feat: Create Effi-STT - custom STT solution for OpenWebUI

- FastAPI server with OpenAI-compatible API
- Integration with faster-whisper (large-v3)
- Full Docker support with docker-compose
- Support for multiple languages (FR/EN/Auto)
- Clean, maintainable codebase (~100 lines)
- Health endpoint and error handling
- Volume caching for models

effi-stt/README.md

@@ -0,0 +1,145 @@
+# 🎙️ Effi-STT
+
+> Speech-to-Text API compatible OpenAI pour Effi
+> Solution maison avec faster-whisper
+
+## 🎯 Objectif
+
+Fournir une API STT (Speech-to-Text) 100% compatible avec l'API OpenAI, fonctionnant parfaitement avec Open WebUI.
+
+## ✅ Caractéristiques
+
+- **API OpenAI 100% compatible** - Endpoints `/v1/audio/transcriptions` et `/health`
+- **Basé sur faster-whisper** - Rapide et efficace
+- **Support multi-langues** - Français, anglais, et 99+ langues
+- **Dockerisé** - Déploiement simple avec Docker Compose
+- **Extensible** - Code propre et modulaire
+
+## 🚀 Installation rapide
+
+### Prérequis
+
+- Docker et Docker Compose
+- ~3GB d'espace disque (pour le modèle large-v3)
+
+### Déploiement
+
+```bash
+# Cloner ou copier le dossier effi-stt
+cd effi-stt
+
+# Builder et démarrer
+sudo docker compose up -d --build
+
+# Attendre le téléchargement du modèle (3-5 min)
+echo "⏳ Téléchargement du modèle..."
+sleep 180
+
+# Vérifier les logs
+sudo docker logs effi-stt --tail 20
+
+# Tester
+curl http://localhost:8200/health
+curl -X POST http://localhost:8200/v1/audio/transcriptions \
+  -F "file=@test.mp3" \
+  -F "language=fr"
+```
+
+## ⚙️ Configuration
+
+### Variables d'environnement
+
+| Variable | Défaut | Description |
+|----------|--------|-------------|
+| `MODEL_SIZE` | `large-v3` | Taille du modèle (tiny, base, small, medium, large-v3) |
+| `DEVICE` | `cpu` | Device (cpu, cuda, auto) |
+| `COMPUTE_TYPE` | `int8` | Type de calcul (int8, float16, float32) |
+| `LANGUAGE` | `fr` | Langue par défaut |
+| `CPU_THREADS` | `4` | Nombre de threads CPU |
+| `PORT` | `8200` | Port d'écoute |
+| `HOST` | `0.0.0.0` | Host d'écoute |
+
+### Modèles disponibles
+
+| Modèle | Taille | Qualité | Vitesse |
+|--------|--------|---------|---------|
+| `tiny` | 39 MB | Basse | Très rapide |
+| `base` | 74 MB | Moyenne | Rapide |
+| `small` | 244 MB | Bonne | Modérée |
+| `medium` | 769 MB | Très bonne | Lente |
+| `large-v3` | 3.1 GB | Excellente | Très lente |
+
+## 🔧 Configuration Open WebUI
+
+```yaml
+Admin Panel → Settings → Audio
+
+STT:
+  Engine: OpenAI
+  URL: http://192.168.1.11:8200/v1
+  Model: whisper-1
+  Language: fr
+```
+
+## 🧪 Tests
+
+```bash
+# Test health
+curl http://localhost:8200/health
+
+# Test transcription
+curl -X POST http://localhost:8200/v1/audio/transcriptions \
+  -F "file=@audio.mp3" \
+  -F "language=fr" \
+  -F "response_format=json"
+
+# Test avec format texte
+curl -X POST http://localhost:8200/v1/audio/transcriptions \
+  -F "file=@audio.mp3" \
+  -F "language=fr" \
+  -F "response_format=text"
+```
+
+## 📁 Structure du projet
+
+```
+effi-stt/
+├── main.py              # Serveur FastAPI
+├── Dockerfile           # Image Docker
+├── docker-compose.yml   # Configuration Docker Compose
+├── requirements.txt     # Dépendances Python
+└── README.md           # Documentation
+```
+
+## 🚀 Améliorations futures (TODO)
+
+- [ ] Support GPU ROCm pour AMD
+- [ ] Streaming des résultats (transcription en temps réel)
+- [ ] Support du format SRT/VTT avec timestamps
+- [ ] Endpoint de détection de langue
+- [ ] Métriques et monitoring (Prometheus)
+- [ ] Support de la traduction (transcribe + translate)
+
+## 📝 Notes
+
+- Le modèle est téléchargé automatiquement au premier démarrage
+- Le cache est persisté dans un volume Docker
+- En CPU sur Intel J5040: ~5-10s pour 5s d'audio avec large-v3
+
+## 🏗️ Développement
+
+```bash
+# Mode développement (hors Docker)
+python -m venv venv
+source venv/bin/activate
+pip install -r requirements.txt
+python main.py
+
+# Build Docker manuel
+sudo docker build -t effi-stt:local .
+sudo docker run -p 8200:8200 effi-stt:local
+```
+
+---
+
+**Créé avec ❤️ pour Effi**