: float = 0.0
tts_first_ms: float = 0.0
speech_end_to_audio_ms: float = 0.0
filler: bool = False
@dataclass
class VoiceSession:
session_id: UUID
state: object # SessionState; без импорта, чтобы не завязать сессию на голос
models: VoiceModels
send_event: Callable[[object], None]
send_observer: Callable[[object], None]
send_audio: Callable[[bytes], None]
journal: object | None = None
timings: list[TurnTiming] = field(default_factory=list)
_vad: StreamingVad = field(init=False)
_queue: asyncio.Queue = field(init=False)
_worker: asyncio.Task | None = field(init=False, default=None)
_reply: asyncio.Task | None = field(init=False, default=None)
_utterance_id: UUID | None = field(init=False, default=None)
def __post_init__(self) -> None:
self._vad = StreamingVad(self.models.vad_path, endpointing_ms=get_settings().endpointing_ms)
self._queue = asyncio.Queue()
self._worker = asyncio.create_task(self._work())
# ── вход: кадры микрофона ──
def feed(self, frame: bytes) -> None:
for event in self._vad.push(frame):
if isinstance(event, SpeechStarted) and self.speaking:
self.barge_in()
elif isinstance(event, SpeechEnded):
self._queue.put_nowait((event.audio, time.monotonic()))
@property
def speaking(self) -> bool:
return self._reply is not None and not self._reply.done()
def speak(self, text: str, mood: Mood) -> asyncio.Task:
"""Реплика по инициативе звонящего — первая фраза, директива.
Запускается только так, а не прямым `say()`: перебивание отменяет
`self._reply`, и реплика мимо него была бы неперебиваемой. Именно так
первая фраза «Алло! Помогите!» — ровно та, которую оператор перебивает
чаще всего, — не гасилась вовсе.
"""
if self.speaking:
self._reply.cancel()
self._reply = asyncio.create_task(self.say(text, mood))
return self._reply
def barge_in(self) -> None:
"""Оператор перебил. Сервер — авторитет: гасит всё и говорит фронту
выбросить недоигранный звук."""
if not self.speaking:
return
self._reply.cancel()
if self._utterance_id is not None:
self.send_event(TtsCancel(utterance_id=self._utterance_id, reason="barge_in"))
log.info("сессия %s: перебивание", self.session_id)
async def close(self) -> None:
for task in (self._reply, self._worker):
if task is not None:
task.cancel()
# ── ответ звонящего ──
async def _work(self) -> None:
while True:
audio, ended_at = await self._queue.get()
# Новая фраза оператора, пока звонящий ещё говорит, — тоже перебивание.
if self.speaking:
self.barge_in()
self._reply = asyncio.create_task(self._respond(audio, ended_at))
try:
await self._reply
except asyncio.CancelledError:
if asyncio.current_task().cancelling():
raise # отменили сам контур, а не ответ
async def _respond(self, audio: np.ndarray, ended_at: float) -> None:
timing = TurnTiming()
started = time.monotonic()
text = await self.models.transcribe(audio)
timing.stt_ms = (time.monotonic() - started) * 1000
if not text:
return
entry = self.state.append(Speaker.OPERATOR, text)
self.send_event(SttFinal(text=text, at=entry.at))
self.send_observer(TranscriptAppend(entry=entry))
if self.journal:
await self.journal.utterance(self.session_id, entry)
started = time.monotonic()
line = self._caller_line(text)
timing.caller_ms = (time.monotonic() - started) * 1000
await self.say(line.text, line.mood, ended_at=ended_at, timing=timing)
def _caller_line(self, text: str):
state = self.state
if state.slots is None or state.caller is None or state.persona is None:
from app.dialog.caller import CallerLine
return CallerLine(text=FILLERS[Mood.PANIC], mood=Mood.PANIC)
turn = state.slots.hear(text)
return state.caller.reply(turn, state.persona, state.slots)
async def say(
self, text: str, mood: Mood, *, ended_at: float | None = None, timing: TurnTiming | None = None
) -> None:
"""Произнести реплику: событие с текстом, звук по предложениям, ожидание конца."""
self._utterance_id = utterance_id = uuid4()
entry = self.state.append(Speaker.CALLER, text, mood)
self.send_event(CallerUtterance(utterance_id=utterance_id, text=text, at=entry.at, mood=mood))
self.send_observer(TranscriptAppend(entry=entry))
if self.journal:
await self.journal.utterance(self.session_id, entry)
self.send_event(TtsBegin(utterance_id=utterance_id))
playback_ends = time.monotonic()
for index, sentence in enumerate(speech_chunks(text)):
synth_started = time.monotonic()
if index == 0 and ended_at is not None:
pcm = await self._first_sentence(sentence, mood, ended_at, timing)
else:
pcm = await self.synthesize(sentence)
if index == 0 and timing is not None:
timing.tts_first_ms = (time.monotonic() - synth_started) * 1000
if not pcm:
continue
if index == 0 and ended_at is not None and timing is not None:
timing.speech_end_to_audio_ms = (time.monotonic() - ended_at) * 1000
self.send_audio(pcm)
playback_ends = max(playback_ends, time.monotonic()) + len(pcm) / 2 / TTS_RATE
if timing is not None:
self.timings.append(timing)
log.info(
"сессия %s: ответ через %.0f мс после конца фразы (STT %.0f, звонящий %.0f, TTS %.0f%s)",
self.session_id, timing.speech_end_to_audio_ms, timing.stt_ms,
timing.caller_ms, timing.tts_first_ms, ", с филлером" if timing.filler else "",
)
# Ждём, пока курсант дослушает: перебивание в это время отменит задачу.
await asyncio.sleep(max(0.0, playback_ends - time.monotonic()))
self.send_event(TtsEnd(utterance_id=utterance_id))
async def _first_sentence(
self, sentence: str, mood: Mood, ended_at: float, timing: TurnTiming | None
) -> bytes:
"""Первое предложение с филлером: если к секунде после конца фразы звука
ещё нет, звонящий «переспрашивает», а ответ встанет в очередь за ним."""
synthesis = asyncio.ensure_future(self.synthesize(sentence))
remaining = FILLER_AFTER_S - (time.monotonic() - ended_at)
if remaining > 0:
done, _ = await asyncio.wait({synthesis}, timeout=remaining)
if done:
return synthesis.result()
filler = await self.synthesize(FILLERS.get(mood, FILLERS[Mood.PANIC]))
if filler:
self.send_audio(filler)
if timing is not None:
timing.filler = True
return await synthesis
async def synthesize(self, text: str) -> bytes:
return await cached_synthesize(self.models, text)
async def cached_synthesize(models: VoiceModels, text: str) -> bytes:
"""Синтез с кэшем на диске: первая реплика и филлеры звучат мгновенно,
а повторные фразы не синтезируются заново."""
key = hashlib.sha1(f"{models.synthesizer.speaker}|{TTS_RATE}|{text}".encode()).hexdigest()
path = CACHE / f"{key}.pcm"
if path.exists():
return path.read_bytes()
pcm = await models.synthesize(text)
if pcm:
path.parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
path.write_bytes(pcm)
return pcm
async def prefetch(models: VoiceModels, texts: list[str]) -> None:
"""Заранее синтезировать первую реплику и филлеры, пока курсант не снял трубку."""
for text in texts:
for sentence in sentences(text):
await cached_synthesize(models, sentence)