ускоренная работа

app/audio/local_stt.py

@@ -13,7 +13,7 @@ import sys
 import json
 import pyaudio
 from vosk import Model, KaldiRecognizer
-from ..core.config import VOSK_MODEL_PATH, SAMPLE_RATE
+from config import VOSK_MODEL_PATH, SAMPLE_RATE
 
 
 class LocalRecognizer:

app/audio/stt.py

@@ -20,6 +20,7 @@ from deepgram import (
 )
 import deepgram.clients.common.v1.abstract_sync_websocket as sdk_ws
 import websockets.sync.client
+from ..core.audio_manager import get_audio_manager
 
 # --- Патч (исправление) для библиотеки websockets ---
 # По умолчанию Deepgram SDK использует слишком короткий таймаут подключения.
@@ -63,7 +64,7 @@ class SpeechRecognizer:
         )
         self.dg_client = DeepgramClient(DEEPGRAM_API_KEY, config)
 
-        self.pa = pyaudio.PyAudio()
+        self.pa = get_audio_manager().get_pyaudio()
         print("✅ Deepgram клиент готов")
 
     def _get_stream(self):
@@ -135,38 +136,71 @@ class SpeechRecognizer:
             channels=1,
             sample_rate=SAMPLE_RATE,
             interim_results=True,
-            utterance_end_ms=1200,  # Пауза 1.2с считается концом фразы
+            utterance_end_ms=1000,  # Пауза 1.0с считается концом фразы (было 1.2)
             vad_events=True,
         )
 
-        if dg_connection.start(options) is False:
-            print("Failed to start Deepgram connection")
-            return
-
-        # --- Задача отправки аудио ---
+        # --- Задача отправки аудио с буферизацией ---
         async def send_audio():
             chunks_sent = 0
+            audio_buffer = []  # Буфер для накопления звука во время подключения
+
             try:
+                # 1. Сразу начинаем захват звука, не дожидаясь сети!
                 stream.start_stream()
-                print("🎤 Stream started, sending audio...")
+                print("🎤 Stream started (buffering)...")
+
+                # 2. Запускаем подключение к Deepgram в фоне (через ThreadPool, т.к. start() блокирующий)
+                # Но в данном SDK start() возвращает bool, он может быть блокирующим.
+                # Deepgram Python SDK v3+ start() делает handshake.
+
+                connect_future = loop.run_in_executor(
+                    None, lambda: dg_connection.start(options)
+                )
+
+                # Пока подключаемся, копим данные
+                while not connect_future.done():
+                    if stream.is_active():
+                        data = stream.read(4096, exception_on_overflow=False)
+                        audio_buffer.append(data)
+                    await asyncio.sleep(0.001)
+
+                # Проверяем результат подключения
+                if connect_future.result() is False:
+                    print("Failed to start Deepgram connection")
+                    return
+
+                print(f"🚀 Connected! Sending buffer ({len(audio_buffer)} chunks)...")
+
+                # 3. Отправляем накопленный буфер
+                for chunk in audio_buffer:
+                    dg_connection.send(chunk)
+                    chunks_sent += 1
+
+                audio_buffer = None  # Освобождаем память
+
+                # 4. Продолжаем стримить в реальном времени
                 while not stop_event.is_set():
                     if stream.is_active():
                         data = stream.read(4096, exception_on_overflow=False)
-                        # Отправка данных (синхронная в этой версии SDK)
                         dg_connection.send(data)
                         chunks_sent += 1
                         if chunks_sent % 50 == 0:
                             print(f".", end="", flush=True)
-                    # Уступаем время другим задачам
                     await asyncio.sleep(0.005)
+
             except Exception as e:
                 print(f"Audio send error: {e}")
             finally:
-                stream.stop_stream()
+                if stream.is_active():
+                    stream.stop_stream()
                 print(f"\n🛑 Stream stopped. Chunks sent: {chunks_sent}")
 
         sender_task = asyncio.create_task(send_audio())
 
+        if False:  # dg_connection.start(options) перенесен внутрь send_audio
+            pass
+
         try:
             # 1. Ждем начала речи (если задан detection_timeout)
             if detection_timeout:
@@ -254,8 +288,7 @@ class SpeechRecognizer:
             self.stream.stop_stream()
             self.stream.close()
             self.stream = None
-        if self.pa:
-            self.pa.terminate()
+        # self.pa.terminate() - Используем общий менеджер
 
 
 # Глобальный экземпляр

app/audio/wakeword.py

@@ -10,6 +10,7 @@ import pvporcupine
 import pyaudio
 import struct
 from ..core.config import PORCUPINE_ACCESS_KEY, PORCUPINE_KEYWORD_PATH
+from ..core.audio_manager import get_audio_manager
 
 
 class WakeWordDetector:
@@ -28,7 +29,8 @@ class WakeWordDetector:
             access_key=PORCUPINE_ACCESS_KEY, keyword_paths=[str(PORCUPINE_KEYWORD_PATH)]
         )
 
-        self.pa = pyaudio.PyAudio()
+        # Используем общий экземпляр PyAudio
+        self.pa = get_audio_manager().get_pyaudio()
         self._open_stream()
         print("🎤 Ожидание wake word 'Alexandr'...")
 
@@ -138,8 +140,7 @@ class WakeWordDetector:
     def cleanup(self):
         """Освобождение ресурсов при выходе."""
         self.stop_monitoring()
-        if self.pa:
-            self.pa.terminate()
+        # self.pa.terminate() - Не делаем этого, так как PyAudio общий
         if self.porcupine:
             self.porcupine.delete()