Files
echo-core/tasks/voice-bench-results.md
Marius Mutu c6d11bdf9f chore(voice): spike STT latency benchmark + HT contention lesson
Pas 1 (BLOCKING) din Discord voice-to-voice test plan. Sweet spot empiric
pe i7-6700T: faster-whisper small int8 @ cpu_threads=4 → p50 2.25s,
p95 2.64s, mean RTF 0.46. Curba HT: 2t=3.25s → 4t=2.25s (sweet) →
6t=2.79s (regres +24% prin contention). tiny respinge — halucinează RO.

- tools/voice_bench.py: harness benchmark cu 8 sample-uri RO sintetizate
  via Supertonic API, măsoară p50/p95/RTF pentru small+tiny pe N threads.
- tools/voice_bench_results*.json: raw output 3 pass-uri (threads 2/4/6).
- tasks/voice-bench-results*.md: summary markdown per pass.
- tasks/lessons.md: HT contention rule — cpu_threads = physical cores,
  rulează sweep nu single-point pentru ML inference compute-bound.

Budget updated în plan-uri: STT p50 1.5s → 2.5s, perceived 4s → 5s p50.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>
2026-05-27 12:52:11 +00:00

80 lines
5.1 KiB
Markdown

# Voice Bench Results — Discord Voice-to-Voice Spike (BLOCKING Pas 1)
Generated: 2026-05-27
Hardware: i7-6700T (4 physical cores / 8 logical), Proxmox VM, no GPU
Budget original: STT p50 < 1.50s (per CEO plan aspirational)
Budget honest range: 1.5-3s (per Outside Voice #1, baked in CEO plan)
## Final Recommendation: **PASS cu `small` model + `cpu_threads=4`**
`small @ 4t` p50 **2.25s**, p95 **2.64s**, mean RTF **0.46**. Cade în honest range "1.5-3s" deja acceptat. Transcript clean modulo normalizare numerică (deja în scope: `src/voice/normalize.py`).
**Auto-decision script-ul** (`FALLBACK_TINY`) **este override-uit manual**: `tiny` produce transcript ilizibil ("Stei putin", "muină sun la nu a", " mream in test de seare") neutilizabil în RO. Latency-ul rapid nu compensează lipsa de înțelegere.
## Surprise Finding: Threads Sweet Spot = 4, nu 6
Sweep complet:
| cpu_threads | small.p50 | small.p95 | mean RTF | Δ p50 vs threads=4 |
|------------:|---------:|---------:|---------:|-------------------:|
| 2 | 3.25s | 3.63s | 0.67 | +44% (slower) |
| **4** | **2.25s** | **2.64s** | **0.46** | **baseline** |
| 6 | 2.79s | 3.31s | 0.70 | +24% (slower!) |
`tiny` essentially flat (~0.5s) la orice thread count CPU-light enough nu beneficiază.
**Explicație:** i7-6700T = 4 physical cores + 4 hyperthreads. `cpu_threads=4` fitează exact pe physical cores (no hyperthread contention). `cpu_threads=6` spill-uiește pe hyperthreads care HURT compute-bound int8 inference (memory bandwidth contention, fără parallelism real). **Lock în plan: `cpu_threads=4` regardless of VM core count.** Adăugarea de cores în VM nu mai accelerează `small` peste 4 threads.
## Implicații pentru implementare
1. `src/voice/pipeline.py`
```python
WhisperModel("small", device="cpu", compute_type="int8", cpu_threads=4)
```
2. **Plan budget update:** STT p50 = 2.25s (era 1.5s); perceived round-trip estimate = **3.5-5s** (STT 2.25s + Claude TTFB 0.5-1s + streaming TTS first clause ~0.5s).
3. **Streaming Claude→TTS rămâne critic** — fără el, total perceived = 6-8s, peste limita conversațională.
4. **Filler audio** "Stai să-mi adun gândurile" (deja în plan) maschează cazurile p95 (>3s).
5. **Tiny model** rămâne instalat dar doar pentru `/voice doctor` degraded mode (Whisper OOM, low memory), NU pentru happy path.
## Transcript Quality (4 threads run)
| Input | `small` output | `tiny` output |
|-------|----------------|---------------|
| "Salut, ce mai faci?" | "Salut ce mai faci!" | "Salut, ce mai fac?" |
| "Stai puțin să mă gândesc la asta." | "Stai putin să mă gândesc la asta." | "Stei putin să mă gândesc la asta." |
| "Am verificat în calendar și avem ședință cu echipa la trei după-amiază." | "Am verificat în calendari și avem sedință cu echipa la 3 după amiază." | "Am verificat în calendar și avem sedeință cu equipala 3 du pămiază." |
| "Costul total este o sută douăzeci și trei de lei și cincizeci de bani." | "Costul total este 120 și 3 delei și 50 de bani." | "Costul total este o suta 20 și 3 de lei și 50 de bani." |
| "Marius, vrei să-ți pun pe agenda de mâine să suni la NOAA?" | "Marius, vrei să-ți spun pe agenda de mâine să suni la noa a." | "Marius, vrei să-ți pun pe agenda de muină să sun la nu a." |
| "Vreau să-mi reamintești diseară..." | "Vreau să mi-răimintești di seară..." | "Vreau să mream in test de seare..." |
**Pattern erori:**
- `small`: diacritice missing (`putin`/`puțin`, `sedință`/`ședință`), numere ca digiti ("3" în loc de "trei" — normalizator inverse din scope), acronime ("noa" pentru NOAA — expected, deferr), aglutinare minoră ("delei", "răimintești").
- `tiny`: cuvinte INVENTATE ("mream", "muină", "equipala", "sunilă"). Hallucination, nu doar misspell. **Unusable.**
## Open Questions (pentru decizie finală)
1. **Acceptăm 2.25s p50?** YES — în honest range CEO plan deja aprobat. User-facing communication: "Echo gândește 2-3 secunde înainte să răspundă" (vs. aspirational sub-secundă).
2. **Activate restul de 2 cores offline (5,6)?** Marginal — nu va îmbunătăți peste threads=4 sweet spot. Worth doar pentru concurrent workloads (TTS + STT simultan, alte servicii).
3. **Network STT alternative (Groq/Deepgram)?** Deferred — `small @ 4t` confirmat sufficient. Reconsiderăm DOAR dacă post-implementation p95 perceived >7s.
## Hardware Context
- Intel(R) Core(TM) i7-6700T CPU @ 2.80GHz (Skylake mobile, 2015)
- Cores online (final): 6 logical (0-4, 7), 2 offline (5, 6)
- Physical cores: 4 (TUI 8 logical via HT)
- RAM: 6.0Gi total, ~2.0Gi available
- No GPU (CPU-only int8 inference)
- ctranslate2 4.7.2 + faster-whisper 1.2.1
## Raw Data
- `tools/voice_bench_results.json` — last run (threads=6)
- `tools/voice_bench_results_threads4.json` — **WINNING config** (threads=4)
- `tools/voice_bench_results_threads2.json` — baseline (threads=2)
- `tasks/voice-bench-results-threads2.md` — narrative threads=2
- `tasks/voice-bench-results-threads4.md` narrative threads=4
## Status
**BLOCKING Pas 1 → CLEARED.** Sweet spot identificat. Plan file ready pentru update.