# 🎤 Configuration Audio (STT + TTS)

## Vue d'ensemble

Effi dispose d'un pipeline vocal complet fonctionnant sur **folzo-Corp** (PC Gaming avec RX 7800 XT) :

- **STT** (Speech-to-Text) : Whisper via speaches avec ROCm
- **TTS** (Text-to-Speech) : Piper/XTTS via openedai-speech

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## STT - Speaches (Whisper)

### Configuration Docker Compose

Fichier : `~/speaches/docker-compose.yml` (sur folzo-Corp)

```yaml
services:
  speaches:
    image: speaches:rocm-ct2
    container_name: speaches-stt
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "8200:8000"
    devices:
      - /dev/kfd
      - /dev/dri
    group_add:
      - "44"
      - "991"
    security_opt:
      - seccomp=unconfined
    environment:
      - HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0
      - WHISPER__MODEL=deepdml/faster-whisper-large-v3-turbo-ct2
      - WHISPER__LANGUAGE=fr
      - WHISPER__COMPUTE_TYPE=float32
      - WHISPER__DEVICE=auto
    volumes:
      - speaches-models:/root/.cache/huggingface

  speaches-init:
    image: curlimages/curl:latest
    container_name: speaches-init
    restart: "no"
    depends_on:
      - speaches
    entrypoint: >
      sh -c "sleep 5 &&
      curl -sf -X POST http://speaches:8000/v1/models/deepdml%2Ffaster-whisper-large-v3-turbo-ct2 &&
      echo 'Modèle enregistré'"

volumes:
  speaches-models:
```

### Modèle utilisé

**`deepdml/faster-whisper-large-v3-turbo-ct2`**

- Version optimisée CTranslate2
- Support ROCm (GPU AMD)
- Turbo = version rapide du large-v3
- Langue : Français forcé (`fr`)

### Points importants

1. **Build personnalisé** : L'image `speaches:rocm-ct2` doit être construite localement
2. **Architecture GPU** : gfx1100 (RX 7800 XT)
3. **Compute type** : `float32` en CPU, `float16` en GPU
4. **Initialisation** : Le service `speaches-init` enregistre le modèle au démarrage

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## TTS - OpenedAI-Speech (Piper)

### Configuration Docker Compose

Fichier : `~/openedai-speech/docker-compose.yml` (sur folzo-Corp)

```yaml
services:
  openedai-speech:
    image: ghcr.io/matatonic/openedai-speech
    container_name: openedai-speech
    restart: unless-stopped
    ports:
      - "8100:8000"
    volumes:
      - ./tts-voices:/app/voices
      - ./tts-config:/app/config
    devices:
      - /dev/kfd
      - /dev/dri
    group_add:
      - "44"
      - "991"
    environment:
      - HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0
      - HIP_VISIBLE_DEVICES=0
```

### Voix disponibles

#### Piper (CPU - Recommandé pour usage standard)

**Voix française** : `fr_FR-upmc-medium`

```bash
# Téléchargement
cd ~/openedai-speech/tts-voices
wget https://huggingface.co/rhasspy/piper-voices/resolve/main/fr/fr_FR/upmc/medium/fr_FR-upmc-medium.onnx
wget https://huggingface.co/rhasspy/piper-voices/resolve/main/fr/fr_FR/upmc/medium/fr_FR-upmc-medium.onnx.json
```

Configuration (`tts-config/config.yaml`) :
```yaml
tts-1:
  alloy:
    model: voices/fr_FR-upmc-medium.onnx
    speaker: 0  # 0 = voix féminine
```

### Points importants

1. **group_add numériques** : Utiliser `"44"` et `"991"` (pas les noms)
2. **ROCm activé** : `HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0`
3. **Fallback CPU** : Piper fonctionne aussi en CPU si GPU indisponible

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## Configuration Open WebUI

**Admin Panel → Settings → Audio**

### Paramètres STT

| Paramètre | Valeur |
|-----------|--------|
| Engine | `OpenAI` |
| URL | `http://192.168.1.11:8200/v1` |
| Model | `deepdml/faster-whisper-large-v3-turbo-ct2` |
| API Key | `anything` (valeur quelconque) |

### Paramètres TTS

| Paramètre | Valeur |
|-----------|--------|
| Engine | `OpenAI` |
| URL | `http://192.168.1.11:8100/v1` |
| Model | `tts-1` (Piper) ou `tts-1-hd` (XTTS) |
| Voice | `alloy` |

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## Build CTranslate2 ROCm (speaches)

### Pourquoi un build personnalisé ?

L'image officielle speaches ne publie pas d'image ROCm. Il faut builder CTranslate2 depuis les sources avec :
- Support MIOpen (équivalent ROCm de cuDNN)
- Architecture gfx1100 (RX 7800 XT)

### Procédure de build

```bash
# 1. Cloner le repo
cd ~
git clone https://github.com/speaches-ai/speaches.git
cd speaches

# 2. Modifier le Dockerfile pour gfx1100
cd src
sed -i 's/gfx1101/gfx1100/g' Dockerfile.rocm-ct2

# 3. Build (~50 min la première fois)
docker build -f Dockerfile.rocm-ct2 -t speaches:rocm-ct2 .
```

### Architecture GPU

Vérifier votre architecture :
```bash
docker run --device /dev/kfd --device /dev/dri \
  -e HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0 speaches:rocm-ct2 \
  /opt/rocm-6.3.4/bin/rocminfo | grep -E "gfx|Name"
```

Cartes courantes :
- RX 7800 XT : `gfx1100`
- RX 7900 XTX : `gfx1100`
- RX 7700 XT : `gfx1101`

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## Dépannage audio

### Erreur : "float16 not supported on CPU backend"

**Solution** : Changer `WHISPER__COMPUTE_TYPE` :
```yaml
environment:
  - WHISPER__COMPUTE_TYPE=int8  # ou float32
```

### Erreur : "Unable to find group render"

**Solution** : Utiliser les GID numériques :
```yaml
group_add:
  - "44"   # video
  - "991"  # render
```

### Erreur : "hipErrorInvalidDeviceFunction"

**Cause** : Mauvaise architecture GPU dans le build
**Solution** : Rebuilder avec la bonne valeur gfx (voir section Build)

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## Performance attendue

| Composant | Mode | Latence | Notes |
|-----------|------|---------|-------|
| STT | CPU (int8) | ~10s pour 5s audio | Utilisation 100% CPU |
| STT | GPU (ROCm) | ~1s pour 5s audio | Objectif après rebuild |
| TTS Piper | CPU | ~300ms | Léger, utilisable |
| TTS XTTS | GPU | ~500ms-2s | Qualité supérieure |