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## 功能目标
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### 完整业务价值
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当前 `run-live` 已能完成真实重复语音对话，但唤醒路径仍把麦克风片段送入 STT/ASR 判断“是否包含小杰小杰”。这种做法会把一次唤醒变成一次完整语音识别请求，造成明显延迟；同时当用户连续说“小杰小杰”或环境里有回声时，唤醒片段会被混入正式用户问题，最终出现终端中“思考中：杰小杰。小杰小杰...”这类错误输入。本变更的业务价值是把“唤醒词检测”从“用户问题转写”中彻底拆开，形成独立、本地、低延迟的 wake pipeline，并让用户在终端中看到被识别出来的正式问题文本。
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真人验收继续暴露出第二类问题：即使唤醒和正式 STT 已拆开，`run-live` 仍然是一段串行脚本式流程，录音端点、状态输出、错误恢复、TTS 播放和上下文推进耦合在同一个 runtime 方法里；一旦 VAD 能量兜底被背景噪声拖住，用户第一次说完后不会马上进入 STT，最终把第二次重复提问也拼进同一段音频。参考 Home Assistant Assist、Rhasspy、Wyoming、OpenVoiceOS/Mycroft 的公开架构后，本变更继续把 live runtime 重构为 stage 化语音助手 pipeline：音频输入、唤醒、应答、正式问题采集、STT、对话上下文、LLM、TTS、播放和恢复待机各自独立，通过统一事件总线向终端和后续 GUI 汇报状态。
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目标用户是正在本机运行语音桌宠的使用者。用户希望桌宠像真实语音助手一样先快速识别“小杰小杰”，进入听取问题状态，再把后续问题转写显示出来并交给 LLM；用户不希望每次唤醒都等待云端 ASR，也不希望唤醒词本身污染正式对话历史。
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### 目标用户场景
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1. 低延迟唤醒：用户说“小杰小杰”，本地 KWS 模型在麦克风流中命中后立即输出“唤醒命中”，不调用云端 ASR 判断唤醒词。
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2. 正式问题转写：用户唤醒后说“帮我记住苹果这个词”，终端必须显示“转写结果：帮我记住苹果这个词”，随后才进入“思考中”。
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3. 重复对话：第一轮提问和回复完成后恢复待机，第二轮再次通过本地 KWS 唤醒，并携带本次运行进程内历史。
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4. 模型诊断：`download_speech_models.py --dir models` 必须下载/准备 wake KWS、VAD、STT 所需模型；`model-check` 必须检查 wake 模型文件。
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5. 故障恢复：本地 wake 模型缺失、加载失败或检测失败时，启动阶段必须清楚报错，不得静默回退到云端 ASR 唤醒。
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### 量化成功指标 KPI
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1. 唤醒路径零云端 ASR：自动化测试必须证明 wake 阶段不调用 `SttProvider.transcribe()`；STT 只用于唤醒后的正式问题。
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2. 唤醒污染清零：LLM 请求中的当前 user message 不得包含“小杰小杰”唤醒词，除非用户在正式问题里明确重复说出该词。
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3. 终端可见转写：每轮正式 STT 完成后，终端必须输出一条包含用户问题文本的转写消息，且该消息出现在 LLM 请求之前。
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4. 本地 wake 模型验收：`model-check --models-dir models` 必须检查 KWS tokens、encoder、decoder、joiner、keywords 文件。
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5. 重复对话不回退：两轮 fake runtime 测试必须验证两次 wake、两次正式 STT、两次 LLM、两次 TTS、两次播放，并最终恢复待机。
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6. 真实运行可用：在模型、设备和 `.env` 齐全时，`run-live --once` 仍可完成一轮真实语音交互。
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7. Pipeline 事件顺序稳定：自动化测试必须验证成功 turn 的事件顺序至少包含 `wake_listening -> wake_detected -> ack_started -> capture_started -> speech_started -> speech_ended -> stt_started -> transcript_final -> llm_started -> tts_started -> playback_finished -> standby_resumed`。
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8. 主说话人端点有效：当用户只说一次“你是谁”并在后续出现背景噪声或第二次重复提问时，第一轮音色消失连续约 300 ms 后必须结束采集，不得把第二次重复提问拼进同一个 `AudioSegment`。
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### 预期影响
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1. OpenSpec 主规范将明确 wake word detection 必须优先使用本地 KWS 模型，不再把完整 ASR 作为默认唤醒实现。
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2. 模型目录将新增 wake KWS 模型和关键词文件，仍位于 ignored `models/`，不提交 Git。
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3. Runtime 将新增 `wakeword` Provider 依赖，唤醒检测直接消费麦克风帧；正式问题录音和 STT 在唤醒后才开始。
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4. 终端 reporter 将新增转写输出能力，用于显示正式问题文本。
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5. 测试将更新旧的两轮 runtime 断言：STT 调用次数从“wake+question 每轮两次”改为“question 每轮一次”。
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6. README 将说明首次准备需要下载 wake/VAD/STT 本地模型，唤醒词检测为本地模型路径。
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7. Runtime 将新增 `VoiceAssistantPipeline`、`TurnController` 和 pipeline event bus；`run-live` 通过统一 pipeline 执行，旧 `LiveVoiceRuntime` 仅作为兼容入口或测试辅助，不再承载新的 live 主流程。
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8. 采集阶段将新增本轮临时主说话人端点，默认不保存声纹、不跨进程记忆、不新增长期主人注册流程。
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### 对现有问题的系统性总结
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1. 性能问题：旧实现每次检测唤醒都要先用 VAD 截出一段音频，再调用 STT/ASR 转文字，wake latency 被网络、模型转写和 VAD 端点共同放大。
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2. 功能问题：旧实现从 wake transcript 中提取 wake word 后，可能把残留文本或重复唤醒词当成用户正文，导致 LLM 输入污染。
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3. UI/UX 问题：终端只显示“思考中：xxx”，用户无法明确分辨“这是转写结果”还是“LLM 正在处理”，也看不到 STT 阶段的实际识别文本。
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4. 架构问题：wake、VAD、STT 的职责边界不清晰，`LiveVoiceRuntime._wait_for_wake_and_user_text()` 同时承担唤醒识别、唤醒词剥离、问题录音和问题转写。
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5. 测试问题：现有 live runtime 测试把 wake transcript 放进 `QueueSttProvider`，等于把“唤醒必须经过 STT”固化成测试事实。
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6. 模型管理问题：已有 `models/` manifest 只覆盖 VAD/STT，不覆盖专用 KWS 模型和关键词表。
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7. Pipeline 边界问题：live runtime 缺少 stage 级事件和 controller，终端输出、错误恢复、TTS 播放、STT 调用顺序散落在同一个类里，后续 GUI 桌宠无法复用稳定事件。
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8. 端点问题：`HybridVadProvider` 用“本地 VAD 或能量阈值任一为语音”同时控制开始和结束，底噪偏高时会持续重置静音计数，导致录音结束慢。
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9. 首句保留问题：真人验收显示唤醒应答后仍会感觉“第一句话没有获取到”，当前 ACK 后会执行 `flush_input -> read/drop -> flush_input`，默认额外丢弃 50 ms 麦克风输入，用户若紧跟提示开口会损失正式问题开头。
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10. 实时消费问题：`SoundDeviceAudioTransport.read_frames()` 每次只返回一个队列帧，在音频回调批量积压时会增加 pipeline 对真实麦克风流的追帧成本。
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11. 画像门槛问题：`PrimarySpeakerVadRecorder._profile_ready()` 把主说话人画像就绪阈值绑定到 `OWNER_VAD_MIN_DURATION_MS`，默认至少等待 250 ms 后主说话人端点才参与结束判断，短句用户会被迫等普通 VAD 静音或重复说话。
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12. 实时转写问题：当前终端只在整段录音结束并完成 final STT 后显示“转写结果”，用户说话期间看不到任何文字反馈，无法判断系统是否已经听到并识别当前句子。
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13. 实时字幕质量问题：真人日志中 `实时转写：家`、`实时转写：家确` 来自旧本地 14M streaming STT partial，最终云端 ASR 虽然较准，但用户看到的实时反馈会被单字噪声和短暂跳变污染。
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14. 语音链路一致性问题：当前 `OWNER_SPEECH_PROVIDER=cloud` 时 final STT/TTS 走云端，而 partial 走本地模型；同一轮对话里 partial 和 final 来自不同模型，容易出现“实时字幕和最终转写明显冲突”的体验。
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15. 降噪缺失问题：正式问题录音直接把原始麦克风帧送入 VAD、partial STT 和 final STT，背景噪声会同时影响端点、实时字幕和最终识别。
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16. 本地模型落后问题：默认 STT 仍是 2023 年 14M 小模型，适合最小验收但不适合作为默认实时字幕质量基线；应升级为 sherpa-onnx 官方 2025 中文 CTC int8 模型。
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17. 自测闭环问题：现有 `acceptance` 只覆盖旧单轮 pipeline，不能证明当前 `VoiceAssistantPipeline` 在“模拟麦克风 -> wake -> capture -> partial -> final -> LLM -> TTS -> standby -> 第二轮”路径上完整正常；真人测试前缺少可重复的自动调试入口。
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## 详细需求
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### 功能需求
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1. `run-live` SHALL 使用本地 wake word Provider 检测“小杰小杰”，默认实现为 `sherpa-onnx` `KeywordSpotter` 或等价本地 KWS 模型。
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2. wake 检测 SHALL 直接消费麦克风流 `AudioFrame`，不得调用云端 ASR，也不得调用正式问题 `SttProvider.transcribe()`。
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3. wake 命中后 SHALL 重置 VAD/录音缓冲，并进入“请说出问题/录音中”状态。
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4. 正式问题的音频 SHALL 从 wake 命中后开始采集；wake 音频不得传入 LLM 上下文。
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5. 正式问题 STT 完成后 SHALL 立即输出终端转写文本，例如“转写结果：帮我记住苹果这个词”。
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6. LLM 请求 SHALL 只携带正式问题文本和本次运行临时历史，不携带 wake transcript 或 KWS 结果字符串。
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7. `scripts/download_speech_models.py --dir models` SHALL 下载或准备 KWS 模型，生成 `models/wake/keywords.txt`。
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8. `model-check` SHALL 检查 wake KWS 模型关键文件和关键词文件，并尝试加载 wake provider。
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9. `.env.example` SHALL 增加 wake provider 配置：`OWNER_WAKE_PROVIDER=local_kws`、wake 模型/阈值/关键词配置。
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10. README SHALL 明确“唤醒使用本地模型，ASR/TTS 可按 `OWNER_SPEECH_PROVIDER` 走 cloud 或 local”。
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11. `run-live` SHALL 使用统一 `VoiceAssistantPipeline` 执行 turn-based 语音助手流程，stage 之间通过明确输入输出传递，不得让 wake 音频、正式问题音频、LLM 上下文或 TTS 播放状态互相污染。
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12. Pipeline SHALL 发出稳定事件：`pipeline_started`、`wake_listening`、`wake_detected`、`ack_started`、`capture_started`、`speech_started`、`speech_ended`、`stt_started`、`transcript_final`、`llm_started`、`tts_started`、`playback_finished`、`standby_resumed`、`stage_error`。
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13. 正式问题采集 SHALL 默认使用本轮临时主说话人端点：唤醒后以正式问题开头短音频建立本轮音色画像，主说话人音色连续消失达到配置时间后结束采集。
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14. 主说话人端点 SHALL 不保存长期声纹、不写音频文件、不跨进程复用音色画像。
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15. ACK 后输入清理 SHALL 只清除播放期间已积压的麦克风缓冲，不得在播放结束后额外读取并丢弃新的正式问题音频；默认 `OWNER_POST_PLAYBACK_DRAIN_MS` SHALL 为 `0`。
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16. SoundDevice 音频输入 SHALL 支持一次读取当前队列中可用的多个帧，避免 pipeline 在真实麦克风输入积压时逐帧追赶。
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17. 主说话人画像就绪 SHALL 使用独立配置 `OWNER_SPEAKER_PROFILE_MIN_MS`，默认 `120` ms；该阈值不得被 `OWNER_VAD_MIN_DURATION_MS` 放大。
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18. 主说话人端点在画像就绪后 SHALL 以 `OWNER_SPEAKER_ABSENT_MS` 作为主要结束条件；主说话人连续缺席达到配置值后 SHALL 结束采集，不得额外等待普通 VAD 的最小时长门槛。
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19. 录音期间 SHALL 支持 partial transcript 事件；当本地 streaming STT 产生新的中间文本时，终端 SHALL 立即显示 `实时转写：<文本>`。
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20. partial transcript SHALL 只作为用户可见反馈，不得直接写入对话上下文；LLM 输入仍以最终 `transcript_final` 文本为准。
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21. 当 `OWNER_SPEECH_PROVIDER=cloud` 时，partial transcript SHALL 使用本地 streaming STT，避免对云端 ASR 进行高频请求。
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22. 下一版默认语音链路 SHALL 改为“除 LLM 外全本地”：wake、VAD、STT、partial transcript、TTS、噪音过滤均在本机执行；LLM 仍走配置中的云端 OpenAI-compatible endpoint。
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23. `.env.example` 和代码默认 SHALL 将 `OWNER_SPEECH_PROVIDER` 设为 `local`，从而默认 final STT 使用本地 sherpa-onnx 模型，TTS 使用 macOS 本地 `say/afplay` provider。
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24. 模型 manifest SHALL 默认使用 sherpa-onnx 官方 2025 中文 Zipformer2 CTC int8 模型，关键文件为 `tokens.txt` 和 `model.int8.onnx`，不再以旧 14M transducer 作为默认 STT 模型。
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25. 模型 manifest SHALL 新增 GTCRN/sherpa-onnx speech denoiser 模型 `denoise/gtcrn_simple.onnx`，`download_speech_models.py` 和 `model-check` 必须把它列为 required file。
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26. Pipeline SHALL 新增 `AudioPreprocessStage`。默认 `OWNER_NOISE_FILTER_ENABLED=1` 时，唤醒后的正式问题采集必须先对音频帧降噪，再把同一份降噪后帧送入 VAD、实时 partial STT 和 final STT segment。
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27. wake 阶段默认 SHALL 继续使用原始音频帧，避免 denoiser 改变 KWS 特征；仅当用户显式设置 `OWNER_WAKE_DENOISE_ENABLED=1` 时才允许对 wake 帧预处理。
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28. 降噪 provider 失败 SHALL 作为结构化可恢复错误进入 `stage_error -> recovering -> standby`，不得把未经标记的半处理音频写入对话上下文。
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29. partial transcript SHALL 增加稳定过滤：不得显示单个中文/英文有效字符，不得重复显示同一文本，不得把极短的瞬态跳变作为终端实时字幕输出。
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30. final transcript SHALL 是唯一进入 LLM 的用户文本；降噪帧、partial 文本、denoiser metadata 和 ASR raw metadata 均不得进入 `ConversationContext`。
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31. 系统 SHALL 提供 `owner_voice_pet simulate-live` 命令，用模拟麦克风帧驱动当前 `VoiceAssistantPipeline`，默认完成两轮 wake-to-playback turn。
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32. `simulate-live` SHALL 输出 JSON 检查项，至少包含完成轮数、失败轮数、wake/speech/STT/LLM/TTS/standby 事件计数、final transcripts、partial 噪声过滤、第二轮临时上下文和播放段数。
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33. 模拟麦克风输入 SHALL 包含 wake 帧、正式问题主说话人帧、短噪声 partial、背景噪声/非主说话人帧和第二轮重复唤醒帧。
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34. 模拟 transport SHALL 有边界保护：如果帧提前耗尽，命令必须结构化失败并退出，不能无限等待。
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35. `simulate-live` SHALL 支持写入和回放 JSONL fixture，便于后续持续复现同一组模拟麦克风输入。
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### 非功能需求
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1. 性能：本地 wake 检测目标是在本地模型可用时 800 ms 内给出可见“唤醒命中”状态；wake 不受 LLM/ASR 网络延迟影响。
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2. UI/UX：终端输出必须区分“待机监听唤醒”“唤醒命中”“录音中”“转写中”“转写结果”“思考中”“播放中”“恢复待机”。
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3. 安全：wake/KWS 在本机执行，不上传连续麦克风流；`.env` key 和 `models/` 仍不得提交。
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4. 可扩展性：wake Provider 必须是独立接口，后续可以替换为 Porcupine、CoreML、Apple Speech 或其他本地 KWS，不影响 STT/LLM/TTS。
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5. 测试性：自动化测试必须能注入 fake wake provider，不依赖真实麦克风或真实 KWS 模型。
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6. 架构可观测性：所有用户可见状态必须来自 pipeline event bus，终端 reporter 和后续 GUI 只消费事件，不直接嵌入 stage 逻辑。
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7. 端点性能：默认配置下，主说话人音色消失后 300 ms 左右应结束采集，并进入 STT；最大录音时长仍作为兜底。
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8. 实时字幕质量：本地 partial 默认不显示 1 个有效字符以内的文本，避免 `家`、`嗯`、`啊` 这类背景噪声触发可见字幕；最终字幕仍由 final STT 决定。
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9. 语音隐私：除 LLM 请求文本外，正式问题原始音频、降噪音频、VAD 特征和临时音色画像均不得上传云端、不得落盘。
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10. 降噪性能：GTCRN online denoiser 只能在 capture 阶段运行，目标是不明显拖慢端点；如果 denoiser 不可用，启动/模型检查必须明确失败，而不是静默回退为无降噪。
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### 边缘案例
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1. wake 模型缺失：`run-live` 启动前失败，错误指向 `model-check` 或下载脚本，不回退到云端 ASR。
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2. wake 模型加载失败：输出结构化 `WAKE_MODEL_LOAD_FAILED`，不进入假待机。
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3. 未命中唤醒词：保持待机，不调用 STT、LLM、TTS。
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4. wake 命中后用户不说话：VAD no-speech timeout 后恢复待机，不调用 LLM。
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5. STT 返回空文本：输出空转写/错误并恢复待机，不调用 LLM。
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6. 用户正式问题中包含“小杰小杰”：只有 wake 命中后的正式录音内容可进入上下文；如果用户确实在正式问题中重复该词，允许保留。
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7. 播放回声误触发：播放期间仍遵循既有音频反馈抑制要求，不能把 TTS 当作新 wake。
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8. 背景噪声拖尾：用户停止说话后若仍有非主说话人或噪声，主说话人端点必须允许结束录音。
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9. 音色画像不足：如果开头音频太短或能量不足，采集阶段必须回退到普通 VAD 静音端点，不能卡死。
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10. 降噪模型缺失：`model-check` 必须报告 `denoise/gtcrn_simple.onnx` 缺失；`run-live` 启动时不得进入“看似可用但未降噪”的状态。
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11. 降噪运行时异常：如果 GTCRN provider 在某帧处理失败，当前 turn 必须结构化报错并恢复待机；不得把可能损坏的片段送入 STT 或 LLM。
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12. partial 单字误识别：本地 streaming STT 输出 `家`、`确`、`a` 等单字时，终端不得显示为 `实时转写`。
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13. partial 瞬态跳变：本地 streaming STT 从“你是谁”短暂跳到“加”再回到“你是谁”时，不得显示中间极短跳变。
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14. CTC 模型缺旧 transducer 文件：当 manifest 类型为 `sherpa-onnx-streaming-zipformer2-ctc` 时，不应再要求 encoder/decoder/joiner 文件存在。
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### 输入输出规格
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新增 `.env` 输入：
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1. `OWNER_WAKE_PROVIDER=local_kws`：第一版默认本地 KWS 唤醒。
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2. `OWNER_WAKE_KEYWORD=小杰小杰`：唤醒词。
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3. `OWNER_WAKE_KEYWORDS_FILE=models/wake/keywords.txt`：KWS 关键词表路径。
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4. `OWNER_WAKE_KWS_THRESHOLD=0.25`：KWS 命中阈值。
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5. `OWNER_WAKE_KWS_SCORE=1.0`：KWS 关键词分数。
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6. `OWNER_PIPELINE_MODE=live_turn_based`：第一版固定 turn-based pipeline。
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7. `OWNER_ENDPOINT_MODE=primary_speaker`：默认主说话人端点；可设为 `vad` 回退普通 VAD。
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8. `OWNER_SPEAKER_PROFILE_MS=600`：建立本轮临时音色画像的目标音频长度。
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9. `OWNER_SPEAKER_ABSENT_MS=300`：主说话人音色连续消失多少毫秒后结束录音。
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10. `OWNER_SPEAKER_SIMILARITY_THRESHOLD=0.70`：音色相似度阈值。
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11. `OWNER_SPEAKER_MIN_RMS=0.012`：进入音色画像/匹配的最低能量。
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12. `OWNER_CONTEXT_MODE=session_memory`：本次进程内临时上下文。
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13. `OWNER_POST_PLAYBACK_DRAIN_MS=0`：ACK 或 TTS 播放完成后只 flush 已积压输入，不额外读取并丢弃新音频。
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14. `OWNER_SPEAKER_PROFILE_MIN_MS=120`：主说话人画像参与端点判断的最低有效语音长度。
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15. `OWNER_REALTIME_TRANSCRIPT_ENABLED=1`：启用录音期间本地 streaming STT 中间结果显示。
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16. `OWNER_SPEECH_PROVIDER=local`：默认本地 STT/TTS，云端只保留 LLM。
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17. `OWNER_NOISE_FILTER_ENABLED=1`：正式问题阶段默认启用本地降噪。
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18. `OWNER_WAKE_DENOISE_ENABLED=0`：wake 阶段默认不启用降噪。
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19. `OWNER_NOISE_FILTER_PROVIDER=sherpa_onnx_gtcrn`：第一版本地降噪 provider。
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终端输出：
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1. 待机：`[第N轮] 待机：等待唤醒词“小杰小杰”`
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2. 唤醒：`[第N轮] 唤醒命中：请说出问题`
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3. 转写中：`[第N轮] 转写中：正在识别问题`
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4. 转写结果：`[第N轮] 转写结果：<正式问题文本>`
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5. 思考：`[第N轮] 思考中：正在生成回复`
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### 数据验证规则
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1. wake provider 只允许 `local_kws` 和测试注入 provider；无效配置启动失败。
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2. wake keywords 文件必须存在且非空。
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3. KWS 模型 tokens、encoder、decoder、joiner 文件必须存在。
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4. 终端转写输出不得包含 API key 或 Authorization header。
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5. LLM messages 的最后一条 user content 必须等于正式 STT 文本。
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## 设计方案
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### 文字版全新架构图
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SoundDeviceAudioTransport
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-> PipelineEventBus
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-> LocalWakeWordProvider(sherpa-onnx KeywordSpotter, models/wake, keywords.txt)
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-> wake_hit
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-> AcknowledgeStage("我在")
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-> CaptureStage(raw user utterance only)
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-> AudioPreprocessStage(sherpa-onnx GTCRN denoise, capture only)
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-> PrimarySpeakerEndpoint + VAD(denoised frames)
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-> RealtimeSttProvider(local CTC, denoised frames, stable partial filter)
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-> SttProvider(local CTC by default, denoised final segment)
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-> PipelineEvent(transcript_final)
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-> ConversationContext(temporary process history)
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-> Cloud LLM
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-> Local TTS(MacSayTtsProvider)
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-> Speaker
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-> standby
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### 数据流
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1. 启动时加载 `.env`、wake KWS 模型、VAD、正式 STT、LLM、TTS。
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2. 待机阶段持续读取麦克风帧，调用 `wakeword.detect(frame)`。
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3. KWS 返回 wake event 后输出“唤醒命中”，重置 VAD 和输入缓冲。
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4. 进入正式问题录音，VAD 判断用户问题起止。
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5. 正式问题结束后调用 STT。
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6. STT 成功后调用 `reporter.transcript(user_text, final=True)`，终端立即显示转写结果。
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7. Runtime 将 `user_text` 追加到临时上下文并调用 LLM。
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8. TTS 播放后追加 assistant 历史并恢复待机。
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9. 所有 stage 同步发出 pipeline events；终端 reporter 只把事件映射为中文文案。
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10. 正式问题 capture 收到原始麦克风帧后，先调用 `AudioPreprocessor.process_frame(frame)` 得到降噪帧。
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11. VAD、主说话人端点、partial streaming STT 和 final STT segment builder 必须使用同一份降噪帧，保证用户看到的 realtime partial 和最终转写来自一致音频来源。
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12. wake listening 默认使用原始帧；后续仅在 `OWNER_WAKE_DENOISE_ENABLED=1` 时把同一预处理接口接到 wake 阶段。
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### 接口定义
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```text
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WakeWordProvider.load() -> None
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WakeWordProvider.detect(frame: AudioFrame) -> WakeEvent | None
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WakeWordProvider.reset() -> None
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```
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```text
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||
RuntimeReporter.transcript(text: str, final: bool, turn_id: int | None = None) -> None
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```
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```text
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||
PipelineEvent(type: str, turn_id: int | None, state: PipelineState | None, message: str, payload: dict)
|
||
PipelineEventBus.emit(event_type: str, *, turn_id: int | None, state: PipelineState | None, message: str, payload: dict | None) -> PipelineEvent
|
||
PipelineEventBus.subscribe(listener: Callable[[PipelineEvent], None]) -> None
|
||
```
|
||
|
||
```text
|
||
TurnController.run_turn(turn_id: int) -> TurnResult
|
||
VoiceAssistantPipeline.run(once: bool = False, max_turns: int | None = None) -> RuntimeSummary
|
||
```
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||
|
||
```text
|
||
AudioPreprocessor.load() -> None
|
||
AudioPreprocessor.reset() -> None
|
||
AudioPreprocessor.process_frame(frame: AudioFrame) -> AudioFrame
|
||
AudioPreprocessor.flush() -> list[AudioFrame]
|
||
```
|
||
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||
```text
|
||
SherpaOnnxDenoiserPreprocessor(
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||
models_dir: Path,
|
||
provider: "sherpa_onnx_gtcrn",
|
||
enabled: bool,
|
||
sherpa_module: object | None = None,
|
||
)
|
||
```
|
||
|
||
```text
|
||
SherpaOnnxSttProvider.load()
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manifest type "sherpa-onnx-streaming-transducer" -> OnlineRecognizer.from_transducer(...)
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manifest type "sherpa-onnx-streaming-zipformer2-ctc" -> OnlineRecognizer.from_zipformer2_ctc(tokens, model, ...)
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```
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```text
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SherpaOnnxKeywordWakeWordProvider(
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models_dir: Path,
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keyword: str,
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keywords_file: Path,
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threshold: float,
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score: float,
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)
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```
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### 状态机变更
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```text
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standby
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-> local_wake_listening
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-> wake_hit
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-> acknowledging
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-> recording_user_utterance
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-> transcribing_user_utterance
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-> transcript_visible
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-> thinking
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-> speaking
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-> standby
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```
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### 关键算法
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1. KWS 检测：把每个 16 kHz int16 frame 转为 float32，送入 `sherpa_onnx.KeywordSpotter` stream；当 `get_result()` 返回非空关键词时立即 reset stream 并返回 `WakeEvent`。
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2. 关键词文件生成：下载模型后写入默认关键词表，默认内容为 `x iǎo j ié x iǎo j ié @小杰小杰`，并允许用户修改。
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3. 唤醒隔离：wake 命中后清理 VAD 状态，正式问题只从后续 frames 构建 `AudioSegment`。
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4. 转写显示：STT 成功后先 reporter 输出，再追加上下文，再 LLM。
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5. 主说话人端点：从正式问题开头的有效语音帧提取 RMS、过零率、谱质心、谱带宽、谱滚降、谱平坦度和频带能量比例，构建本轮临时画像；后续帧相似度低于阈值且连续达到 `OWNER_SPEAKER_ABSENT_MS` 后结束采集。
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6. ACK 后首句保留：播放“我在”期间允许输入队列积压，播放完成后只执行一次队列 flush 清掉播放回声，不再额外读取 `post_playback_drain_ms` 毫秒并丢弃，默认值改为 0。
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7. 批量读帧：真实 SoundDevice 输入在拿到首帧后立即 drain 当前队列中所有可用帧并返回给 pipeline，使 wake、capture 和 VAD 能在同一个循环内处理积压帧。
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8. 快速主说话人结束：画像就绪最低语音长度由 `OWNER_SPEAKER_PROFILE_MIN_MS` 控制，默认 120 ms；一旦画像就绪，主说话人缺席计时达到 `OWNER_SPEAKER_ABSENT_MS` 即结束，不再叠加 `OWNER_VAD_MIN_DURATION_MS`。
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9. 实时转写显示：CaptureStage 在 `speech_started` 后把已录入的帧同时送入本地 streaming STT session；每当 partial 文本变化时发出 `transcript_partial`，终端显示 `实时转写：<文本>`；最终段落仍交给 configured STT provider 生成 `transcript_final`。
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10. 捕获阶段降噪：`AudioPreprocessStage` 将 int16 PCM 转为 float32，调用 `sherpa_onnx.OnlineSpeechDenoiser.run(samples, sample_rate)`，把返回的 `DenoisedAudio.samples` 转回 int16 PCM，并在 metadata 中加入 `denoised=True`、`noise_filter_provider=sherpa_onnx_gtcrn`。
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11. CTC STT 加载：manifest `stt.type=sherpa-onnx-streaming-zipformer2-ctc` 时，只校验 `tokens` 和 `model`，调用 `OnlineRecognizer.from_zipformer2_ctc`；旧 manifest 仍兼容 transducer 路径。
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12. partial 稳定过滤：实时字幕会先去除空白和标点，计算有效字符数；有效字符数小于 2 的文本直接忽略；若新文本比上一次已显示文本短且不构成稳定前缀推进，也忽略，避免把瞬时噪声显示给用户。
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### 数据库/状态管理变更
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无数据库变更。新增 wake provider 内部 stream 状态，Runtime 创建时加载，`reset()` 在命中或恢复待机时重置。临时对话历史仍只保存在当前进程内。
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### UI 组件重构方案
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第一版仍是终端 UI。重构点是将“思考中：<用户文本>”调整为两条语义明确的输出：
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1. `转写结果：<用户文本>` 表示 STT 输出。
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2. `思考中：正在生成回复` 表示 LLM 阶段。
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### 依赖影响分析
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1. 继续使用已有 `sherpa-onnx` Python 包。
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2. 新增 KWS 模型约 15 MB，下载到 ignored `models/wake/`。
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3. 不新增 Python 运行依赖。
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4. `model-check` 变严格：缺 wake 模型会失败。
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5. 默认 STT 模型升级为 2025 中文 CTC int8，模型体积和加载时间高于旧 14M 小模型，但换来更稳定的本地 partial/final 一致性。
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6. 新增 GTCRN denoiser 单文件模型，下载到 ignored `models/denoise/gtcrn_simple.onnx`。
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7. 继续使用已安装的 `sherpa-onnx` 包；不新增 Python 依赖，不接入云 ASR/TTS 作为默认路径。
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## 风险与权衡
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| 风险 | 概率 | 影响 | 缓解措施 |
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| KWS 关键词拼音格式不匹配模型 | 中 | 高 | 默认写入 sherpa 示例格式；保留 keywords 文件可编辑；测试下载后用真实模型加载；README 标明关键词文件位置 |
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| KWS 模型误唤醒或漏唤醒 | 中 | 中 | 暴露 threshold/score 配置；保留状态输出；后续可替换 KWS Provider |
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| 唤醒应答期间用户抢说被缓冲清理吞掉 | 中 | 高 | 终端提示顺序改为“唤醒命中 -> 应答中 -> 请说出问题 -> 录音中”，用户只在应答完成后收到提问提示；默认 `OWNER_POST_PLAYBACK_DRAIN_MS=0`，不再额外读取并丢弃播放后的新音频 |
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| 本地 VAD 对真实麦克风音量过保守 | 中 | 高 | 默认 VAD provider 改为 `hybrid`，本地模型判断和能量阈值兜底任一命中即认为有语音；保留 `local` 和 `energy` 可配置回退 |
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| 能量兜底让录音无法及时结束 | 高 | 高 | 将能量兜底限制为“开始录音辅助”，结束录音优先使用主说话人音色消失和本地 VAD 静音 |
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| ACK 后额外丢弃音频截断首句 | 高 | 高 | 默认 `OWNER_POST_PLAYBACK_DRAIN_MS=0`；播放结束后只 flush 已积压输入；新增首句保留回归测试 |
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| 主说话人画像等待过久 | 高 | 中 | 新增 `OWNER_SPEAKER_PROFILE_MIN_MS=120`；画像就绪后主说话人缺席结束不再等待普通 VAD 最小时长 |
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| 麦克风帧队列积压导致状态滞后 | 中 | 中 | `SoundDeviceAudioTransport.read_frames()` 批量返回已积压帧；新增批量读帧测试 |
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| partial STT 误识别影响 LLM | 中 | 中 | partial 只显示给用户，不进入 `ConversationContext`；最终 LLM 输入仍以 final STT 为准 |
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| 本地 streaming STT 增加 CPU 占用 | 中 | 中 | 只在 capture started 且用户语音已开始后 feed；重复 partial 文本不重复输出；提供 `OWNER_REALTIME_TRANSCRIPT_ENABLED=0` 回退 |
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| 手写音色特征不等于严格声纹识别 | 中 | 中 | 明确第一版为本轮临时主说话人端点；不承诺长期主人识别；保留后续接入 speaker embedding 模型的接口空间 |
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| Pipeline 重构影响现有 CLI/测试 | 中 | 高 | 保留 `run-live` 命令和兼容类名；新增事件顺序测试、两轮回归测试和错误恢复测试 |
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| 本地 KWS 增加启动加载时间 | 低 | 中 | 模型约 15 MB，启动加载一次；不在每轮重复加载 |
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| 正式问题和唤醒词连在同一句导致问题前半段丢失 | 中 | 中 | 第一版交互明确为先唤醒再提问；后续可做 pre-roll buffer，但不得把 wake 音频直接进 LLM |
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| 终端转写不是逐字流式 | 中 | 低 | 第一版至少在 LLM 前即时显示最终 STT 文本；后续可接入本地 streaming STT partial |
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| 模型下载网络失败 | 中 | 中 | 下载脚本保留重试；`model-check` 给明确缺失文件 |
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| 误提交模型或 key | 低 | 高 | `.gitignore`、security-check、提交前 `git status --short` |
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| 降噪模型 API 与当前 sherpa-onnx 版本不一致 | 中 | 高 | 用本机 `sherpa_onnx 1.13.3` introspection 确认 `OnlineSpeechDenoiser` 构造；新增 fake module 单测；model-check 尝试加载 provider |
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| GTCRN 对 wake 特征造成误伤 | 中 | 中 | wake 默认不走降噪，仅正式问题阶段降噪；保留 `OWNER_WAKE_DENOISE_ENABLED=1` 作为显式实验开关 |
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| CTC 模型比旧 14M 模型更大导致下载慢 | 中 | 中 | 仍放 `models/` 并跳过已存在文件；README 明确首次下载较久；下载脚本保留重试 |
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| partial 过滤过严导致实时字幕少显示 | 中 | 低 | 过滤只影响用户可见 partial，不影响 final STT 和 LLM；后续可配置更细阈值 |
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| 降噪失败后用户无法继续本轮 | 低 | 中 | 当前 turn 结构化失败并恢复待机，避免错误音频进入 LLM；下一轮可继续唤醒 |
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| 模拟验收与真实麦克风仍有差异 | 中 | 中 | 明确模拟验收用于自动调试 live pipeline 状态机和事件顺序；仍保留 4.3 真人 `run-live` 验收，不在用户确认前归档 |
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| 模拟帧耗尽导致测试卡死 | 中 | 高 | 使用 bounded simulated transport，空读超过阈值直接抛结构化错误并让命令返回非 0 |
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| 模拟 provider 掩盖真实模型加载问题 | 中 | 中 | 模拟命令只验证 pipeline；模型加载仍由 `model-check` 真实加载 KWS/VAD/STT/denoiser 覆盖 |
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## 任务分解
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### 1. OpenSpec 修正与提交
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- [ ] 1.1 编写 proposal/design/spec/tasks；前置条件：当前工作树干净；验收标准：文档明确本地 KWS 唤醒和终端转写；测试要点：OpenSpec strict 通过；优先级：P0；预计：50 分钟。
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- [ ] 1.2 校验并提交 OpenSpec；前置条件：1.1 完成；验收标准：`openspec validate separate-wake-and-realtime-transcript --strict` 和 `openspec validate --all --strict` 通过后提交；测试要点：中文 commit；优先级：P0；预计：15 分钟。
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### 2. 本地 KWS 模型与配置
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- [ ] 2.1 扩展 speech model manifest，加入 KWS URL、目录、关键文件和 keywords 文件；前置条件：OpenSpec 提交；验收标准：manifest 包含 wake provider；测试要点：manifest unit test；优先级：P0；预计：45 分钟。
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- [ ] 2.2 扩展下载脚本下载 KWS 模型并生成关键词文件；前置条件：2.1 完成；验收标准：`models/wake/...` 和 `models/wake/keywords.txt` 存在；测试要点：脚本幂等；优先级：P0；预计：60 分钟。
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- [ ] 2.3 扩展 `.env.example` 和 AppConfig wake 配置；前置条件：配置字段确定；验收标准：默认 `OWNER_WAKE_PROVIDER=local_kws`；测试要点：配置加载测试；优先级：P0；预计：30 分钟。
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- [ ] 2.4 扩展 `model-check` 检查 KWS 并尝试加载；前置条件：2.1 至 2.3；验收标准：缺文件失败、完整模型成功；测试要点：mock/临时目录测试；优先级：P0；预计：45 分钟。
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- [ ] 2.5 验证并提交“本地唤醒模型”模块；前置条件：2.1 至 2.4；验收标准：compileall、相关 unittest、model-check、security-check、OpenSpec 通过；优先级：P0；预计：20 分钟。
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### 3. Runtime 独立唤醒与实时转写
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- [ ] 3.1 实现 `SherpaOnnxKeywordWakeWordProvider`；前置条件：KWS 路径 helper 完成；验收标准：缺模型结构化失败，fake sherpa 可检测；测试要点：unit test；优先级：P0；预计：60 分钟。
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- [ ] 3.2 修改 `LiveVoiceRuntime` 使用 wake provider，不再用 STT 判断唤醒；前置条件：3.1；验收标准：wake 阶段 STT 调用次数为 0；测试要点：两轮 runtime 测试；优先级：P0；预计：60 分钟。
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- [ ] 3.3 新增 `RuntimeReporter.transcript` 并在 LLM 前输出转写结果；前置条件：3.2；验收标准：终端显示转写文本；测试要点：状态顺序测试；优先级：P0；预计：40 分钟。
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- [ ] 3.4 保证 wake 词不进入 LLM 当前 user message；前置条件：3.2；验收标准：LLM call 最后一条 user 不含 wake；测试要点：污染回归测试；优先级：P0；预计：30 分钟。
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- [ ] 3.5 验证并提交“独立唤醒与转写显示”模块；前置条件：3.1 至 3.4；验收标准：compileall、unittest、security-check、OpenSpec 通过；优先级：P0；预计：20 分钟。
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### 4. 文档、真实验收与归档
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- [ ] 4.1 更新 README 运行说明；前置条件：实现完成；验收标准：说明本地 wake 模型、下载、model-check、run-live 输出；测试要点：命令可复制；优先级：P0；预计：30 分钟。
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- [ ] 4.2 下载 KWS 模型并运行 `model-check`；前置条件：脚本完成；验收标准：本机模型检查通过；测试要点：输出不泄露 key；优先级：P0；预计：60 分钟。
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- [ ] 4.3 执行 run-live 单轮/两轮验收；前置条件：模型、设备、.env 齐全；验收标准：唤醒命中不等待云 ASR，终端显示转写结果；优先级：P0；预计：60 分钟。
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- [ ] 4.4 最终门禁、归档、提交；前置条件：全部任务完成；验收标准：compileall、unittest、security-check、model-check、device-check、OpenSpec strict、工作树干净；优先级：P0；预计：45 分钟。
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### 5. 唤醒应答与快速端点修正
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- [ ] 5.1 增加唤醒后本地语音应答；前置条件：本地 KWS 已可唤醒；验收标准：wake 命中后播放“我在”再进入录音；测试要点：fake runtime 播放顺序；优先级：P0；预计：45 分钟。
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- [ ] 5.2 清理应答播放期间的麦克风缓冲；前置条件：5.1 完成；验收标准：应答音频不进入正式问题 VAD/STT；测试要点：transport flush 测试；优先级：P0；预计：45 分钟。
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- [ ] 5.3 live 默认改用本地 `sherpa-onnx` VAD 并缩短静音端点；前置条件：模型已下载；验收标准：`.env` 可配置 VAD provider、静音结束时间和最大录音时长；测试要点：配置和 runtime 构造测试；优先级：P0；预计：45 分钟。
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- [ ] 5.4 验证并提交“唤醒应答与快速端点”模块；前置条件：5.1 至 5.3 完成；验收标准：compileall、unittest、security-check、model-check、OpenSpec strict 通过后 commit；优先级：P0；预计：20 分钟。
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### 6. 灵敏度与录音端点恢复
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- [ ] 6.1 调整唤醒提示顺序；前置条件：真人验收暴露用户会在“我在”播放前抢说；验收标准：终端顺序为“唤醒命中 -> 应答中：我在 -> 请说出问题 -> 录音中：正在听取问题”；测试要点：runtime reporter 顺序断言；优先级：P0；预计：30 分钟。
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- [ ] 6.2 降低默认 KWS 阈值；前置条件：真人反馈唤醒难触发；验收标准：默认 `OWNER_WAKE_KWS_THRESHOLD=0.15`，README 说明 0.10 至 0.20 调参范围；测试要点：配置默认值测试；优先级：P0；预计：20 分钟。
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- [ ] 6.3 增加 `hybrid` VAD；前置条件：真人验收出现 `VAD_TIMEOUT_NO_SPEECH`；验收标准：本地 VAD 和能量阈值任一判断为语音即可开始录音，默认 `OWNER_VAD_PROVIDER=hybrid`；测试要点：能量兜底单测；优先级：P0；预计：45 分钟。
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- [ ] 6.4 验证并提交“唤醒灵敏度与端点恢复”模块；前置条件：6.1 至 6.3 完成；验收标准：compileall、unittest、security-check、model-check、device-check、OpenSpec strict 通过后 commit；优先级：P0；预计：30 分钟。
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### 7. 开源语音助手式 Pipeline 重构
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- [ ] 7.1 更新 OpenSpec 以描述 stage 化 pipeline、事件总线、TurnController 和主说话人端点；前置条件：公开参考已确认；验收标准：proposal/design/spec/tasks 覆盖新架构和任务；测试要点：OpenSpec strict；优先级：P0；预计：45 分钟。
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- [ ] 7.2 实现 pipeline event bus 和终端事件映射；前置条件：7.1 完成；验收标准：所有 live 用户可见状态由事件产生；测试要点：事件顺序和终端文案测试；优先级：P0；预计：60 分钟。
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- [ ] 7.3 实现 `TurnController` 和 `VoiceAssistantPipeline`；前置条件：7.2 完成；验收标准：`run-live` 使用统一 pipeline，成功/失败 turn 均恢复待机；测试要点：两轮 fake runtime、错误恢复、上下文回归；优先级：P0；预计：60 分钟。
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- [ ] 7.4 实现本轮主说话人端点；前置条件：7.3 完成；验收标准：主说话人音色消失约 300 ms 后结束采集；测试要点：一次提问后背景噪声不拖尾、短暂停顿不断句、画像不足回退；优先级：P0；预计：60 分钟。
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- [ ] 7.5 更新 README、`.env.example`、本地 `.env` 非密钥配置；前置条件：7.2 至 7.4 完成；验收标准：运行说明匹配新 pipeline；测试要点：`--show-config` 不泄露 key；优先级：P0；预计：30 分钟。
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- [ ] 7.6 验证并提交“Pipeline 文档验收”模块；前置条件：7.1 至 7.5 完成；验收标准：compileall、unittest、security-check、model-check、device-check、OpenSpec strict 全通过；优先级：P0；预计：30 分钟。
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### 10. 本地语音链路、高质量实时转写与噪音过滤
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- [ ] 10.1 更新 OpenSpec 描述本地语音链路和降噪阶段；前置条件：真人日志确认旧本地 14M partial 会产生 `家/家确` 等噪声误识别；验收标准：proposal/design/spec/tasks 明确 wake/VAD/STT/partial/TTS/denoise 全本地、LLM 云端、正式问题阶段默认降噪；测试要点：OpenSpec strict；优先级：P0；预计：45 分钟。
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- [ ] 10.2 升级 speech model manifest 和下载脚本；前置条件：确认 sherpa-onnx 官方 2025 中文 CTC int8 模型和 GTCRN denoiser URL；验收标准：`models/manifest.json` 默认 STT 指向 CTC `model.int8.onnx`，新增 `denoise/gtcrn_simple.onnx` required file；测试要点：manifest、required files、下载脚本单测/真实下载；优先级：P0；预计：60 分钟。
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- [ ] 10.3 实现 `AudioPreprocessStage`；前置条件：10.2 完成；验收标准：新增可注入的 no-op 和 sherpa-onnx GTCRN online denoiser provider，正式问题帧在进入 VAD、partial STT、final STT 前共用同一份降噪后音频；测试要点：fake denoiser 验证 capture/STT 收到降噪后帧；优先级：P0；预计：60 分钟。
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- [ ] 10.4 扩展本地 STT Provider 支持 CTC 模型和 partial 稳定过滤；前置条件：10.2 完成；验收标准：`SherpaOnnxSttProvider` 可按 manifest 加载 transducer 或 zipformer2 CTC，partial 不显示单字噪声和短暂跳变；测试要点：fake sherpa CTC、single-char partial filter、transient partial filter；优先级：P0；预计：60 分钟。
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- [ ] 10.5 修改 runtime 默认本地语音链路；前置条件：10.3 至 10.4 完成；验收标准：默认 `OWNER_SPEECH_PROVIDER=local`，TTS 使用 `MacSayTtsProvider`，云端只用于 LLM，`--show-config` 显示噪音过滤配置且不泄露 key；测试要点：build runtime provider 类型、cloud ASR/TTS 不被调用；优先级：P0；预计：45 分钟。
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- [ ] 10.6 更新 README、`.env.example` 和本地 `.env` 非密钥配置；前置条件：10.5 完成；验收标准：中文运行说明包含本地语音默认值、降噪开关、模型下载、model-check、run-live 验收；测试要点：命令可复制，`.env` 不进入提交；优先级：P0；预计：35 分钟。
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- [ ] 10.7 下载/校验新本地模型并执行门禁；前置条件：10.2 至 10.6 完成；验收标准：下载脚本、compileall、unittest、security-check、model-check、device-check、OpenSpec strict、git diff check 通过或记录真实设备失败原因；测试要点：输出不泄露 key，模型文件不进 Git；优先级：P0；预计：60 分钟。
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- [ ] 10.8 提交“本地语音降噪”模块；前置条件：10.7 门禁通过；验收标准：中文 commit 信息为 `[本地语音降噪]：完成本地语音链路和噪音过滤，包含降噪模型、本地ASR和实时字幕稳定策略`，提交后除本地 `.env` 非提交修改外无未提交源码/文档中间状态；优先级：P0；预计：10 分钟。
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### 11. 模拟麦克风自动验收与自调试
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- [ ] 11.1 更新 OpenSpec 描述模拟麦克风验收；前置条件：用户要求“自己一直测试到完整正常，自己弄模拟音频给麦克风”；验收标准：proposal/design/spec/tasks 明确新增可重复 `simulate-live`，覆盖两轮 live pipeline、实时字幕、降噪、上下文和恢复待机；测试要点：OpenSpec strict；优先级：P0；预计：35 分钟。
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- [ ] 11.2 实现模拟麦克风帧生成和 bounded transport；前置条件：live pipeline 已 stage 化；验收标准：模拟输入包含 wake、正式问题、短噪声 partial、背景噪声、两轮 turn，空队列不会无限等待；测试要点：失败时命令返回非 0；优先级：P0；预计：50 分钟。
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- [ ] 11.3 新增 `owner_voice_pet simulate-live` CLI；前置条件：11.2 完成；验收标准：默认两轮模拟，输出 JSON checks，可写入/回放 JSONL fixture；测试要点：CLI 单测和真实命令；优先级：P0；预计：40 分钟。
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- [ ] 11.4 补充 README 和自动化测试；前置条件：11.3 完成；验收标准：README 包含模拟验收命令，测试验证两轮闭环、partial 噪声过滤、第二轮临时上下文、fixture 写入/回放；测试要点：unittest；优先级：P0；预计：35 分钟。
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- [ ] 11.5 执行全量门禁并提交“模拟麦克风验收”模块；前置条件：11.1 至 11.4 完成；验收标准：`simulate-live --turns 2`、compileall、unittest、security-check、model-check、device-check、OpenSpec strict、git diff check 通过后中文 commit；优先级：P0；预计：45 分钟。
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## Spec Deltas
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### 新增能力
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无。继续修改既有 `voice-pet-pipeline` 能力。
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### 修改能力
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1. `Wake word detection`：从“监听本地唤醒词”强化为“默认必须使用本地 KWS 模型，不得通过云 ASR 或正式 STT 判定唤醒”。
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2. `Live terminal state reporting`：新增终端转写结果输出要求。
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3. `Local speech model management`：新增 wake KWS 模型和关键词文件管理。
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4. `Testability`：新增 wake/STT 分离测试和唤醒污染回归测试。
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5. `Wake acknowledgement before recording`：明确“请说出问题”必须在应答播放完成后输出，避免用户抢说被清缓冲。
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6. `Fast user utterance endpointing`：默认 VAD provider 改为 `hybrid`，用能量阈值兜底真实麦克风音量差异。
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7. `Live assistant pipeline events`：新增 stage 化事件要求，终端和后续 GUI 必须消费事件。
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8. `Primary speaker endpointing`：新增本轮临时主说话人音色消失结束录音要求。
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9. `Low latency capture and first utterance preservation`：新增 ACK 后不额外丢弃正式问题、批量读帧、独立画像就绪阈值和快速主说话人端点要求。
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10. `Realtime partial transcript output`：新增录音期间 partial transcript 事件、终端显示和上下文隔离要求。
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11. `Local voice chain and noise filtering`：新增本地 STT/TTS 默认、GTCRN 降噪、CTC 模型、partial 稳定过滤和音频不上传要求。
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12. `Simulated microphone live acceptance`：新增不依赖真人麦克风的 live pipeline 模拟验收，覆盖两轮重复对话、短噪声过滤、背景噪声端点、fixture 写入/回放和空帧防卡死。
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### 删除项
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不删除能力，但废弃“通过完整 STT/ASR transcript 搜索唤醒词”的运行路径作为默认实现。
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### 推翻重做理由
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旧路径把唤醒和正式语音识别耦合，已经在真实运行中表现为响应慢和文本污染。该问题不是调阈值可以解决的局部问题，必须拆分架构。
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## 实施计划
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1. M1：OpenSpec 修正完成并提交。
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2. M2：KWS 模型下载、manifest、config、model-check 完成并提交。
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3. M3：Runtime 独立 wake provider 和转写输出完成并提交。
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4. M4：README、真实验收、archive 和最终提交完成。
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5. M5：真人验收反馈修正唤醒提示顺序、KWS 阈值和 hybrid VAD，并在门禁通过后提交。
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6. M6：Stage 化 pipeline、事件总线、TurnController、主说话人端点和文档验收分模块提交。
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7. M7：低延迟端点与首句保留修正完成后提交，保留真人 `run-live` 验收任务，不在用户确认前归档。
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8. M8：录音期间实时转写显示完成后提交，保留真人 `run-live` 验收任务，不在用户确认前归档。
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9. M9：本地语音链路、高质量实时字幕和正式问题降噪完成后提交，继续保留真人 `run-live` 验收任务，不在用户确认前归档。
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10. M10：模拟麦克风自动验收完成后提交，作为真人验收前的可重复自测入口；仍不归档变更，直到真实 `run-live` 行为由用户确认。
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估时：
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1. 乐观：4 小时，KWS 模型格式一次通过。
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2. 最可能：6 小时，需要调关键词格式和测试。
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3. 悲观：9 小时，KWS 模型对“小杰小杰”识别效果差，需要改关键词文件或阈值。
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迁移策略：
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1. 现有 `.env` 继续兼容，新增 wake 配置使用默认值。
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2. 现有 `models/` 保留，下载脚本增量补 wake 模型。
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3. 旧测试按新职责更新，不保留 STT 唤醒路径。
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## Git 提交规范
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1. 每完成一个大模块必须立即 commit。
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2. 提交前必须运行该模块适用验证；源码模块至少运行 compileall、unittest、security-check、OpenSpec strict。
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3. 模型模块必须运行下载脚本或 `model-check`。
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4. 提交信息必须为中文格式：“[模块名]：完成[具体功能描述]，包含[关键变更]”。
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5. `.env`、`.venv/`、`models/` 不得进入提交。
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