docs: komplette CallRec-Dokumentation mit Mermaid-Diagrammen
Architektur, Hardware/Thermik, PipeWire-Audio-Topologie, Aufnahme-Pipeline, Diarization (Anchor-Merge), LLM-Analyse (Gemma-3-4B/NPU), iPhone-BT-HFP, Betrieb/Troubleshooting und Changelog-Chronik. Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
Claude
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# 01 — Hardware
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## Board: Youyeetoo R1
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| Komponente | Detail |
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|---|---|
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| SoC | Rockchip **RK3588S** — 4× Cortex-A76 (max 2,256 GHz) + 4× A55, **NPU 6 TOPS** (3 Kerne) |
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| RAM | 8 GB |
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| OS | Armbian, Kernel 6.1.115, auf SD + eMMC |
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| Netz | WLAN `192.168.1.200` (primär, auto-join) / LAN `192.168.1.50` |
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| Funk | **Intel AX210 M.2**: BT über USB (`hci0`, Name **"Aime"**) + WiFi über PCIe (`wlP4p65s0`). Alter RTL8821CU-USB-Dongle entfernt. |
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| Kühlung | **Lüfterlos** (harte Anforderung). Lüfter am roten POWER-Port war unregelbar (Konstantspannung) und wurde entfernt; echter PWM-Header (FAN 2-Pin, hwmon7) bleibt ungenutzt. |
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## Audio-Hardware
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```mermaid
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flowchart TB
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subgraph PC["Windows-PC"]
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TEAMS["Teams / Medien-Wiedergabe"]
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end
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subgraph BOARD["Youyeetoo R1"]
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UAC2["USB-C: UAC2-Audio-Gadget<br/>(Board erscheint am PC als Headset)"]
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H390["USB-A: Logitech H390 Headset<br/>ALSA card3, 046d:0a8f"]
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ES(("ES8323 3,5mm<br/>DEFEKT"))
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AX["AX210 Bluetooth<br/>'Aime' = BT-Headset fürs iPhone"]
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end
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IPHONE["iPhone 'Skynet16'"]
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TEAMS <--> UAC2
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IPHONE <-->|"HFP/eSCO (mSBC)"| AX
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H390 --- BOARD
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```
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- **Logitech H390 USB-Headset** = Mikrofon + Hörer des Nutzers. Ersetzt den **defekten ES8323**-3,5mm-Pfad
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(Mikrofonverstärkung stand fest auf −42,14 dB, Treiberdefekt; S16-Modus zusätzlich verbuggt → Umstieg 2026-07-07).
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- **USB-C zum PC = UAC2-Gadget:** Der PC sieht das Board als USB-Headset. PC-Audio kommt als ALSA-Capture
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`alsa_input.platform-fc000000.usb...` ins Board; Richtung Board→PC (`alsa_output.platform-fc000000.usb`) hört die Gegenseite den Nutzer.
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- **Headset-Inline-Tasten** (Vol +/−, Mute) = HID-Events auf `/dev/input/event5` → Daemon `aime-headset-keys.service` → `pactl`-Sink-Volume.
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- **Windows-Lautstärkeregler** wirkt nicht auf den Datenstrom, sondern kommt als UAC2-Mixer-Wert (`amixer -c UAC2Gadget numid=7`) →
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`aime-volbridge-headset.sh` pollt und setzt die Headset-Sink-Lautstärke.
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## NPU-Nutzung
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| Aufgabe | Engine | Modell |
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|---|---|---|
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| Whisper-**Encoder** | RKNN (NPU) | `turbo-encoder-fp16.rknn` (selbst konvertiert, Kosinus-Ähnlichkeit 0,9998 zur CPU-Referenz) |
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| LLM-Analyse | rkllm 1.3.0 (NPU) | `gemma3-4b-w8a8g128-16k.rkllm` |
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| Diarization | CPU (sherpa-onnx) | bewusst CPU: RTF 0,194 ≈ NPU-Referenzwert |
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## Thermik (lüfterlos!)
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Whisper/Diarization auf allen A76-Kernen bei Volltakt → `bigcore critical temp` → **Hardware-Schutzabschaltung**
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(zweimal passiert, Aufnahmen schienen „verschwunden“). Gegenmaßnahmen:
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```mermaid
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flowchart LR
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START["transcribeWav() startet"] --> CAP["A76-Takt kappen<br/>2256 → 1608 MHz<br/>(aime-cpucap.sh, sudoers NOPASSWD)"]
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CAP --> WORK["Whisper + Diarization<br/>(~72 °C statt >90 °C)"]
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WORK --> GUARD{"Temp > 90 °C?"}
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GUARD -- ja --> STOPP["SIGSTOP Whisper<br/>bis < 78 °C, dann SIGCONT"]
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GUARD -- nein --> WORK
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WORK --> FIN["finally: Takt zurück auf 2256 MHz"]
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```
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- Cap umschließt **die ganze** `transcribeWav` (Whisper **und** Diarization) — Absturz #2 kam, weil die Diarization nach Whisper wieder mit Volltakt lief.
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- 1,8 GHz wurde getestet und **verworfen** (~90 °C, Guard-Flattern). 1,6 GHz ≈ 72 °C stabil.
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- Seit Whisper-Encoder auf NPU: Transkription 90 °C → **59 °C**; Cap kostet nur noch ~7 % Gesamtzeit.
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@@ -0,0 +1,79 @@
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# 02 — Audio-Topologie (PipeWire)
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Herzstück: virtueller Misch-Bus **`callmix`** (Null-Sink). Alles, was aufgenommen werden soll, wird per
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Loopback dorthin geroutet; der Monitor von `callmix` wird als echte Quelle **`callrec_mix`** („CallRecMix“)
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re-mappt — die wählt die Web-GUI als Aufnahmequelle.
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## Gesamtgraph
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```mermaid
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flowchart LR
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PCIN["PC-Audio (Capture des UAC2-Gadgets)<br/>alsa_input.platform-fc000000.usb"]
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MIC["Headset-Mikrofon H390<br/>alsa_input.usb-Logi...mono-fallback"]
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HS["Headset-Hörer H390<br/>alsa_output.usb-Logi...analog-stereo"]
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GADGET["Gadget-Sink (Board→PC)<br/>alsa_output.platform-fc000000.usb"]
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GATE["micgate<br/>LADSPA Noise-Gate<br/>(swh gate_1410, Thr −45 dB)"]
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MIX[("callmix<br/>Null-Sink")]
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CRMIX["callrec_mix ('CallRecMix')<br/>remap von callmix.monitor"]
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APP["CallRec-App<br/>Aufnahme"]
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PCIN -- "cr_pc2hs (100%)" --> HS
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PCIN -- "cr_pc2mix (60% ≈ −13 dB)" --> MIX
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MIC -- "cr_mic2mix (100%)" --> MIX
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MIC -- "cr_mic2pc (100%)" --> GATE --> GADGET
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MIX -.->|"monitor"| CRMIX --> APP
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```
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Vier Loopbacks, jeder per `media.name`-Tag identifizierbar (robust gegen Index-Verschiebung), Gains setzt
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`si_vol()` im Setup-Skript `/opt/callrec/aime-usb-audio-setup.sh`:
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| Loopback | Weg | Gain | Zweck |
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|---|---|---|---|
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| `cr_pc2hs` | PC → Headset | 100 % | Nutzer hört PC/Teams |
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| `cr_pc2mix` | PC → callmix | **60 % (≈ −13 dB)** | Gegenseite in die Aufnahme (clip-sicher) |
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| `cr_mic2mix` | Mikro → callmix | 100 % | Eigene Stimme in die Aufnahme |
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| `cr_mic2pc` | Mikro → micgate → Gadget | 100 % | Gegenseite hört den Nutzer |
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## Warum Noise-Gate (micgate)?
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Teams-Gegenseite hörte sich selbst verzögert (Selbst-Echo). Nachgewiesen: **akustisches Übersprechen ins
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Mikrofon** (nicht elektrisch, nicht Ohrmuschel — Mute-Tests), und Teams-AGC renormalisiert jede Pegelabsenkung.
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Lösung: LADSPA-Gate im Mikro→PC-Pfad schließt in Sprechpausen → Gegenseite bekommt Stille → kein Echo.
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AEC wurde getestet und **verworfen** (Knistern, kein Nutzen).
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```mermaid
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flowchart LR
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M["Mikrofon<br/>HW-Gain fest Stufe 12 (+1,4 dB)"] --> G{"Pegel > −45 dB?"}
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G -- "ja (Sprache)" --> OPEN["Gate offen → Signal zum PC"]
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G -- "nein (Pause)" --> CLOSED["Gate zu → Stille zum PC<br/>= kein Selbst-Echo"]
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```
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**Gotchas (teuer bezahlt):**
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- Filter-Chain ist ein **Core-Modul**, kein Pulse-Modul → nicht per `pactl load-module`, sondern Drop-in
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`filter-chain.conf.d/micgate.conf` + eigener Dienst `aime-micgate.service`.
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- PipeWire liefert einen eigenen preset-aktivierten `filter-chain.service` mit → **doppeltes** micgate →
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`systemctl --user mask filter-chain.service`.
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- Mikro-HW-Gain **nur** über `pactl set-source-volume $HSMIC 62%` setzen (= HW-Stufe 12). `amixer` direkt
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wird von WirePlumber überschrieben; 100 % = +11 dB → Grundrauschen öffnet das Gate wieder.
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- 2-Mono-Node-Stereo-Graph im Filter-Chain = kein Audio → 1 Mono-Node verwenden.
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- `pkill -f "pipewire -c filter-chain.conf"` killt die eigene SSH-Session (exit 128) → `setsid` nutzen.
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## Merksätze
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- **PC-Audio = die Quelle `alsa_input.platform-fc000000.usb...`**, NICHT deren `.monitor` (der ist stumm —
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hat einmal eine Stunde gekostet). Quellen vor Verwendung mit `parecord` + `ffmpeg astats` auf Signal prüfen.
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- Die GUI filtert alle `*.monitor`-Quellen aus → deshalb der Remap auf `callrec_mix`.
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- Gain-Staging ist clip-kritisch: Übersteuerung (0 dBFS) hat einmal die Diarization-Embeddings zerstört
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→ 14 „Sprecher“ bei einem 2-Personen-Gespräch (Aufnahme #41, bleibt dauerhaft geclippt).
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## Persistenz
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| Einheit | Aufgabe |
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|---|---|
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| `aime-usb-audio.service` (user) | baut die komplette Topologie beim Boot (`aime-usb-audio-setup.sh`); wartet auf micgate, Fallback direkt auf Gadget-Sink |
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| `aime-micgate.service` (user, enabled) | startet die micgate-Filter-Chain |
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| `aime-volume-headset.service` (user) | Windows-Volume-Bridge (UAC2 numid=7 → Headset-Sink) |
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| `aime-headset-keys.service` (root) | H390-Inline-Tasten → Lautstärke |
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| alte `aime-audio-out` / `aime-volume` | ES8323-Ära, **disabled** |
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Kaltstart 2× verifiziert: Topologie, Gate, Volume-Bridge und WLAN kommen ohne Eingriff hoch.
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@@ -0,0 +1,89 @@
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# 03 — Aufnahme-Pipeline
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Vom Klick auf „Stop“ bis zur fertigen Analyse. Crash-sicher: Audio + DB-Zeile werden **vor** der langen
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Verarbeitung persistiert; Transkription/Analyse laufen asynchron im Hintergrund (GUI pollt).
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## Ablauf
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```mermaid
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sequenceDiagram
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participant GUI as Web-GUI
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participant SRV as server.js
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participant REC as recorder.js
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participant WH as Whisper (NPU-Encoder)
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participant DI as diar.js (sherpa, CPU)
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participant LLM as llm.js (Gemma, NPU)
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participant DB as MariaDB
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GUI->>SRV: Stop
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SRV->>REC: stopAndSave()
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REC->>DB: WAV + MP3 + Zeile (status=transcribing)
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Note over REC: kehrt nach ~1,5 s zurück — GUI frei
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REC->>REC: A76-Takt kappen (1,6 GHz)
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REC->>WH: transcribeWav() [BatchedInferencePipeline, batch=8]
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WH-->>REC: Wörter + Zeitstempel
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REC->>DI: diarize() [Timeout = Dauer × 2,5, min. 20 min]
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DI-->>REC: Sprecher-Segmente
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REC->>DB: setTranscript (status=done)
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REC->>REC: finally: Takt zurück
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SRV->>LLM: analyzeRecording() (fire-and-forget, analysis_status=pending)
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LLM->>DB: Titel/Summary/Teilnehmer/Todos (analysis_status=done, analysis_ms)
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GUI->>SRV: Polling analysis_status
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```
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## Pfadwahl Transkription
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```mermaid
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flowchart TB
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A["WAV fertig"] --> B{"Dauer ≤ 30 s?<br/>(SHORT_SEC)"}
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B -- ja --> C["Warm-Daemon transcribe_daemon_cpu.py<br/>CPU-only, koexistiert mit residentem rkllm<br/>kein Modell-Swap → 10-s-Clip in ~53 s statt 120 s"]
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B -- nein --> D["transcribe_cli: faster-whisper large-v3-turbo<br/>Encoder auf NPU, Decoder CPU, batch=8<br/>RTF ≈ 0,39"]
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C --> E["Diarization"]
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D --> E
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```
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- `TRANSCRIBER=npu` (Default) / `=cpu` als Fallback-Schalter in recorder.js.
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- Whisper-Kalibrierung: medium beam1 hatte 11,3 % WER vs. large-v3 — beam5 schlechter, `--initial-prompt`
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mit Begriffsliste **zerstört** den Output (Echo-Loop). Eigennamen-Korrektur passiert deshalb im Text-Layer (Glossar, Kap. 05).
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## Zustandsmodell einer Aufnahme
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```mermaid
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stateDiagram-v2
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[*] --> recording
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recording --> transcribing: stopAndSave() — WAV/MP3/Zeile SOFORT persistiert
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transcribing --> done_transcript: Transkript + Diarization gespeichert
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transcribing --> failed: Absturz/Fehler → GUI zeigt Retry
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failed --> transcribing: POST /retranscribe
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done_transcript --> analyzing: analysis_status=pending
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analyzing --> analyzed: analysis_status=done (analysis_ms gesetzt)
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analyzing --> analysis_error: GUI-Button "Erneut versuchen"
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analysis_error --> analyzing: POST /reanalyze bzw. /reanalyze-llm
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```
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- Hängende `transcribing`-Zeile = Absturz mitten in der Diarization (Transkript wird erst NACH Diar gespeichert)
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→ kein Auto-Resume, GUI-Button „Neu transkribieren“.
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- **NPU-Lock:** alle schweren Jobs (transcribe / analyze / re-diarize) laufen seriell durch `withNpuLock` —
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zwei gleichzeitig fertig werdende Aufnahmen haben sich sonst gegenseitig zerlegt.
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- **GUI-Anzeige „⏱ Analysezeit“:** `analysis_started_at`/`analysis_ms` in der DB; beim Polling auf
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`analysis_status` achten, NICHT auf `status` (sonst wirkt die Summary „leer“).
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## API-Endpunkte (Auszug)
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| Endpunkt | Zweck |
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|---|---|
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| `POST /api/recordings/:id/retranscribe` | Hängende/fehlgeschlagene Transkription neu starten |
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| `POST /api/recordings/:id/reanalyze` `{numSpeakers?}` | Diarization **immer** neu (leer/0 = automatisch, Zahl = Anzahl gepinnt) + LLM neu |
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| `POST /api/recordings/:id/reanalyze-llm` | Nur LLM neu, Diarization/Wörter bleiben |
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| `POST /api/recordings/:id/speaker` `{speaker,name,enroll}` | Sprecher benennen + optional Stimme lernen |
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| `/api/glossary` (CRUD) | Eigennamen-Glossar |
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## Performance-Kennzahlen (71-min-Referenz #69)
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| Schritt | Wert |
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|---|---|
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| Transkription (NPU, batch=8) | RTF ≈ 0,39 |
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| Diarization (CPU) | RTF ≈ 0,19 |
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| Komplett E2E | RTF ≈ 0,9 |
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| LLM-Analyse (Gemma, 10 Chunks + Reduce) | ~20 min |
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| Kurzclip (10 s) komplett | ~53 s |
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@@ -0,0 +1,62 @@
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# 04 — Sprechertrennung (Diarization) & Stimm-Profile
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**Anforderung:** akustische Sprecher-ID ist Pflicht (Raumspinne: 3–4 Personen auf einem BT-Kanal).
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Sprecheranzahl soll **dynamisch** erkannt werden (Personen kommen/gehen) — kein festes Pinnen nötig.
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## Pipeline
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```mermaid
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flowchart TB
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WAV["Mono-WAV"] --> SHERPA["sherpa-onnx Clustering<br/>liefert VIELE Roh-Cluster<br/>(z. B. konstant 27 bei einem 3-Personen-Call — deterministisch)"]
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SHERPA --> EMB["Jedes Cluster neu einbetten<br/>TitaNet-Embedding (spk.embed)"]
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EMB --> SORT["Cluster nach Länge sortieren<br/>(längste zuerst = stabile Reihenfolge)"]
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SORT --> ANCHOR{"Cluster ≥ 3 s?<br/>(DIAR_MIN_SPEAKER_SEC)"}
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ANCHOR -- "ja (Anchor)" --> JOIN{"Kosinus ≥ 0,5 zu<br/>bestehendem Sprecher?<br/>(DIAR_MERGE_THRESHOLD)"}
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JOIN -- ja --> MERGE["dem Sprecher zuordnen"]
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JOIN -- nein --> NEW["neuen Sprecher eröffnen"]
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ANCHOR -- "nein (kurz/Streu)" --> NEAREST["IMMER zum nächstliegenden Anchor<br/>(darf NIE neuen Sprecher eröffnen)"]
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MERGE --> OUT["finale Sprecher (z. B. 27 → 3)"]
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NEW --> OUT
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NEAREST --> OUT
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```
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## Warum Greedy-Anchor-Merge (Geschichte der Fixes)
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1. **Schwellwert-Tuning nutzlos:** Sweep auf 2-Personen-Clip: Threshold 0,7 → 12 Sprecher … 0,95 → 8. Nie 2.
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2. **Union-Find (1. Konsolidierung) instabil:** paarweises Mergen bildet transitive Ketten (A~B~C zieht alles
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zusammen). Ein Grenzfall-Link um Kosinus ≈ 0,5 kippte je nach FP-Rauschen (Multi-Thread-TitaNet unter
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CPU-Last) → derselbe Call ergab 2 / 3 / 7 Sprecher in drei Läufen.
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3. **Greedy-Anchor-Merge (aktuell, `diar.js consolidateSpeakers`):** nur lange Cluster (verlässliche
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Embeddings) dürfen Sprecher eröffnen, Abarbeitung längste-zuerst (ordnungsstabil), kurze Cluster können nur
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zugeordnet werden → Rauschen kann nichts mehr fragmentieren. Verifiziert: 5/5 Läufe konstant 27 → 3.
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## Harte Grenzen / Sackgassen
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- **Überlappendes gleichzeitiges Sprechen** ist mit Mono-Mix prinzipiell nicht trennbar.
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- Geclipptes Audio (0 dBFS) zerstört Embeddings → Fantasie-Sprecher (deshalb Gain-Staging, Kap. 02).
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- sherpa-Quantisierung q5_0: langsamer UND schlechter auf diesem aarch64-Build — tot.
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- Diarization-Timeout skaliert mit Dauer (`diarTimeoutMs()` = Dauer × 2,5, min. 20 min) — der feste
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10-min-Timeout hat 46-min-Aufnahmen abgebrochen. (`parse-options.cc:373`-Ausgabe ist harmloses argv-Echo.)
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## Sprecher-Namen & Stimm-Profile (Enrollment)
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```mermaid
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flowchart LR
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DIAR["Diarization: speaker_00, speaker_01, …"] --> AUTOID["identifySpeakers():<br/>Abgleich gegen gespeicherte Voiceprints"]
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AUTOID --> MERGE2["mergeSpeakerNames():<br/>füllt nur Lücken, manuelle Namen gewinnen"]
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GUI["GUI Sprecher-Editor:<br/>Name eintragen + 'lernen'"] --> API["POST /speaker {speaker, name, enroll}"]
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API --> VP[("voiceprints-Tabelle<br/>1 Zentroid pro Name<br/>(laufender Mittelwert, Spalte n)")]
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API --> NAMES[("recordings.speaker_names<br/>JSON, manuell gewinnt")]
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VP --> AUTOID
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```
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- Beim Lernen wird der längste zusammenhängende Sprech-Abschnitt (≥ 1,5 s) des Sprechers als TitaNet-Embedding
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in den Zentroid gefaltet (`db.upsertVoiceprint`) → zukünftige Aufnahmen identifizieren die Person automatisch.
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- Teilnehmerliste der Analyse kommt seit 2026-07-15 **aus der Diarization** (Namen wo bekannt, sonst
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„Sprecher N“) — nicht mehr vom LLM (das listete alle bloß *erwähnten* Namen, 11 statt 3). Siehe Kap. 05.
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## Re-Diarization
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- GUI „↻ Analyse neu“ → Prompt: leer = automatisch (konsolidiert), Zahl = Anzahl gepinnt
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(`--clustering.num-clusters`). Läuft immer unter A76-Takt-Cap (lüfterlos!).
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||||
- `db.replaceWords()` tauscht nur die Sprecher-Zuordnung; Text/Zeitstempel bleiben.
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@@ -0,0 +1,86 @@
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# 05 — LLM-Analyse (Gemma-3-4B auf der NPU)
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## Modell
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|---|---|
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| Modell | **Gemma-3-4B-it**, `gemma3-4b-w8a8g128-16k.rkllm` |
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| Runtime | rkllm **1.3.0** (Upgrade von 1.2.1 — API- und Chat-Template-Änderungen) |
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| Quantisierung | **grouped w8a8 (g128)** — plain w8a8 hat Gemma kaputt-quantisiert; w4a16 auf RK3588 nicht unterstützt |
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| Kontext | 16k konvertiert, **läuft mit 8192** (KV-Cache-RAM auf 8-GB-Board) ≈ 20 000 Zeichen Prompt-Budget |
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| Tempo | ~5 tok/s Decode → Kurzclip ~5 min, 71-min-Aufnahme ~20 min Analyse |
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| Historie | Vorher Qwen2.5-3B (fest 4096 Kontext). Gemma ≈ Gemini-Qualität, aber ~3× langsamer. gemma3n-E4B zu groß (10,4 GB). |
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**Hart:** niemals Online-LLM — alles lokal auf der NPU.
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## Pfadwahl nach Transkriptlänge
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```mermaid
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flowchart TB
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T["Transkript"] --> A{"≤ 4 800 Zeichen?"}
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A -- ja --> SINGLE["analyzeSingle:<br/>EIN Call = bereinigter Dialog + JSON-Analyse<br/>(Fallback: separater JSON-Call bei Echo/Parse-Fehler)"]
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A -- nein --> B{"≤ 20 000 Zeichen?"}
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B -- ja --> WHOLE["analyzeWhole:<br/>GANZES Gespräch in einem Analyse-Call<br/>(kohärente Summary, kleine JSON-Ausgabe)"]
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B -- nein --> LONG["analyzeLong (Map-Reduce):<br/>Chunks à 8 000 Zeichen"]
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LONG --> MAP["MAP: pro Chunk Mini-JSON<br/>(zusammenfassung, teilnehmer, todos)<br/>bewusst minimaler Prompt — lange Regelwände<br/>kippen Gemma in englische Prosa"]
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MAP --> SALV{"JSON parsebar?"}
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SALV -- ja --> COLLECT["einsammeln"]
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SALV -- nein --> PROSE["Prosa retten:<br/>Code-Fences UND rohe {...}-Blobs entfernen<br/>(JSON-Leak-Fix), dann als Teil-Summary nutzen"]
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||||
PROSE --> COLLECT
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COLLECT --> REDUCE["REDUCE: Teil-Summaries (je ≤ 800 Zeichen gekappt)<br/>→ EIN JSON: titel, zusammenfassung,<br/>kernpunkte[], entscheidungen[]<br/>2 Parse-Versuche, Tail wird geloggt"]
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REDUCE --> OUT["Ergebnis"]
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SINGLE --> OUT
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WHOLE --> OUT
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```
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## Strukturierte Zusammenfassung (seit 2026-07-15)
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Das LLM liefert getrennte Felder; `composeSummary()` baut daraus den Summary-Text:
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```
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<Überblick, 2–4 Sätze>
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Kernpunkte:
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• <Punkt>
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• <Punkt>
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Entscheidungen:
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• <Entscheidung>
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```
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GUI rendert mit `white-space: pre-line` (style.css) → Bullets und Absätze sichtbar. Todos bleiben eigenes
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Feld/eigene Liste. **Teilnehmer kommen NICHT vom LLM**, sondern aus der Diarization (Kap. 04) — das LLM
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hatte alle im Gespräch *erwähnten* Namen als Teilnehmer gelistet (11 statt 3 bei Aufnahme #69).
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## Robustheit gegen Gemma-Marotten (alle real aufgetreten)
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| Marotte | Gegenmaßnahme |
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|---|---|
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| Antwortet Prosa statt JSON bei großen Inputs | kleine Chunks (8 000), minimaler Chunk-Prompt, Reduce-Input gekappt + Retry, Prosa-Salvage |
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| Kaputtes JSON leakt in die Summary | `{...}`-Blobs werden vor Salvage entfernt |
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| Todos als Objekte (`{"aufgabe": …}`) statt Strings | `cleanList()` flacht Objekt-Werte zu Strings ab |
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| `"null"` / `"[object Object]"` / lose `?` in Listen | `cleanList()` filtert/trimmt |
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| Echot Feldbeschreibungen statt Inhalt | `echoed()`-Guard → separater JSON-Call |
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| Echot konkrete Beispiele aus dem Prompt (Phantom-Todos, „Kompressor“-Summary) | Korrektur-Regeln bewusst OHNE konkrete Beispiele (`CORRECTION_HINT` abstrakt) |
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| Erfindet Fantasie-Komposita („Audio-Dualeintragung“) | `NO_INVENT`-Regel in allen Summary-Prompts |
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| Chunk-Parse-Fehler variieren pro Lauf (2–3 von 10) | nichtdeterministisch, wird per Salvage aufgefangen; bei schwachem Ergebnis einfach „Analyse neu“ |
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## Eigennamen-Glossar (Whisper hört z. B. „Aime“ als „Amy“)
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```mermaid
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flowchart LR
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G[("glossary-Tabelle<br/>GUI-Tab 'Glossar', /api/glossary")] --> Q{"Eintrag hat<br/>Soundalikes?"}
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Q -- ja --> DET["DETERMINISTISCH: Ganzwort-Ersetzung<br/>direkt auf rec.words VOR der Analyse<br/>(applyGlossaryText / glossaryMap)"]
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Q -- nein --> HINT["nur als Hinweis in den LLM-Prompt<br/>(glossaryHint)"]
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DET --> LLM2["LLM sieht schon den korrekten Begriff"]
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LLM2 --> BELT["Gürtel+Hosenträger: Ersetzung nochmal<br/>auf Titel/Summary/Todos des LLM-Outputs"]
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```
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Wichtig: Begriffslisten **niemals** als Whisper-`--initial-prompt` (Echo-Loop, verifiziert) und dem 3–4B-Modell
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keine „ersetze X durch Y“-Anweisung anvertrauen (unzuverlässig) — deshalb die deterministische Text-Ersetzung.
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## Zusammenspiel mit Whisper auf der NPU
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rkllm (LLM) und Whisper-NPU-Encoder können nicht gleichzeitig resident sein (RAM-Contention, äußerte sich
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als `rc=-6`). Kurzclips (≤ 30 s) nutzen deshalb den CPU-Whisper-Daemon ohne rkllm-Swap; lange Aufnahmen
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||||
swappen seriell unter dem NPU-Lock.
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@@ -0,0 +1,74 @@
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# 06 — iPhone-Telefonate über Bluetooth (HFP)
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Das Board gibt sich gegenüber dem iPhone als **Bluetooth-Headset** aus („Aime“, AX210/`hci0`). iPhone-Anrufe
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laufen dadurch über das Board: Gegenseite → Aufnahme-Mix, Nutzer-Mikrofon (gegated) → iPhone-Uplink.
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Läuft **parallel** zum PC/USB-Gadget-Pfad — kein Umschalten; bei eingehendem Anruf pausiert der Nutzer sein
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PC-Video manuell.
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## Konfiguration (die funktionierende Kombination)
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- WirePlumber-Drop-in: `bluez5.roles = [a2dp_sink hfp_hf hsp_hs]` + `hfphsp-backend = native`
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(oFono war ein Irrweg, deaktiviert).
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||||
- **Frischer Pair nötig** (auf dem iPhone „Gerät ignorieren“, dann neu koppeln) — alte Bonds machen Ärger.
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||||
- iPhone „Skynet16“ (B4:96…), bt-agent NoInputNoOutput, Gerät muss **Trusted=yes** sein
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||||
(nach Re-Pair stand es auf NO → WirePlumber baut für untrusted Geräte keine HFP-Nodes → Aufnahme #58
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hatte nur die Nahseite).
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||||
- Einziger Verzicht: BT-Ohrhörer als Aufnahmegerät (AG-Rolle) ist aus — Board ist HF-only.
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- `profile="off"` zwischen Anrufen ist **normal**: HFP-Nodes existieren nur während eines aktiven Anrufs
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(eSCO/mSBC, 16 kHz).
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||||
## Audio-Routing während eines Anrufs
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```mermaid
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flowchart LR
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subgraph IPHONE["iPhone (im Anruf)"]
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CALL["Telefonat"]
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end
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||||
subgraph BOARD["Board (BT 'Aime')"]
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FAR["bluez_input.MAC.0<br/>= Gegenseite"]
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||||
UP["bluez_output.MAC.1<br/>= Uplink zum iPhone"]
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||||
MIX[("callmix")]
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||||
GATE["micgate.out (gegatetes Mikro)"]
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||||
HS["Headset-Hörer"]
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||||
end
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CALL --> FAR
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FAR --> MIX
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FAR --> HS
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GATE --> UP --> CALL
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```
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**Echo-Fix:** WirePlumber verlinkte den Uplink zunächst mit `callrec_mix` (ungegatetes Mikro + Gegenseite
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selbst!) → Gegenseite hörte sich selbst. Korrekt: Uplink ← **micgate.out**. Vom Nutzer bestätigt echofrei.
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## Automatik
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```mermaid
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||||
sequenceDiagram
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participant IP as iPhone
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participant BZ as BlueZ/WirePlumber
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participant W as aime-iphone-route.sh (Watcher)
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participant PW as PipeWire
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IP->>BZ: Anruf beginnt (eSCO aufgebaut)
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BZ->>PW: HFP-Nodes erscheinen (bluez_input/.0, bluez_output/.1)
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W->>PW: erkennt neue Nodes
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W->>PW: Gegenseite → callmix + Headset verlinken
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||||
W->>PW: Uplink ← micgate.out verlinken (Echo-Fix)
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||||
IP->>BZ: Anruf endet
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||||
BZ->>PW: HFP-Nodes verschwinden (profile=off — normal)
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||||
```
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- Watcher persistent: `/opt/callrec/aime-iphone-route.sh` + `aime-iphone-route.service`; überlebt Reboots
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(Config/Service/Bond+Trusted verifiziert).
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||||
- Der Watcher-Neustart lässt callmix/Loopbacks intakt.
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||||
## Offen
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- App-seitiger automatischer Aufnahme-Start bei iPhone-Anrufen.
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- Voller E2E-Test „Anruf → Aufnahme → Analyse“ über den BT-Pfad.
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||||
## Referenz: BT-Bond-Quirks (Ohrhörer, historisch)
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Buds mit No-Bonding-Quirk: LinkKey musste manuell in `/var/lib/bluetooth` persistiert werden
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||||
(btmon-Capture-Prozedur). RTL8821CU-Wedge-Recovery (USB-Reset, nur über LAN .50) — betrifft den alten
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||||
Dongle, der entfernt wurde; nur noch relevant, falls die Hardware zurückkommt.
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@@ -0,0 +1,80 @@
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# 07 — Betrieb
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> ⚠️ Dieses Repo ist **privat**; hier stehen LAN-Zugangsdaten. Nicht öffentlich stellen.
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## Zugänge
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| System | Zugang |
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|---|---|
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| Board SSH | `root@192.168.1.200` (WLAN, primär) / `root@192.168.1.50` (LAN), PW `123456` |
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||||
| Web-GUI | `http://192.168.1.200:3000` |
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||||
| MariaDB (auf dem Board) | DB `callrec`, User `callrec`, PW `callrec123` (kein `sqlite3`/CLI-Client — `mysql` nutzen) |
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||||
| Gitea (diese Doku) | `http://192.168.1.199:3000`, User `sascha` |
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||||
| App-User auf dem Board | `callrec`, Code in `/opt/callrec` |
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||||
## systemd-Einheiten
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| Einheit | Scope | Aufgabe |
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|---|---|---|
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| `callrec.service` | system | Node-App (Web-GUI :3000, Aufnahme, Pipeline) |
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| `callrec-btwatch.service` | system | BT-Headset-Auto-Connect (card-aware) |
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||||
| `callrec-perf.service` | system | CPU-Governor `performance` + A76-Pinning |
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||||
| `aime-usb-audio.service` | user | PipeWire-Topologie beim Boot (callmix, Loopbacks, Remap) |
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||||
| `aime-micgate.service` | user | LADSPA-Noise-Gate-Filter-Chain |
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||||
| `aime-volume-headset.service` | user | Windows-Volume → Headset-Sink (UAC2 numid=7) |
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||||
| `aime-headset-keys.service` | root | H390-Inline-Tasten → Lautstärke |
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||||
| `aime-iphone-route.service` | — | HFP-Routing-Watcher für iPhone-Anrufe |
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||||
| `filter-chain.service` (PipeWire-Standard) | user | **MASKIERT** — würde micgate doppeln |
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||||
| `aime-audio-out` / `aime-volume` | user | ES8323-Ära, **disabled** |
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## Wichtige Pfade auf dem Board
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| Pfad | Inhalt |
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|---|---|
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| `/opt/callrec/*.js` | server / recorder / llm / diar / spk / db / bt |
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| `/opt/callrec/web/` | Vite-Frontend (`npx vite build` nach Änderungen an `src/`) |
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||||
| `/opt/callrec/aime-*.sh` | Setup-/Bridge-/Cap-Skripte |
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||||
| `/opt/callrec/milestones/m1-20260709/` | Meilenstein-1-Snapshot inkl. MANIFEST.md (Rollback) |
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| `/opt/callrec/*.bak-*` | Datei-Backups je Änderung (z. B. `.bak-structsum`, `.bak-anchor`) |
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||||
| `/etc/sudoers.d/callrec-cpucap` | NOPASSWD für `aime-cpucap.sh` (Thermal-Cap) |
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## Deploy-Ablauf (von Windows aus)
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```mermaid
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flowchart LR
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DEV["Datei lokal ändern<br/>(pscp vom Board holen)"] --> BAK["Backup auf Board:<br/>cp X X.bak-<thema>"]
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BAK --> UP["pscp hochladen"]
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UP --> FE{"Frontend<br/>geändert?"}
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FE -- ja --> BUILD["ssh: cd /opt/callrec/web && npx vite build"]
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FE -- nein --> RESTART
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BUILD --> RESTART["systemctl restart callrec"]
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RESTART --> VERIFY["Verifizieren: journalctl -u callrec,<br/>GUI-Test, ggf. reanalyze-llm"]
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VERIFY --> DOC["Doku + Changelog in Gitea aktualisieren"]
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```
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- Windows-Seite: PuTTY-Tools (`plink -batch -pw …`, `pscp`) — OpenSSH-Keys sind nicht hinterlegt.
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- Node-Syntax vor Upload prüfen: `node --check datei.js`.
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## Troubleshooting
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| Symptom | Ursache / Fix |
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|---|---|
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| Zeile hängt auf `transcribing` | Absturz mitten in Diarization → GUI „Neu transkribieren“ (`/retranscribe`) |
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| Summary wirkt leer nach Retranskription | GUI muss `analysis_status` pollen, nicht `status` — Analyse ist fire-and-forget |
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| Board plötzlich aus | Thermik prüfen — Schutzabschaltung; Cap-Skript/Sudoers intakt? (Kap. 01) |
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| Zu viele Sprecher | Audio geclippt? (Gain-Staging Kap. 02) Sonst „Analyse neu“ mit gepinnter Zahl |
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| Teilnehmer ≠ Sprecher | Teilnehmer kommen aus Diarization; Namen im Sprecher-Editor vergeben |
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| Kein far-end bei iPhone-Aufnahme | BT-Gerät `Trusted=yes`? HFP-Nodes erscheinen nur IM Anruf (Kap. 06) |
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| GUI zeigt Quelle ohne Signal | `.monitor`-Falle — Quelle mit `parecord` + `ffmpeg astats` prüfen (Kap. 02) |
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| `pactl load-module module-filter-chain` → „No such entity“ | Filter-Chain ist Core-Modul → Drop-in-Config nutzen (Kap. 02) |
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| rkllm/Whisper `rc=-6` | RAM-Contention — nicht beide NPU-resident; NPU-Lock beachten (Kap. 05) |
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| Analyse „KI Fehler“ bei langen Aufnahmen | Kontext-Überlauf → Chunk-Pfad greift; bei schwachem Ergebnis „Analyse neu“ |
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## Offene Punkte (Stand 2026-07-16)
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- Bedingter Takt-Cap (nur > 15 min Aufnahmedauer) — angeboten, nicht gebaut (~1,4× schnellere Kurzclips).
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- Feinabstimmung Mikro/PC-Balance in einem echten Headset-Call.
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- Glossar Phase 2: nächtlicher systemd-Timer + large-v3-Kandidaten-Vorschläge mit Bestätigung (verschoben).
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- iPhone-Pfad: automatischer Aufnahme-Start + voller E2E-Test (Kap. 06).
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||||
- Qwen-1.5B als schnellerer LLM-Kandidat für Kurzclips (verschoben).
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- Aufnahme #41 bleibt dauerhaft geclippt (Referenz für den Gain-Bug).
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@@ -0,0 +1,59 @@
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# 08 — Changelog
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Chronik der Entwicklungsschritte. **Regel: jede zukünftige Änderung bekommt hier einen Eintrag** (Datum,
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Was, Warum, betroffene Dateien/Backups).
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## 2026-07-16
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- **Doku-Repo angelegt** (dieses Repo, Gitea `callrec-docs`). Ab jetzt verbindliche Ablage inkl. Diagrammen.
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## 2026-07-15/16 — Strukturierte Analyse + Teilnehmer-Fix (`.bak-structsum`)
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- Teilnehmer kommen aus der **Diarization** statt vom LLM (das listete alle *erwähnten* Namen → 11 statt 3 bei #69).
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- Summary strukturiert: Überblick + „Kernpunkte“ + „Entscheidungen“ als Bullets (`composeSummary`, CSS `pre-line`).
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- Chunk-Salvage-JSON-Leak gefixt; Reduce-Input gekappt + Retry; `cleanList` filtert `null`/`[object Object]`/Objekt-Todos.
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- Referenz #69 (71,6 min): Analyse ~20 min, Ergebnis sauber. Bundle `index-B2dSaBty.js`.
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## 2026-07-15 — LLM-Wechsel auf Gemma-3-4B + Marker-Fix
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- Qwen2.5-3B → **Gemma-3-4B-it** (`gemma3-4b-w8a8g128-16k.rkllm`, grouped w8a8; plain w8a8 kaputt, w4a16 nicht unterstützt).
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- rkllm-Runtime 1.2.1 → **1.3.0**. `analyzeWhole` (≤ 20k Zeichen) ersetzt Map-Reduce im Mittelbereich.
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- Qualität ≈ Gemini, ~3× langsamer. Wort-Highlight-Marker lief ~1 Wort voraus → SYNC_MS=250 (`index-CLero27-.js`).
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## 2026-07-14 — Kurzclip-Beschleunigung + Analyse-Timer
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- Clips ≤ 30 s über warmen CPU-Whisper-Daemon ohne rkllm-Swap: 10-s-Clip 120 s → **53 s** (`.bak-shortdaemon`).
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- GUI zeigt Analysezeit live (`analysis_ms`/`analysis_started_at`, `.bak-anatimer`).
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## 2026-07-13 — Diarization stabil + NPU-Meilenstein 2 + iPhone-Repair
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- **Greedy-Anchor-Merge** ersetzt Union-Find: derselbe Call ergab vorher 2/3/7 Sprecher, jetzt konstant 27→3 (`.bak-anchor`).
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- **Meilenstein 2:** Whisper-turbo-Encoder auf NPU produktiv — RTF 1,51 → 0,61, Temp 90 °C → 59 °C; batched (batch=8) → RTF 0,389.
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||||
- iPhone neu gekoppelt, `Trusted=yes` gesetzt (fehlte → keine HFP-Nodes → #58 ohne Gegenseite).
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## 2026-07-09 — Meilenstein-1-Snapshot, Auto-Diarization, Glossar, Whisper-Kalibrierung
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- Snapshot `/opt/callrec/milestones/m1-20260709/` (Rollback-Punkt).
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- Auto-Diarization: 2-stufige Konsolidierung (17→2 verifiziert), `reanalyze` re-diarisiert immer (0=auto / >0=gepinnt).
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- **Glossar Phase 1:** deterministische Ganzwort-Ersetzung + LLM-Hinweis, GUI-Tab, „Aime“ geseedet.
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- Whisper-Kalibrierung: medium beam1 optimal (11,3 % WER vs large-v3); `--initial-prompt` mit Termliste = Echo-Loop (tabu).
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- 46-min-E2E über Nacht sauber (Long-Rec-Fixes produktionsvalidiert).
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## 2026-07-08 — Echo-Fix, Thermal-Crashes, Whisper medium, Sprecher-Lernen, Long-Rec-Analyse
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- **Selbst-Echo der Gegenseite gelöst:** LADSPA-Noise-Gate `micgate` im Mikro→PC-Pfad (Thr −45 dB, Mic-HW niedrig); AEC verworfen. Reboot-verifiziert.
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- **Thermal-Schutzabschaltungen gefixt:** A76-Cap 1,6 GHz über die ganze `transcribeWav` (Whisper+Diar), SIGSTOP-Guard >90 °C; crash-sicheres asynchrones Speichern (`stopAndSave` persistiert vor Transkription); `/retranscribe` für hängende Zeilen.
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- Whisper small → **medium** (Hörfehler).
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- **Sprecher-Umbenennen + Stimm-Lernen** (Voiceprint-Zentroide) + Leertaste Play/Pause.
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- Lange Aufnahmen (> 20 min) analysierbar: Chunked Map-Reduce gegen 4096-Token-Limit; Diar-Timeout skaliert mit Dauer; Lösch-Confirm.
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## 2026-07-07 — MEILENSTEIN 1: USB-Headset-Pfad komplett
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- Logi H390 ersetzt toten ES8323-Mikrofonpfad; callmix + 4 Loopbacks + `callrec_mix`-Remap; Volume-Bridge; Inline-Tasten.
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- Kaltstart-verifiziert. Clip-sicheres Gain-Staging (PC→Mix 60 %) — Übersteuerung hatte Diarization zerstört (14 Sprecher, #41).
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- Re-Diarization mit fester Sprecherzahl (`numSpeakers`), #41 14→2 verifiziert.
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- LLM-Fixes: Phantom-Todo (Prompt-Beispiel-Echo) entfernt, KV-Cache-Clear, leere Todos → `[]`.
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## 2026-07-06
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- ES8323-3,5mm-Mikro als defekt diagnostiziert (Verstärkung fest −42,14 dB) → Entscheidung für USB-Headset.
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## 2026-07-05 — „Helikopter“-Debugging (Referenz)
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- ES8323 S16-Modus = Treiberbug (S24 nutzen); PipeWire/alsaloop-Capture des ES8323 injizierte ~13 Klicks/s,
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arecord nicht; Windows-Shared-Mode-AGC = separates 20-Hz-Pumpen (exklusiv sauber).
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- Sauberer Fallback damals: dual native-clock arecord. Durch Headset-Pfad obsolet.
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## Früher
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- iPhone-BT-HFP-Pfad aufgebaut (Rollen-Drop-in, frischer Pair, Echo-Fix Uplink←micgate, Route-Watcher) — Details Kap. 06.
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- BT-Buds No-Bonding-Quirk: LinkKey manuell persistiert (Referenz, Dongle entfernt).
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