# Voice STT Quality — îmbunătățiri Whisper

Branch: `voice/stt-quality`. Origine: cererea de a folosi Gemma 4 cloud pentru audio
(infezabil — `gemma4:31b-cloud` n-are audio, E4B e stricat upstream, fără host de deploy).
Pivot la îmbunătățirea Whisper, validat prin `/autoplan` (CEO + Eng review).

## Ce s-a livrat

### 1. Gate rejection halucinații (cost zero latență) — `src/voice/pipeline.py`
- `model.transcribe(..., temperature=0.0)` — **dezactivează scara de fallback** a faster-whisper.
  Codul vechi nu pasa `temperature`, deci folosea implicit `[0.0..1.0]` (6 pași) care re-decoda
  segmentul pe audio prost → exact sursa latențelor de 24.4s / 16.7s din `voice_stt_log.jsonl`.
- `_filter_segments()` — funcție pură nouă care dropează segmentele cu `no_speech_prob` mare,
  `avg_logprob < -1.0` (decoder nesigur) sau `compression_ratio > 2.4` (buclă/gunoi). Zero
  re-decodare. Prinde „Care pune o zana judiciul tugea" / „Acest lucru a fost foarte mult".
- `hotwords += Bitcoin`. `initial_prompt` neatins (evită taxa de latență pe fiecare enunț).
- Teste: `tests/test_voice_pipeline_filter.py` (8 cazuri).

### 2. Unealtă de mining — `tools/voice_stt_mine.py`
- CLI read-only peste `voice_stt_log.jsonl`: frecvențe token, tokeni rari (candidați
  hotwords/corecții), candidați diacritice lipsă, rânduri suspecte de halucinație.
- Tolerează rânduri fără `text_corrected` (citește `text`). Teste: `tests/test_voice_stt_mine.py` (13).

### 3. Spike model RO-finetuned (D1) — `tools/voice_stt_spike.py`
Compară modele faster-whisper pe audio RO sintetizat (Supertonic) cu ground-truth diacritizat.

**Rezultat (threads=4, beam=5):**

| Model | p50 | p95 | WER | Diacritice |
|-------|-----|-----|-----|-----------|
| `small` (baseline) | 2.59s | 3.04s | 24.2% | 12/20 |
| **`mikr/whisper-small-ro-cv11`** (CT2 int8) | 2.92s | 3.25s | **10.5%** | **17/20** |

- WER se înjumătățește; diacritice 60%→85%; numere PERFECTE (baseline: „120 si 3 delei"
  → finetuned: „o sută douăzeci și trei de lei"). Cost: +0.33s p50 (în bugetul 1.5-3s).
- Modelul CT2: `~/.cache/echo-ct2/whisper-small-ro-cv11-int8` (234M int8).

### 4. Model STT configurabil — `src/voice/pipeline.py::_get_whisper_model`
- Citește `voice.stt_model` din config (default `"small"`). Adopția finetuned = flip config,
  nu cod. **Default rămâne `small`** până la decizia de adopție.

## Cum adopți modelul finetuned (când decizi)
```bash
# config.json → "voice": { ..., "stt_model": "/home/moltbot/.cache/echo-ct2/whisper-small-ro-cv11-int8" }
systemctl --user restart echo-core   # reload model
```
Re-rulează spike-ul oricând: `python3 tools/voice_stt_spike.py --models "small,<path>" --threads 4`

## Decizii autoplan respinse (din review)
- ❌ `temperature=[0.0..0.6]` fallback → regresie latență pe worst-case. Înlocuit cu rejection.
- ❌ `canonicalize_wakeword` → **nu există wake gate** în cod (verificat); ar fi spart `detect_voice_change`.
- ❌ Dicționar diacritice pe calea Claude → Claude citește română stâlcită OK; finetuned-ul rezolvă la sursă.
- ⏸ `correct_vocab` / `src/voice/stt_correct.py` → deferate (21 mostre = anecdotă; mining adună întâi date).

## Note de mediu
- `transformers 5.12.1` instalat în `.venv` pentru conversia CT2 (one-time). A downgradat
  `tokenizers` 0.23.1→0.22.2 (faster-whisper încă OK, pin `<1` respectat). Se poate `pip uninstall
  transformers` dacă nu mai e nevoie de conversii.
- **Pre-existent, neatins de mine:** `tools/tts.py` modificat necommis sparge 2 teste din
  `test_voice_normalize.py` (truncare 200 cuvinte). Confirmat: cu `tts.py` committed, testele trec.
```