stts 0.1.34

Universal STT/TTS Shell Wrapper

🎙️ stts - Universal Voice Shell

📋 Menu

• 🚀 Szybki start
• ⚙️ Konfiguracja
• ✨ Funkcje
• 📊 Wymagania sprzętowe
• 💻 Użycie
• 🔧 Providery
• 🍓 Raspberry Pi
• 🐛 Troubleshooting
• 📁 Struktura
• 📚 Dokumentacja
• 🔗 Powiązane projekty

Repo zostało podzielone na dwa niezależne projekty:

• python/ - wersja Python
• nodejs/ - wersja Node.js (ESM)

Każdy folder ma własne:

• README.md
• Makefile
• Dockerfile
• testy Docker (bez mikrofonu)

Szybki start

użycie STT i TTS w komendzie shell:

./stts | nlp2cmd -r --auto-confirm

#tylko STT
./stts git commit -m "{STT}"
# razem z TTS 
./stts git commit -m "{STT}" | ./stts --tts-stdin
# z TTS espeak angielski
./stts git commit -m "{STT}" | ./stts --tts-stdin --tts-provider espeak --tts-voice en
# z konfiguracją TTS lepszej jakosci
./stts git commit -m "{STT}" | ./stts --tts-provider piper --tts-voice en_US-amy-medium --tts-stdin
# z konfiguracją TTS polski lepszej jakosci
./stts git commit -m "{STT}" | ./stts --tts-provider piper --tts-voice pl_PL-gosia-medium --tts-stdin

./stts --timeout 8 --vad-silence-ms 1200 --stt-provider vosk --stt-model pl

# GPU + szybki start
STTS_GPU_ENABLED=1 STTS_FAST_START=1 ./stts

# CPU-only z mniejszym modelem
./stts --init whisper_cpp:tiny

Uruchamianie komend shell nawet z błędami fonetycznymi za pomocą nlp2cmd:

# tryb shell z placeholderem (voice-driven REPL)
./stts --stt-stream-shell --cmd 'nlp2cmd -r --query "{STT}" --auto-confirm'

# tryb pipeline (1 rozpoznanie -> 1 komenda)
./stts --stt-once | ./stts nlp2cmd -r stdin --auto-confirm --run

./stts --timeout 8 --vad-silence-ms 1200 --stt-provider vosk --stt-model pl | ./stts nlp2cmd -r stdin --auto-confirm --run

output

[15:26:49] 🎤 Mów (max 8s, VAD)... ✅ VAD stop (3.1s / 3.3s)
🔎 audio: 3.1s, rms=-35.7dBFS
[15:26:52] 🔄 Rozpoznawanie... WARNING (VoskAPI:UpdateGrammarFst():recognizer.cc:308) Ignoring word missing in vocabulary: 'chej'
⚠️ Vosk: grammar returned empty, retry without grammar
✅ "lista folderów" (1.1s)
.
./docs
./examples
./.idea
./.pytest_cache
./.git
./scripts
./nodejs
./python
./stts.egg-info
./dist
./articles
./venv

Uwaga: Domyślnie output komend może być buforowany (w zależności od trybu). Jeśli chcesz zawsze widzieć output na żywo, użyj --stream albo ustaw STTS_STREAM=1.

./stts git commit -m "{STT}" | ./stts --tts-stdin
[12:23:19] 🎤 Mów (max 5s, VAD)... ✅ VAD stop (4.4s / 4.6s)
🔎 audio: 4.4s, rms=-44.5dBFS
[12:23:24] 🔄 Rozpoznawanie... ✅ "Aktualizuj dokumentację." (5.7s)
On branch main
Your branch is up to date with 'origin/main'.

nothing to commit, working tree clean

[stts] TTS: provider=piper voice=pl_PL-gosia-medium

Konfiguracja

# Python
cd python
cp .env.example .env
./stts --setup
./stts

# Node.js
cd nodejs
cp .env.example .env
./stts.mjs --setup
./stts.mjs

Szybki setup (bez interakcji, Python):

./stts --init whisper_cpp:tiny

.env (ustawienia / linki / domyślne wartości)

W repo jest /.env.example (oraz osobne python/.env.example, nodejs/.env.example). Skrypty automatycznie wczytują .env.

Najważniejsze zmienne:

• STTS_CONFIG_DIR - katalog na modele/cache (również dla Docker volume)
• STTS_TIMEOUT - czas nagrywania STT (sekundy), domyślnie 5
• STTS_NLP2CMD_ENABLED=1 - włącza NL → komenda przez nlp2cmd
• STTS_NLP2CMD_ARGS=-r - tryb jak w przykładach: nlp2cmd -r "Pokaż użytkowników"
• STTS_NLP2CMD_PARALLEL=1 - prewarm nlp2cmd w tle (mniejsze opóźnienie po STT)
• STTS_NLP2CMD_CONFIRM=1 - pytaj o potwierdzenie przed wykonaniem
• STTS_PIPER_AUTO_INSTALL=1 - auto-instalacja piper binarki (Python)
• STTS_PIPER_AUTO_DOWNLOAD=1 - auto-download modelu głosu piper (Python)
• STTS_TTS_NO_PLAY=1 - nie odtwarzaj audio (przydatne w CI/Docker)
• STTS_STREAM=1 - strumieniuj output komend (bez buforowania)
• STTS_FAST_START=1 - szybszy start (mniej detekcji sprzętu)
• STTS_STT_GPU_LAYERS=35 - whisper.cpp: liczba warstw na GPU (-ngl, wymaga build GPU)
• STTS_GPU_ENABLED=1 - wymuś budowę whisper.cpp z CUDA przy instalacji
• STTS_PIPER_RELEASE_TAG=2023.11.14-2 - wersja piper do pobrania
• STTS_PIPER_VOICE_VERSION=v1.0.0 - wersja głosów piper do pobrania
• STTS_STT_PROVIDER=... - provider STT (np. whisper_cpp, vosk, deepgram)
• STTS_STT_MODEL=... - model STT (np. tiny dla whisper.cpp, small-pl dla vosk)
• STTS_DEEPGRAM_KEY=... - Deepgram API key (dla STT provider=deepgram)
• STTS_DEEPGRAM_MODEL=nova-2 - Deepgram model (dla STT provider=deepgram)
• STTS_WHISPER_MAX_LEN=... - whisper.cpp: limit długości segmentów (opcjonalnie)
• STTS_WHISPER_WORD_THOLD=... - whisper.cpp: próg słów (opcjonalnie)
• STTS_WHISPER_NO_SPEECH_THOLD=... - whisper.cpp: próg ciszy (opcjonalnie)
• STTS_WHISPER_ENTROPY_THOLD=... - whisper.cpp: próg entropii (opcjonalnie)
• STTS_FASTER_WHISPER_DEVICE=auto|cpu|cuda - faster-whisper: urządzenie (opcjonalnie)
• STTS_FASTER_WHISPER_COMPUTE_TYPE=int8|float16|float32 - faster-whisper: typ obliczeń (opcjonalnie)

NLP2CMD (Natural Language → komendy)

W wersji Python i Node możesz:

• wpisać: nlp Pokaż użytkowników
• albo użyć STT: ENTER → powiedz tekst → skrypt odpali nlp2cmd i zapyta o potwierdzenie

Instalacja nlp2cmd:

cd python && make pip-nlp2cmd

TTS: szybki setup + autodiagnostyka (Python)

Jeśli "TTS nie działa" (cisza), najczęstsze przyczyny:

• brak binarki providera (espeak / piper)
• dla piper: brak modelu *.onnx i *.onnx.json
• brak odtwarzacza audio (paplay / aplay / play) dla piper

Test TTS (bez STT)

./stts --tts-test "Test syntezatora mowy"

Setup: espeak (Linux)

make tts-setup-espeak

Setup: piper (Linux, auto-download)

make tts-setup-piper

Piper: automatyczny install + auto-download w runtime

Wersja Python potrafi automatycznie:

• pobrać binarkę piper do ~/.config/stts-python/bin/
• pobrać model i config głosu do ~/.config/stts-python/models/piper/

Ręcznie (CLI):

./stts --install-piper
./stts --download-piper-voice pl_PL-gosia-medium
./stts --tts-provider piper --tts-voice pl_PL-gosia-medium
./stts --tts-test "Cześć, to działa."

Testy w Docker (bez dostępu do audio)

Testy działają przez symulację wypowiedzi usera:

1. Generujemy próbki audio do plików samples/*.wav
2. Do każdej próbki zapisujemy transkrypt w samples/*.wav.txt
3. W testach ustawiamy STTS_MOCK_STT=1 i uruchamiamy --stt-file ...

# wszystkie platformy
make test-docker

# albo osobno
make docker-test-python
make docker-test-nodejs

Testy Docker montują cache/config jako volume (żeby nie pobierać modeli za każdym razem). Domyślne katalogi cache:

• CACHE_DIR_PYTHON=~/.config/stts-python
• CACHE_DIR_NODEJS=~/.config/stts-nodejs

Możesz je nadpisać:

make test-docker CACHE_DIR_PYTHON=/tmp/stts-python-cache CACHE_DIR_NODEJS=/tmp/stts-nodejs-cache

Alternatywnie (wrapper shell):

bash scripts/test_docker_all.sh --cache-python /tmp/stts-python-cache --cache-nodejs /tmp/stts-nodejs-cache

E2E examples

Poniżej są przykłady end-to-end, które da się uruchomić lokalnie oraz w CI.

E2E offline (Docker, bez mikrofonu)

To jest najbardziej powtarzalne (deterministyczne):

• generujemy samples/*.wav
• zapisujemy oczekiwany tekst do samples/*.wav.txt
• ustawiamy STTS_MOCK_STT=1 (STT czyta sidecar zamiast odpalać model)

make docker-test-python
make docker-test-nodejs

E2E offline (placeholder / captions loop)

Tryb --stt-stream-shell pozwala odpalać w pętli komendę-szablon z podstawieniem {STT} / {STT_STREAM}. W CI/Docker możesz to uruchomić jednorazowo z --stt-file:

STTS_MOCK_STT=1 ./stts --stt-file python/samples/cmd_echo_hello.wav \
  --stt-stream-shell --cmd "echo '{STT_STREAM}'" --dry-run

E2E online (Deepgram, STT provider=deepgram)

Wersja Python ma provider deepgram (REST, transkrypcja z pliku WAV).

Wymaga:

• STTS_DEEPGRAM_KEY=...

Przykład (tylko transkrypcja):

STTS_DEEPGRAM_KEY=sk-... STTS_STT_PROVIDER=deepgram ./stts --stt-file python/samples/cmd_ls.wav --stt-only

Model można ustawić:

STTS_DEEPGRAM_KEY=sk-... STTS_STT_PROVIDER=deepgram STTS_DEEPGRAM_MODEL=nova-2 ./stts --stt-file python/samples/cmd_ls.wav --stt-only

✨ Funkcje

• Auto-detekcja sprzętu - sprawdza RAM, GPU, CPU i rekomenduje odpowiedni model
• Wybór STT - whisper.cpp, faster-whisper, vosk, deepgram
• Wybór TTS - espeak, piper (neural), system TTS
• Auto-pobieranie - modele pobierane automatycznie
• Cross-platform - Linux, macOS, Windows, Raspberry Pi
• Zero konfiguracji - interaktywny setup przy pierwszym uruchomieniu
• 🎮 GPU Acceleration - automatyczna kompilacja z CUDA (NVIDIA)
• 🔧 Text Normalization - korekta błędów STT dla komend shell
• ⚡ Fast Start - szybkie uruchamianie z lazy initialization

🎮 GPU Acceleration (CUDA)

Jeśli masz kartę NVIDIA z CUDA toolkit, whisper.cpp zostanie automatycznie skompilowany z GPU:

# Auto-detect (domyślne)
./stts --setup

# Wymuś GPU
STTS_GPU_ENABLED=1 ./stts --setup

# Wymuś CPU-only
STTS_GPU_ENABLED=0 ./stts --setup

Konfiguracja GPU layers (ile warstw modelu na GPU):

# Wszystkie warstwy na GPU (domyślne)
STTS_GPU_LAYERS=99 ./stts

# Tylko 20 warstw na GPU (hybrydowe)
STTS_GPU_LAYERS=20 ./stts

Wymagania:

• NVIDIA GPU z CUDA Compute Capability 5.0+
• CUDA Toolkit (nvcc w PATH)
• cmake

🔧 Text Normalization

STT może zwracać błędny tekst (literówki, źle rozpoznane komendy). TextNormalizer automatycznie poprawia typowe błędy:

Błąd STT	Korekta
el es, l s	ls
eko	echo
kopi, kopiuj	cp
git pusz	git push
pip instal	pip install
sudo apt instal	sudo apt install

Normalizacja jest automatyczna i nie wymaga konfiguracji.

⚡ Optymalizacja szybkości

Dla maksymalnej szybkości:

# Fast start (pomija wolną detekcję sprzętu)
STTS_FAST_START=1 ./stts

# Użyj mniejszego modelu
./stts --init whisper_cpp:tiny

# GPU + optymalne wątki (auto)
STTS_GPU_ENABLED=1 ./stts

Zmienne wydajnościowe:

Zmienna	Opis	Domyślnie
STTS_GPU_ENABLED	Wymusz GPU (1) lub CPU (0)	auto
STTS_GPU_LAYERS	Warstwy na GPU	99
STTS_FAST_START	Szybki start	1
STTS_STREAM	Strumieniuj output	0

🚀 Instalacja

# 1. Pobierz
git clone https://github.com/wronai/stts
cd stts

# 2. Uruchom (wybierz wersję)
./stts           # Python 3.8+
./stts.mjs       # Node.js 18+

# 3. Opcjonalnie: zainstaluj globalnie
sudo ln -s $(pwd)/stts /usr/local/bin/stts
sudo ln -s $(pwd)/stts.mjs /usr/local/bin/stts-node

🔄 Python vs Node.js

Cecha	Python (python/stts)	Node.js (nodejs/stts.mjs)
Wymagania	Python 3.8+	Node.js 18+
Windows	✅ Pełne	⚠️ Częściowe
Linux/macOS	✅	✅
Zależności	0 (stdlib)	0 (stdlib)

Zależności systemowe

# Linux (Ubuntu/Debian)
sudo apt install espeak alsa-utils sox

# macOS
brew install espeak sox

# Windows
# Python + espeak (lub użyj system TTS)

📊 Wymagania sprzętowe

STT (Speech-to-Text)

Provider	Min RAM	GPU	Offline	Jakość	Szybkość
whisper.cpp	1 GB	❌	✅	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐
faster-whisper	2 GB	✅ (opt)	✅	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐
vosk	0.5 GB	❌	✅	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
deepgram	0.5 GB	❌	❌	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐

Modele Whisper

Model	RAM	VRAM	Rozmiar	Jakość
tiny	1 GB	-	75 MB	⭐⭐
base	1 GB	-	150 MB	⭐⭐⭐
small	2 GB	-	500 MB	⭐⭐⭐⭐
medium	4 GB	2 GB	1.5 GB	⭐⭐⭐⭐⭐
large	8 GB	4 GB	3 GB	⭐⭐⭐⭐⭐

TTS (Text-to-Speech)

Provider	Min RAM	Jakość	Offline
espeak	0.1 GB	⭐⭐	✅
piper	0.5 GB	⭐⭐⭐⭐⭐	✅
system	-	⭐⭐⭐	✅

💻 Użycie

Voice Shell (interaktywny)

./stts

🔊 stts> make build       # wpisz komendę
🔊 stts>                  # ENTER = nagrywanie głosu
🔊 stts> exit             # wyjście

Command Wrapper

# Uruchom komendę z głosowym output
./stts make build
./stts python script.py
./stts kubectl get pods
./stts git status

# Ostatnia linijka output zostanie przeczytana na głos

STT placeholder (Python)

W trybie wrapper możesz użyć {STT} jako placeholdera, który zostanie zastąpiony transkryptem z mikrofonu:

STTS_NLP2CMD_ENABLED=1 ./stts nlp2cmd -r --query "{STT}" --auto-confirm

Debug (sprawdź quoting co dokładnie zostanie uruchomione):

STTS_NLP2CMD_ENABLED=1 ./stts --dry-run nlp2cmd -r --query "{STT}" --auto-confirm

Alternatywa (zawsze odporna na quoting): STT → stdout → nlp2cmd stdin:

./stts --stt-once | nlp2cmd -r stdin --auto-confirm

{STT_STREAM} jest aliasem {STT} (MVP). Docelowo można tu podłączyć partial transcripts (live captions).

Daemon Mode: Wake-word + nlp2cmd Service (Python)

Tryb ciągłego nasłuchiwania z wake-word "hej" i integracją z nlp2cmd HTTP service:

# Terminal 1: uruchom nlp2cmd service
nlp2cmd service --host 0.0.0.0 --port 8008
nlp2cmd service --auto-execute --host 0.0.0.0 --port 8008

# Terminal 2: uruchom stts daemon
./stts --daemon --nlp2cmd-url http://localhost:8008
./stts --daemon --nlp2cmd-url http://localhost:8008 --stt-provider vosk --stt-model pl
./stts --daemon --nlp2cmd-url http://localhost:8008 --wake-word "hej" --stt-provider vosk --stt-model pl
./stts --daemon --nlp2cmd-url http://localhost:8008 --wake-word "hej" --stt-provider whisper_cpp --stt-model tiny
./stts --daemon --nlp2cmd-url http://localhost:8008 --wake-word "hej" --stt-provider whisper_cpp --stt-model base
./stts --daemon --nlp2cmd-url http://localhost:8008 --wake-word "hej" --timeout 8 --vad-silence-ms 1200 --stt-provider vosk --stt-model pl

Lepsza jakość STT (polecane offline): whisper_cpp + większy model (np. medium):

./stts --daemon --nlp2cmd-url http://localhost:8008 --stt-provider whisper_cpp --stt-model medium

Uwaga: przy pierwszym uruchomieniu może pobierać model (np. medium ~ 1.5 GB).

Alternatywnie możesz ustawić URL serwisu przez env:

export STTS_NLP2CMD_URL=http://localhost:8008
./stts --daemon --stt-provider whisper_cpp --stt-model medium

Mów do mikrofonu:

• "hejken lista folderów"
• "ken pokaż procesy" (Vosk często rozpoznaje tylko "ken")
• "hey ken uruchom docker"

Pełna lista opcji CLI

Opcja	Parametr	Opis	Przykład
--daemon / --service	-	Tryb ciągłego nasłuchiwania (wake-word)	./stts --daemon
--nlp2cmd-url	URL	URL serwisu nlp2cmd	--nlp2cmd-url http://localhost:8008
--nlp2cmd-timeout	SECONDS	Timeout na HTTP /query do nlp2cmd (gdy "wisi")	--nlp2cmd-timeout 8
--daemon-log	FILE	Zapisz logi do pliku	--daemon-log /tmp/stts.log
--no-execute	-	Tylko tłumacz (nie wykonuj komend)	--no-execute
--trigger	SPEC	Trigger: fraza=CMD lub /regex/=CMD (omija nlp2cmd)	--trigger "pokaż procesy=ps aux"
--triggers-file	FILE	Plik z triggerami (linia: fraza=CMD lub /regex/=CMD)	--triggers-file triggers.txt
--wake-word	PHRASE	Ustaw jedną frazę wake-word (bez wariantów/fonetyki)	--wake-word "hejken"
--stt-provider	NAME	Provider STT	--stt-provider whisper_cpp
--stt-model	VALUE	Model STT	--stt-model medium
--timeout	SECONDS	Maksymalny czas nagrania (mic/VAD)	--timeout 12
--vad-silence-ms	MS	Cisza potrzebna do zakończenia wypowiedzi (VAD)	--vad-silence-ms 1200
--tts-provider	NAME	Provider TTS	--tts-provider piper
--tts-voice	VOICE	Głos TTS	--tts-voice pl_PL-gosia-medium
--stt-file	FILE	Transkrybuj plik WAV (zamiast mikrofonu)	--stt-file audio.wav
--stt-only	-	Tylko STT, bez wykonania	--stt-only
--stt-once	-	Jednorazowe STT → stdout	--stt-once
--dry-run	-	Pokaż komendę bez wykonania	--dry-run
--safe-mode	-	Zawsze pytaj przed wykonaniem	--safe-mode
--stream	-	Strumieniuj output komendy	--stream
--fast-start	-	Szybszy start (mniej detekcji)	--fast-start
--stt-gpu-layers	N	Liczba warstw na GPU (whisper.cpp)	--stt-gpu-layers 35
--tts-test	[TEXT]	Test TTS i wyjdź	--tts-test "Hello"
--tts-stdin	-	Czytaj stdin i przeczytaj TTS	echo "test" | ./stts --tts-stdin
--install-piper	-	Pobierz binarkę piper	--install-piper
--download-piper-voice	VOICE	Pobierz głos piper	--download-piper-voice pl_PL-gosia-medium
--list-stt	-	Lista dostępnych STT	--list-stt
--list-tts	-	Lista dostępnych TTS	--list-tts
--setup	-	Interaktywny wizard	--setup
--init	PROVIDER[:MODEL]	Szybka inicjalizacja	--init whisper_cpp:medium
--help	-	Pokaż pomoc	--help

Przykłady użycia

# Daemon mode z Vosk (lekki, szybki):
./stts --daemon --nlp2cmd-url http://localhost:8008 --stt-provider vosk --stt-model small-pl

# Daemon mode z Whisper.cpp (lepsza jakość):
./stts --daemon --nlp2cmd-url http://localhost:8008 --stt-provider whisper_cpp --stt-model medium

# Daemon mode: ustaw jedną frazę wake-word (tylko "hejken", bez "ken/kan" itd.)
./stts --daemon --nlp2cmd-url http://localhost:8008 --wake-word "hejken"

Uwaga (Vosk): dla bardzo krótkich wake-word (np. `hej`, `hey`) STT często "gubi" token. Wtedy daemon przechodzi w tryb 2-etapowy:

- **Etap 1:** nasłuchuje tylko wake-word z Vosk grammar (z automatycznie generowanymi wariantami fonetycznymi)
- **Etap 2:** po wykryciu wake-word nagrywa osobno właściwą komendę (bez grammar)

Jeśli zależy Ci na *maksymalnie ścisłym* wake-word bez wariantów, ustaw dłuższą frazę (np. `hejken`) zamiast bardzo krótkiej (np. `hej`).

# Daemon mode: dłuższe wypowiedzi (domyślnie nagrywa max 5s)
./stts --daemon --nlp2cmd-url http://localhost:8008 --timeout 12 --vad-silence-ms 1200

# Daemon mode: jeśli nlp2cmd czasem długo wykonuje komendy (wygląda jak "zawieszenie"), ustaw krótszy timeout na /query
./stts --daemon --nlp2cmd-url http://localhost:8008 --nlp2cmd-timeout 8

# Alternatywnie: przez zmienną środowiskową
export STTS_WAKE_WORD="hejken"
./stts --daemon --nlp2cmd-url http://localhost:8008

# Daemon mode: triggery (fraza -> komenda). Jeśli trigger pasuje, stts wykona komendę bez nlp2cmd.
./stts --daemon --nlp2cmd-url http://localhost:8008 \
  --trigger "pokaż procesy=ps aux" \
  --trigger "/(lista|pokaż) folder(ów|y)/=ls -la"

# Daemon mode: triggery z pliku
cat > triggers.txt <<'EOF'
# format: fraza=CMD lub /regex/=CMD
pokaż procesy=ps aux
/^otwórz przeglądarkę/=xdg-open https://example.com
EOF
./stts --daemon --nlp2cmd-url http://localhost:8008 --triggers-file triggers.txt

# Jednorazowe STT z pliku:
./stts --stt-file audio.wav --stt-only

# STT → nlp2cmd pipeline:
./stts --stt-once | nlp2cmd -r stdin --auto-confirm

# Test TTS:
./stts --tts-provider piper --tts-voice pl_PL-gosia-medium --tts-test "Test głosu"

# Lista dostępnych providerów:
./stts --list-stt
./stts --list-tts

Zmienne środowiskowe

Zmienna	Opis	Przykład
STTS_STT_PROVIDER	Provider STT	whisper_cpp
STTS_STT_MODEL	Model STT	medium
STTS_TTS_PROVIDER	Provider TTS	piper
STTS_TTS_VOICE	Głos TTS	pl_PL-gosia-medium
STTS_NLP2CMD_URL	URL nlp2cmd service	http://localhost:8008
STTS_DEEPGRAM_KEY	Deepgram API key	...
PICOVOICE_ACCESS_KEY	Picovoice API key	...
STTS_VAD_ENABLED	Włącz VAD	1
STTS_VAD_SILENCE_MS	Czas ciszy do stop (ms)	800
STTS_TIMEOUT	Maksymalny czas nagrania (sekundy)	12
STTS_TTS_NO_PLAY	Nie odtwarzaj audio (CI)	1
STTS_SAFE_MODE	Tryb bezpieczny	1
STTS_FAST_START	Szybszy start	1
STTS_STT_GPU_LAYERS	Warstwy GPU (whisper.cpp)	35

Pipeline (jednorazowe STT → stdout, Python)

Tryb --stt-once wypisuje sam transkrypt na stdout (a logi na stderr), więc nadaje się do pipe:

./stts --stt-once | xargs -I{} nlp2cmd -r "{}"

Strumieniowanie komend z git: Jeśli chcesz zobaczyć output git na bieżąco (bez bufora), użyj:

# Opcja 1: --dry-run + bash
./stts --dry-run git commit -m "{STT}" | bash

# Opcja 2: podstawienie argumentu (brak bufora)
git commit -m "$(./stts --stt-once)"

Pipeline (TTS na końcu, Python)

Jeśli chcesz, żeby dowolny pipeline kończył się TTS (np. przeczytanie ostatniej niepustej linii), użyj:

... | ./stts --tts-stdin

Uwaga: {TTS} nie jest wbudowaną komendą – jeśli chcesz mieć skrót, ustaw alias w swoim shellu (np. alias TTS='stts --tts-stdin').

Uwaga: aliasy (np. TTS) działają w Twoim shellu (bash/zsh), ale nie działają wewnątrz promptu stts>.

Przykład: zbuduj komendę i przeczytaj ją na głos (bez wykonania):

./stts --dry-run git commit -m "{STT}" | ./stts --tts-stdin

Jeśli koniecznie chcesz użyć aliasu, uruchom w normalnym shellu (nie w stts>), ewentualnie przez:

bash -c './stts --dry-run git commit -m "{STT}" | TTS'

Makefile Integration

# Dodaj do Makefile
%_voice:
	./stts make $*

# Użycie:
# make build_voice
# make test_voice

⚙️ Konfiguracja

# Interaktywny setup
./stts --setup

# Jednolinijkowy setup (Python)
./stts --init whisper_cpp:tiny

# TTS w jednej linijce (Python)
./stts --tts-provider espeak --tts-voice pl

# Konfiguracja zapisywana w:
~/.config/stts-python/config.json

Przykładowa konfiguracja

{
  "stt_provider": "whisper_cpp",
  "stt_model": "small",
  "tts_provider": "piper",
  "tts_voice": "pl",
  "language": "pl",
  "timeout": 5,
  "auto_tts": true
}

🔧 Providery

STT: whisper.cpp (rekomendowany)

# Auto-instalacja przy setup
# Lub ręcznie:
git clone https://github.com/ggerganov/whisper.cpp
cd whisper.cpp && make

whisper.cpp + GPU (CUDA)

Jeśli masz CUDA toolkit (nvcc) i chcesz przyspieszyć transkrypcję na GPU:

# podczas instalacji (setup)
STTS_GPU_ENABLED=1 ./stts --setup

# przy uruchomieniu: offload warstw na GPU
./stts --stt-gpu-layers 35
# albo przez env:
STTS_STT_GPU_LAYERS=35 ./stts

STT: faster-whisper (GPU)

pip install faster-whisper

# Użycie (Python)
STTS_STT_PROVIDER=faster_whisper STTS_STT_MODEL=base ./stts --stt-file python/samples/cmd_ls.wav --stt-only

# Strojenie (CPU, szybkie int8)
STTS_FASTER_WHISPER_DEVICE=cpu STTS_FASTER_WHISPER_COMPUTE_TYPE=int8 \
  STTS_STT_PROVIDER=faster_whisper STTS_STT_MODEL=base ./stts --stt-file python/samples/cmd_ls.wav --stt-only

STT: vosk (lekki, RPi)

cd python
make stt-vosk-pl

# Użycie (przykład):
./stts --stt-provider vosk --stt-model small-pl --stt-file samples/cmd_ls.wav --stt-only

STT: coqui (CPU-friendly, dobre akcenty PL)

cd python
make stt-coqui

# Użycie:
./stts --stt-provider coqui --stt-file samples/cmd_ls.wav --stt-only

STT: picovoice (ultra-lekki, embedded)

cd python
make stt-picovoice

# Wymaga klucza API (darmowy na console.picovoice.ai):
export PICOVOICE_ACCESS_KEY="..."
./stts --stt-provider picovoice --stt-file samples/cmd_ls.wav --stt-only

TTS: piper (neural, rekomendowany)

# Przykład (Python):
./stts --tts-provider piper --tts-voice pl_PL-gosia-medium

# albo podaj ścieżkę do modelu .onnx:
./stts --tts-provider piper --tts-voice ~/.config/stts-python/models/piper/pl_PL-gosia-medium.onnx

# Modele trzymane są w:
~/.config/stts-python/models/piper/

# Auto-install piper + auto-download głosu
cd python
./stts --install-piper
./stts --download-piper-voice pl_PL-gosia-medium

# Lub przez Makefile
make tts-setup-piper

TTS: espeak (fallback)

sudo apt install espeak

TTS: rhvoice (natywny polski)

cd python
make tts-rhvoice

# Użycie:
./stts --tts-provider rhvoice --tts-voice Anna --tts-test "Test polskiego głosu"

TTS: coqui-tts (neural, XTTS-v2)

cd python
make tts-coqui

# Użycie:
./stts --tts-provider coqui-tts --tts-voice pl --tts-test "Test neuronowego głosu"

TTS: festival (ultra-lekki)

sudo apt install festival festvox-kallpc16k

# Użycie:
./stts --tts-provider festival --tts-test "Test"

TTS: kokoro (szybki CPU, open-source)

cd python
make tts-kokoro

# Użycie:
./stts --tts-provider kokoro --tts-test "Test"

🍓 Raspberry Pi

Dla RPi rekomendowane:

• STT: vosk (small-pl) lub whisper.cpp (tiny)
• TTS: espeak lub piper

# RPi setup
sudo apt install espeak alsa-utils
./stts --setup
# Wybierz: vosk + espeak

🐛 Troubleshooting

Brak mikrofonu

# Sprawdź
arecord -l

# Zainstaluj
sudo apt install alsa-utils

Brak dźwięku TTS

# Diagnostyka (Python)
./stts --tts-test "Test TTS"

# Jeśli brak espeak/piper/player:
make tts-setup-espeak   # lub make tts-setup-piper

Model nie pobiera się

# Ręczne pobranie whisper
wget https://huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp/resolve/main/ggml-small.bin
mv ggml-small.bin ~/.config/stts/models/whisper.cpp/

📁 Struktura

stts/
├── python/
│   ├── stts
│   ├── README.md
│   ├── Makefile
│   ├── Dockerfile
│   ├── samples/
│   ├── scripts/
│   └── tests/
└── nodejs/
    ├── stts.mjs
    ├── README.md
    ├── Makefile
    ├── Dockerfile
    ├── samples/
    ├── scripts/
    └── tests/

~/.config/
├── stts-python/   # config + models dla Python
└── stts-nodejs/   # config + models dla Node.js

📚 Dokumentacja

• Python: python/README.md – szczegóły TTS, piper, VAD, audio, CLI
• Node.js: nodejs/README.md – szczegóły ESM, Docker, CLI
• Docs: docs/README.md – dodatkowe dokumenty (provider STT/TTS, testy E2E)
• STT providers: docs/stt_providers.md
• TTS providers: docs/tts_providers.md
• Examples: examples/README.md – gotowe skrypty E2E do uruchomienia
• .env: .env.example (root) + python/.env.example + nodejs/.env.example
• Makefile: python/Makefile – targety tts-setup-espeak, tts-setup-piper

🔗 Powiązane projekty

STT/TTS Engines

• whisper.cpp - High-performance inference of OpenAI's Whisper model
• faster-whisper - Faster Whisper transcription with CTranslate2
• vosk - Offline speech recognition API
• piper - Fast, local neural text-to-speech system
• espeak - Compact open source speech synthesizer

CLI Tools

• nlp2cmd - Natural Language to Command converter
• whisper-cli - Command-line interface for Whisper

Audio Libraries

• pyaudio - Python bindings for PortAudio
• sox - Sound eXchange - universal sound processing utility

📜 Licencja

Apache 2.0