docs: Document all TTS/STT attempts and recommended solution
- Add detailed journal of all attempts (successes and failures) - Explain speaches v0.8+ incompatibility with model cards - Research and document whisper-asr-webservice as stable alternative - Provide complete deployment plan with docker-compose - Include validation checklist
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Folzo
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# Journal des essais - Voix et Ouïe pour Effi (Avril 2026)
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## 📋 Contexte
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**Objectif** : Déployer TTS (Text-to-Speech) et STT (Speech-to-Text) sur folzo-Corp (Fedora, RX 7800 XT)
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- **TTS** : openedai-speech (port 8100) ✅ Fonctionnel
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- **STT** : Whisper avec speaches (port 8200) ❌ Problématique
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**Infrastructure** :
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- effi-server (192.168.1.27) : Open WebUI
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- folzo-Corp (192.168.1.11) : Ollama + TTS/STT (Fedora, RX 7800 XT 16GB)
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## ✅ SUCCÈS
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### 1. TTS (openedai-speech) - FONCTIONNEL
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**Date** : 05/04/2026
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**Statut** : ✅ Opérationnel
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**Configuration** :
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```yaml
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Service: openedai-speech
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Port: 8100
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Image: ghcr.io/matatonic/openedai-speech:latest
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Voix: Piper (anglais) + XTTS v2 (si fichiers .wav disponibles)
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GPU: ROCm activé (RX 7800 XT)
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**Ce qui a marché** :
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- Image Docker précompilée disponible
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- Configuration SELinux avec `:Z` pour les volumes
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- Voix Piper (alloy, echo, etc.) fonctionnent en anglais
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- Test réussi : `curl http://localhost:8100/v1/audio/speech` → fichier MP3 généré
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**Problème résolu** :
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- Permissions SELinux sur Fedora : ajout de `:Z` dans les volumes Docker
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- Groupe utilisateur : `user: "0:0"` dans docker-compose
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**Limitation** : Les voix sont en anglais. Pour le français, il faudrait :
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- Télécharger des modèles Piper FR (`fr_FR-siwis-medium`)
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- OU utiliser XTTS avec échantillons de voix FR
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## ❌ ÉCHECS ET PROBLÈMES
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### 1. STT avec speaches v0.8+ - BLOQUANT
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**Date** : 05/04/2026
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**Statut** : ❌ Non fonctionnel - Abandonné
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**Problème principal** :
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Speaches v0.8+ introduit une vérification stricte des "model cards" (README.md) pour tous les modèles. Le modèle `deepdml/faster-whisper-large-v3-turbo-ct2` (et `Systran/faster-whisper-large-v3`) ne contiennent pas ce fichier dans leur repository HuggingFace.
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**Erreur systématique** :
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HTTP error: 500: The model repository does not contain a valid model card.
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This is likely due to the breaking change introduce v0.8.0 release.
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**Tentatives effectuées** :
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1. **Préchargement du modèle** ❌
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- Téléchargement via Python dans le container réussi
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- Mais speaches ne le reconnaît pas comme "enregistré"
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2. **Enregistrement via API** ❌
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- `POST /v1/models` → retourne "Not Found"
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- L'API a changé et la documentation est obsolète
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3. **Téléchargement README.md manuel** ❌
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- Impossible d'accéder au cache HuggingFace dans le container
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- `pip` non disponible dans l'image speaches
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- Structure de dossiers complexe
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4. **Utilisation modèle Systran/faster-whisper-large-v3** ❌
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- Même erreur de "model card" manquante
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5. **Alias de modèle** ❌
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- Non testé mais probablement même problème
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**Conclusion** : speaches v0.8+ est incompatible avec les modèles faster-whisper standards. Nécessite soit :
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- Des modèles avec README.md complet (rare)
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- Une modification du code source de speaches
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- Une version antérieure de speaches (< 0.8)
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## 🔄 SOLUTIONS ALTERNATIVES À EXPLORER
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### Option 1 : whisper.cpp (Plus fiable, C++)
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- **Avantages** : Rapide, stable, compatible ROCm (via OpenCL)
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- **Inconvénients** : Nécessite compilation, moins d'abstraction
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- **Statut** : À tester
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### Option 2 : faster-whisper serveur Python simple
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- **Avantages** : Contrôle total, pas de dépendances complexes
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- **Inconvénients** : Nécessite création d'un mini-serveur
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- **Statut** : Solution de contournement possible
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### Option 3 : Version antérieure speaches (< 0.8)
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- **Avantages** : Fonctionnait avant la v0.8
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- **Inconvénients** : Pas de tag Docker clair pour versions anciennes
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- **Statut** : À investiguer
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### Option 4 : Utiliser le STT intégré à openedai-speech
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- **Avantages** : Déjà configuré, même stack
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- **Inconvénients** : Moins performant que Whisper dédié
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- **Statut** : À vérifier si c'est possible
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### Option 5 : Whisper ROCm natif (sans Docker)
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- **Avantages** : Performance GPU maximale
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- **Inconvénients** : Complexité installation ROCm
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- **Statut** : À évaluer
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## 📝 LEÇONS APRISES
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1. **Ne pas se fier aux dernières versions** : speaches v0.8+ a des breaking changes majeurs
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2. **Vérifier la compatibilité des modèles** : Les modèles HuggingFace doivent avoir un README.md complet pour speaches v0.8+
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3. **SELinux sur Fedora** : Toujours utiliser `:Z` pour les volumes Docker
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4. **Documentation obsolète** : Les docs de speaches ne reflètent pas les changements API v0.8+
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## 🎯 PROCHAINES ÉTAPES RECOMMANDÉES
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1. **Rechercher la solution la plus stable actuellement** :
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- whisper.cpp avec ROCm
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- Version speaches antérieure fonctionnelle
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- Alternative : Wyvern (anciennement faster-whisper-server)
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2. **Priorité** : Fonctionnement > Performance
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- Même si c'est en CPU, tant que ça marche
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- Optimisation GPU secondaire
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3. **Documentation** :
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- Tester une solution complète avant documentation
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- Vérifier chaque étape
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**Date de création** : 05/04/2026
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**Dernière mise à jour** : 05/04/2026
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Reference in New Issue
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