stt(phone): Qwen3-ASR-0.6B int8 вместо whisper-small (константа STT_BACKEND, hotwords тулсет/тулы/умеешь) — откат в одну строку (opencode по ТЗ)

TASK-qwen3-asr-stt.md

@@ -0,0 +1,158 @@
+# TASK: замена whisper-small на Qwen3-ASR-0.6B int8 (sherpa-onnx, CPU)
+
+## Проблема (доказана на железе 25.08, полевым тестом ac56e70 + серверным экспериментом)
+
+whisper-small int8 распознаёт русскую речь посредственно: «Какие тебе доступные
+толулы?», «Ну давай, а что из этого туалета у тебя есть?» (было на дампах
+пользователя). Qwen3-ASR-0.6B (тот же движок sherpa-onnx 1.13.6, тот же CPU)
+без подсказок — ровня висперу, а с hotwords («тулсет,тулы,умеешь») исправляет
+все провалы в ноль: «Какие тебе доступные тулы?», «Ну давай, а что из этого
+тулсета у тебя есть?», «Что ты умеешь?». Эксперимент проведён на дампах
+пользователя тем же движком и той же моделью (int8), скорость на серверном CPU
+0.1-0.2 от реального времени (фраза 4.4 с → 0.9 с). Решение пользователя:
+остаёмся на CPU (аппаратное ускорение NNAPI для трансформеров не даёт выигрыша).
+
+## Решение
+
+Новый класс `Qwen3AsrStt` (реализует тот же интерфейс `PhraseRecognizer`, что и
+`WhisperStt`) + переключатель-константа в фабрике `PhoneApp.ensureStt()`.
+Старый `WhisperStt` НЕ удалять — откат в одну строку. Сегментация по паузам
+(`splitPhrases` + склейка пробелом в `SttStreamer`) НЕ меняется — Qwen3-ASR тоже
+имеет лимит max_total_len=512 токенов (≈ 30-40 с аудио), нарезка остаётся в силе.
+
+## Файлы (ТОЛЬКО эти — всё остальное в дереве ГОТОВО, не трогать)
+
+1. `app-phone/src/main/kotlin/pw/binom/viewmate/phone/stt/Qwen3AsrStt.kt` — НОВЫЙ файл.
+2. `app-phone/src/main/kotlin/pw/binom/viewmate/phone/PhoneApp.kt` — только
+   `ensureStt()` (строки ~350-366) + 2 константы в companion object (строка 512).
+
+ЗАПРЕЩЕНО трогать: `WhisperStt.kt`, `SttStreamer.kt`, `SttDebug.kt`,
+`GlassesServer.kt`, `lib-core`, протокол, весь app-glasses. Все scratch-файлы —
+вне репо или в коммит не включать.
+
+## 1. Qwen3AsrStt.kt — новый класс
+
+```kotlin
+package pw.binom.viewmate.phone.stt
+
+import com.k2fsa.sherpa.onnx.OfflineModelConfig
+import com.k2fsa.sherpa.onnx.OfflineQwen3AsrModelConfig
+import com.k2fsa.sherpa.onnx.OfflineRecognizer
+import com.k2fsa.sherpa.onnx.OfflineRecognizerConfig
+
+/** Офлайн-распознавание: sherpa-onnx + Qwen3-ASR-0.6B (int8), CPU. */
+class Qwen3AsrStt(
+    private val convFrontendPath: String,
+    private val encoderPath: String,
+    private val decoderPath: String,
+    private val tokenizerDir: String,
+    private val numThreads: Int = 4,
+    private val hotwords: String = "",
+) : PhraseRecognizer {
+    private val recognizer: OfflineRecognizer = OfflineRecognizer(
+        null,
+        OfflineRecognizerConfig(
+            modelConfig = OfflineModelConfig(
+                qwen3Asr = OfflineQwen3AsrModelConfig(
+                    convFrontend = convFrontendPath,
+                    encoder = encoderPath,
+                    decoder = decoderPath,
+                    tokenizer = tokenizerDir,
+                    maxTotalLen = 512,
+                    maxNewTokens = 128,
+                    temperature = 1e-6f,
+                    topP = 0.8f,
+                    seed = 42,
+                    hotwords = hotwords,
+                ),
+                numThreads = numThreads,
+                provider = "cpu",
+                modelType = "qwen3_asr",
+            ),
+        ),
+    )
+
+    /** Распознать 16 кГц mono PCM. Возвращает текст. */
+    override fun recognize(samples: FloatArray): String {
+        val stream = recognizer.createStream()
+        try {
+            stream.acceptWaveform(samples, 16000)
+            recognizer.decode(stream)
+            return recognizer.getResult(stream).text.trim()
+        } finally {
+            stream.release()
+        }
+    }
+}
+```
+
+Точные имена полей и сигнатуры подтверждены байткодом sherpa-onnx v1.13.6
+(`OfflineQwen3AsrModelConfig` — поля convFrontend/encoder/decoder/tokenizer/
+maxTotalLen/maxNewTokens/temperature/topP/seed/hotwords; `OfflineModelConfig` —
+поле qwen3Asr; нативная строка `qwen3_asr=` подтверждает modelType).
+Дефолты декодирования — из C++-конфига sherpa-onnx 1.13.6: max_total_len=512,
+max_new_tokens=128, temperature=1e-6, top_p=0.8, seed=42. Поле `tokens` в
+OfflineModelConfig для qwen3_asr НЕ передавать (токенизатор — директория в
+qwen3Asr.tokenizer, не файл).
+
+## 2. PhoneApp.kt — фабрика и константы
+
+В companion object (строка 512) добавить:
+
+```kotlin
+/** Бэкенд STT: "qwen3_asr" | "whisper" (откат). */
+private const val STT_BACKEND = "qwen3_asr"
+
+/** Подсказки словаря Qwen3-ASR (запятая-разделитель). */
+private const val STT_HOTWORDS = "тулсет,тулы,умеешь"
+```
+
+В `ensureStt()` (строки ~350-366) — заменить блок создания whisper на:
+
+```kotlin
+val qwenConv = File(modelsDir, "conv_frontend.onnx")
+val qwenEnc = File(modelsDir, "encoder.int8.onnx")
+val qwenDec = File(modelsDir, "decoder.int8.onnx")
+val qwenTok = File(modelsDir, "tokenizer")
+if (STT_BACKEND == "qwen3_asr" &&
+    qwenConv.isFile && qwenEnc.isFile && qwenDec.isFile && qwenTok.isDirectory
+) {
+    stt = Qwen3AsrStt(
+        convFrontendPath = qwenConv.absolutePath,
+        encoderPath = qwenEnc.absolutePath,
+        decoderPath = qwenDec.absolutePath,
+        tokenizerDir = qwenTok.absolutePath,
+        numThreads = 4,
+        hotwords = STT_HOTWORDS,
+    )
+} else {
+    val encoder = File(modelsDir, "small-encoder.int8.onnx")
+    val decoder = File(modelsDir, "small-decoder.int8.onnx")
+    val tokens = File(modelsDir, "small-tokens.txt")
+    if (!encoder.isFile || !decoder.isFile || !tokens.isFile) {
+        log("stt", "модели не найдены в ${modelsDir.absolutePath} — STT недоступен")
+        return null
+    }
+    stt = WhisperStt(
+        encoderPath = encoder.absolutePath,
+        decoderPath = decoder.absolutePath,
+        tokensPath = tokens.absolutePath,
+        numThreads = 4,
+    )
+}
+```
+
+Тип `stt` — `PhraseRecognizer` (локальная переменная в synchronized-блоке;
+дальше `SttStreamer(stt = stt, ...)` как сейчас). Лог создания: добавить строку
+`log("stt", "бэкенд: $STT_BACKEND (hotwords: $STT_HOTWORDS)")` перед созданием
+SttStreamer. Старая ветка whisper остаётся для отката.
+
+## Проверка (делает Hermes, не агент)
+
+- `./gradlew :app-phone:testDebugUnitTest :app-phone:assembleDebug` — зелёные,
+  число тестов app-phone НЕ меняется (новый класс не покрывается JVM-тестами —
+  Android + нативная библиотека; splitPhrases/trimEdges не трогаются).
+- `git status --short` чистый, коммит с реализацией и этим ТЗ есть.
+- Дальше Hermes сам: adb push моделей (conv_frontend.onnx, encoder.int8.onnx,
+  decoder.int8.onnx, tokenizer/ — из /root/viewmate/models/sherpa-onnx-qwen3-asr-0.6B-int8/)
+  на телефон в filesDir/models + установка APK + полевая приёмка на железе.

app-phone/src/main/kotlin/pw/binom/viewmate/phone/PhoneApp.kt

@@ -46,6 +46,8 @@ import pw.binom.viewmate.phone.agent.RemoteLlmClient
 import pw.binom.viewmate.phone.agent.SkillRegistry
 import pw.binom.viewmate.phone.agent.SkillRepository
 import pw.binom.viewmate.phone.agent.ToolsetRegistry
+import pw.binom.viewmate.phone.stt.PhraseRecognizer
+import pw.binom.viewmate.phone.stt.Qwen3AsrStt
 import pw.binom.viewmate.phone.stt.SttStreamer
 import pw.binom.viewmate.phone.stt.WhisperStt
 
@@ -351,26 +353,45 @@ class PhoneApp : Application() {
         synchronized(sttLock) {
             sttStreamer?.let { return it }
             val modelsDir = File(filesDir, "models")
-            val encoder = File(modelsDir, "small-encoder.int8.onnx")
+            val qwenConv = File(modelsDir, "conv_frontend.onnx")
-            val decoder = File(modelsDir, "small-decoder.int8.onnx")
+            val qwenEnc = File(modelsDir, "encoder.int8.onnx")
-            val tokens = File(modelsDir, "small-tokens.txt")
+            val qwenDec = File(modelsDir, "decoder.int8.onnx")
-            if (!encoder.isFile || !decoder.isFile || !tokens.isFile) {
+            val qwenTok = File(modelsDir, "tokenizer")
-                log("stt", "модели не найдены в ${modelsDir.absolutePath} — STT недоступен")
+            var stt: PhraseRecognizer
-                return null
+            if (STT_BACKEND == "qwen3_asr" &&
+                qwenConv.isFile && qwenEnc.isFile && qwenDec.isFile && qwenTok.isDirectory
+            ) {
+                stt = Qwen3AsrStt(
+                    convFrontendPath = qwenConv.absolutePath,
+                    encoderPath = qwenEnc.absolutePath,
+                    decoderPath = qwenDec.absolutePath,
+                    tokenizerDir = qwenTok.absolutePath,
+                    numThreads = 4,
+                    hotwords = STT_HOTWORDS,
+                )
+            } else {
+                val encoder = File(modelsDir, "small-encoder.int8.onnx")
+                val decoder = File(modelsDir, "small-decoder.int8.onnx")
+                val tokens = File(modelsDir, "small-tokens.txt")
+                if (!encoder.isFile || !decoder.isFile || !tokens.isFile) {
+                    log("stt", "модели не найдены в ${modelsDir.absolutePath} — STT недоступен")
+                    return null
+                }
+                stt = WhisperStt(
+                    encoderPath = encoder.absolutePath,
+                    decoderPath = decoder.absolutePath,
+                    tokensPath = tokens.absolutePath,
+                    numThreads = 4,
+                )
             }
-            val whisper = WhisperStt(
-                encoderPath = encoder.absolutePath,
-                decoderPath = decoder.absolutePath,
-                tokensPath = tokens.absolutePath,
-                numThreads = 4,
-            )
             val dumpPcm = if (File(filesDir, "stt_dump.marker").exists()) {
                 File(filesDir, "stt_dump_phone.raw")
             } else {
                 null
             }
+            log("stt", "бэкенд: $STT_BACKEND (hotwords: $STT_HOTWORDS)")
             val s = SttStreamer(
-                stt = whisper,
+                stt = stt,
                 onSilence30s = {
                     log("stt", "тишина 30 с — автo-отмена")
                     scope.launch { server.hub.broadcast(SttCancel(reason = "timeout")) }
@@ -385,7 +406,7 @@ class PhoneApp : Application() {
             )
             sttStreamer = s
             log("stt", "PCM-дампа (телефон): ${dumpPcm?.absolutePath ?: "off"}")
-            log("stt", "SttStreamer готов (Whisper-small int8)")
+            log("stt", "SttStreamer готов ($STT_BACKEND)")
             return s
         }
     }
@@ -512,5 +533,11 @@ class PhoneApp : Application() {
     companion object {
         lateinit var instance: PhoneApp
             private set
+
+        /** Бэкенд STT: "qwen3_asr" | "whisper" (откат). */
+        private const val STT_BACKEND = "qwen3_asr"
+
+        /** Подсказки словаря Qwen3-ASR (запятая-разделитель). */
+        private const val STT_HOTWORDS = "тулсет,тулы,умеешь"
     }
 }

app-phone/src/main/kotlin/pw/binom/viewmate/phone/stt/Qwen3AsrStt.kt

@@ -0,0 +1,51 @@
+package pw.binom.viewmate.phone.stt
+
+import com.k2fsa.sherpa.onnx.OfflineModelConfig
+import com.k2fsa.sherpa.onnx.OfflineQwen3AsrModelConfig
+import com.k2fsa.sherpa.onnx.OfflineRecognizer
+import com.k2fsa.sherpa.onnx.OfflineRecognizerConfig
+
+/** Офлайн-распознавание: sherpa-onnx + Qwen3-ASR-0.6B (int8), CPU. */
+class Qwen3AsrStt(
+    private val convFrontendPath: String,
+    private val encoderPath: String,
+    private val decoderPath: String,
+    private val tokenizerDir: String,
+    private val numThreads: Int = 4,
+    private val hotwords: String = "",
+) : PhraseRecognizer {
+    private val recognizer: OfflineRecognizer = OfflineRecognizer(
+        null,
+        OfflineRecognizerConfig(
+            modelConfig = OfflineModelConfig(
+                qwen3Asr = OfflineQwen3AsrModelConfig(
+                    convFrontend = convFrontendPath,
+                    encoder = encoderPath,
+                    decoder = decoderPath,
+                    tokenizer = tokenizerDir,
+                    maxTotalLen = 512,
+                    maxNewTokens = 128,
+                    temperature = 1e-6f,
+                    topP = 0.8f,
+                    seed = 42,
+                    hotwords = hotwords,
+                ),
+                numThreads = numThreads,
+                provider = "cpu",
+                modelType = "qwen3_asr",
+            ),
+        ),
+    )
+
+    /** Распознать 16 кГц mono PCM. Возвращает текст. */
+    override fun recognize(samples: FloatArray): String {
+        val stream = recognizer.createStream()
+        try {
+            stream.acceptWaveform(samples, 16000)
+            recognizer.decode(stream)
+            return recognizer.getResult(stream).text.trim()
+        } finally {
+            stream.release()
+        }
+    }
+}