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Effi/docs/JOURNAL-ESSAIS-TTS-STT.md
Folzo eb2c365220 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
2026-04-05 21:00:53 +02:00

148 lines
4.9 KiB
Markdown

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