Sascha 2228c57522 feat(persons): eine Person, mehrere Namen und mehrere Stimmproben
Die Identitaet war der NAME. Derselbe Mensch, einmal "Sascha" und einmal
"Sascha Wolf" benannt, existierte zweimal und konnte zwei Cluster benennen
-- Aufnahme #101 (34 s, zwei Menschen) zeigte Michael/Sascha/Sprecher 3/
Sascha Wolf. Der Vornamens-Trick in diar.js hat das ueberdeckt, setzte aber
auch "Markus Ufer" und "Markus Witsch" gleich (Kosinus 0,241).

Neu: persons + person_names (Name = PK, gehoert genau einer Person),
voiceprints.person_id. Mehrere Proben pro Person (max. 8) statt eines
laufenden Mittels; bewertet wird die beste Probe. Score UND Abstand rechnen
zwischen Personen -- vorher rissen zwei Abdruecke desselben Menschen (0,928)
die Abstandspruefung, womit die Zwangsbedingung faktisch aus war.
diar.identityKey bildet Marker-Namen und Abdruecke auf p<person_id> ab.

GUI "Stimmen" zeigt Personen mit Namens-Chips: Namen hinzufuegen/entfernen,
Personen zusammenfuehren, Proben verwerfen.

Altbestand geleert (Dump in backup/), weil lab/vpcos.mjs neben echten
Dubletten (Jens ~ Jens Kuppler = 1,000) auch kontaminierte Abdruecke zeigte:
Johannes lag mit 0,912 an Sascha Wolf, aber 0,115 an Johannes Jeckel.

Verifiziert an #101: Sascha Wolf als zweiter Name derselben Person ->
Re-Diarisierung benennt nur noch Michael + Sascha statt drei Namen fuer zwei
Menschen. GUI mit Playwright geprueft, keine JS-Fehler.
2026-08-07 16:18:33 +02:00

Aime — Dokumentation

Name: Das Projekt heißt Aime (wie der Bluetooth-Name des Boards; vormals „CallRec“). Technische Bezeichner auf dem Board bleiben aus Stabilitätsgründen unverändert: callrec.service, /opt/callrec, DB/User callrec, PipeWire-Quelle „CallRecMix“.

Selbst gehostete Anruf-Aufnahme- und Analyse-Appliance auf einem Youyeetoo R1 (RK3588S) Einplatinenrechner. Nimmt Gespräche auf (PC/Teams über USB-Gadget und iPhone über Bluetooth-HFP), transkribiert mit Whisper (Encoder auf der NPU), trennt Sprecher akustisch (Diarization + Stimm-Profile) und erzeugt eine strukturierte KI-Zusammenfassung (Gemma-3-4B auf der NPU) — komplett offline, keine Cloud.

Inhaltsverzeichnis

Dokument Inhalt
01 – Hardware Board, Audio-Hardware, USB-Gadget, Thermik, NPU
02 – Audio-Topologie PipeWire-Graph: callmix, Loopbacks, Noise-Gate, Volume-Bridges
03 – Aufnahme-Pipeline Aufnahme → Transkription → Diarization → LLM → Datenbank
04 – Sprechertrennung Diarization, Anchor-Merge-Konsolidierung, Stimm-Profile
05 – LLM-Analyse Gemma-3-4B/NPU, Analyse-Pfade, strukturierte Zusammenfassung, Glossar
06 – iPhone-Bluetooth HFP-Pfad, Routing-Watcher, Echo-Fix
07 – Betrieb Services, Zugänge, Backups, Troubleshooting
08 – Changelog Chronik aller Entwicklungsschritte
09 – Suche & Verwaltung Inhaltssuche mit Zeitstempel-Verweis, Papierkorb, Titel umbenennen
10 – Projektansicht Projektordner, Unterreiter, angeheftete Aufnahmen

System-Überblick

flowchart LR
    subgraph Quellen
        PC["Windows-PC<br/>(Teams, Medien)"]
        IPHONE["iPhone<br/>(Telefonate)"]
        USER(("Nutzer<br/>Logi H390 Headset"))
    end

    subgraph R1["Youyeetoo R1 (RK3588S, Armbian, lüfterlos)"]
        PW["PipeWire<br/>Audio-Routing<br/>(callmix + micgate)"]
        APP["Aime Web-App<br/>Node.js :3000"]
        WH["Whisper large-v3-turbo<br/>Encoder auf NPU"]
        DIAR["Diarization<br/>sherpa-onnx + TitaNet"]
        LLM["Gemma-3-4B<br/>rkllm auf NPU"]
        DB[("MariaDB<br/>callrec")]
    end

    PC -- "USB-C (UAC2-Gadget)" --> PW
    IPHONE -- "Bluetooth HFP (AX210)" --> PW
    USER -- "USB-A" --> PW
    PW -- "callrec_mix" --> APP
    APP --> WH --> DIAR --> LLM --> DB
    APP --- DB

Quick Facts

  • Board: 192.168.1.200 (WLAN, primär) / 192.168.1.50 (LAN), Login root
  • Web-GUI: http://192.168.1.200:3000 — Aufnahme, Transkript, Sprecher-Editor, Glossar
  • App-Verzeichnis: /opt/callrec (Node.js, systemd callrec.service)
  • Harte Anforderungen: immer offline (kein Cloud-LLM), akustische Sprecher-ID, kein aktiver Lüfter
  • Details und alle Zugangsdaten: 07 – Betrieb

Repo-Aufbau

Verzeichnis Inhalt
app/ Spiegel von /opt/callrec auf dem Board: Node-Backend (server.js, recorder.js, llm.js, diar.js, spk.js, db.js, bt.js), Vite-Frontend (web/), Python-Inferenz (inference/), Audio-/Setup-Skripte (aime-*.sh), rkllm_server.cpp
system/ System-Konfiguration, Pfade wie auf dem Board: systemd-Units (etc/systemd/system/, home/callrec/.config/systemd/user/), WirePlumber-Drop-ins, micgate-Filter-Chain, sudoers
docs/ Diese Dokumentation

Nicht im Repo (zu groß / Laufzeit-Artefakte): node_modules, web/dist (per npx vite build erzeugbar), Modelle (*.rkllm, *.rknn, models/), rkllm_server-Binary (aus rkllm_server.cpp kompilierbar), Aufnahmen, milestones/, .bak-*.

Restore-Hinweis: app/ → /opt/callrec, system/… → jeweilige Absolutpfade; danach npm install (Root + web/), npx vite build in web/, User-Units mit systemctl --user enable aktivieren (filter-chain.service maskieren!), Details in 07 – Betrieb.

⚠️ Das Repo ist die Kopie — die Wahrheit läuft auf dem Board. Nach jeder Board-Änderung Code hierher zurückspiegeln.

Doku-Regeln

  • Diese Doku ist die verbindliche Ablage für alle zukünftigen Änderungen am System.
  • Jede Änderung: betroffenes Kapitel aktualisieren und Eintrag in 08 – Changelog.
  • Prozesse/Abläufe immer mit Mermaid-Diagramm dokumentieren (Gitea rendert sie direkt).
  • Auf dem Board bleiben .bak-*-Dateien als Rollback-Punkte; Meilenstein-Snapshots unter /opt/callrec/milestones/.
S
Description
Aime (vormals CallRec) - Dokumentation: Architektur, Audio-Topologie, Pipeline, Betrieb (Youyeetoo R1 / RK3588S)
Readme
837 KiB
Languages
JavaScript 77.7%
Python 7.5%
CSS 7.2%
Shell 5.5%
C++ 1.3%
Other 0.8%