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Key Facts - Trixy Voice Assistant

Projektkonfiguration und wichtige Referenzinformationen.

⚠️ SICHERHEITSHINWEIS

Niemals Passwörter, API-Keys oder sensible Credentials hier speichern! Dieses Dokument wird in Git committed. Secrets gehören in .env oder Secret-Manager.

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Projekt-Übersicht

Name: Trixy Voice Assistant Sprache: Python 3.10+ ML Framework: PyTorch Version: 1.0.0 Protokollversion: 1.0

Betriebsmodi

Modus	Befehl	Beschreibung
Server	python3 main.py server	Zentrale Steuerung
Client	python3 main.py client --host <ip> --port 2101 --room <raum> --alias <name>	Satellite
Standalone	python3 main.py standalone	All-in-One
Train	python3 main.py train [wakeword\|voice-recognition\|all]	ML-Training

Debug-Modus: --debug Flag für stdout-Ausgabe statt TUI

Netzwerk-Ports

Port	Verwendung	Format
2101	Command Socket	AES-256-GCM verschlüsselt
2102	Audio Input	16KHz mono PCM
2103	Audio Output	16KHz mono PCM
2104	Music Stream	48KHz stereo PCM

Audio-Spezifikationen

Standard Audio:

• Sample Rate: 16 kHz
• Bit Depth: 16-bit
• Channels: 1 (mono)
• Format: PCM

Music Audio:

• Sample Rate: 48 kHz
• Channels: 2 (stereo)

ML Features:

• Log-Mel-Spectrogram
• n_mels: 80
• n_fft: 1024
• hop_length: 256

Verzeichnisstruktur

Pfad	Inhalt
config/	JSON-Konfigurationsdateien
plugins/	Plugin-Verzeichnisse
models/wakeword/	Wakeword-Modelle
models/voice_recognition/	Sprechererkennungsmodelle
assets/{profile}/	Audio-Dateien (default als Fallback)
satellites/	Registrierte Satellites (JSON)
certs/	SSL/Encryption Keys
logs/	Anwendungslogs
trainer/data/	ML-Trainingsdaten

Konfigurationsdateien

Datei	Modus
config/server_config.json	Server
config/client_config.json	Client
config/standalone_config.json	Standalone
config/trainer_config.json	Trainer

Wakeword-Modelle

Modell	Beschreibung
custom	Benutzerdefiniertes Wakeword
system_command	System-Befehle

Modell-Dateien:

• model.pth - PyTorch (passwortgeschützt)
• model.onnx - ONNX Export
• model.pt - TorchScript
• metafile.json - Metadaten

Timing-Parameter

Parameter	Wert	Beschreibung
Wakeword Threshold	0.5	Erkennungsschwelle
Arbitration Timeout	1.0s	Multi-Satellite Arbitrierung
Max Silence	3.0s	Stille beendet Aufnahme
Max Duration	60.0s	Maximale Aufnahmedauer
Reconnect Interval	5.0s	Client-Wiederverbindung
Registration Timeout	60s	Satellite-Registrierungsfenster

Entwicklung

Tests ausführen:

python -m pytest tests/ -v

Alle Tests: 244 Tests in 8 Testdateien

Dependencies:

• watchdog (Config File-Watching)
• cryptography (AES-256-GCM)
• pytest, pytest-asyncio (Testing)

Dokumentation

Pfad	Inhalt
CLAUDE.md	Projektübersicht für AI-Assistenten
.claude/project-knowledge/	Detaillierte Projekt-Wissensbasis
docs/project_notes/	Bug-Log, Entscheidungen, Key Facts

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Tipps

• Einträge aktuell halten
• Deprecated Informationen nach Migration entfernen
• URLs für einfache Navigation hinzufügen
• Konsistentes Format verwenden