.keep-Dateien und Hash-Prüfungen sorgen für funktionierende Backups in read-only Umgebungen.pyaudioop.py leitet Importe an audioop-lts weiter, huggingface_hub-Fallbacks vermeiden Brüche bei zukünftigen Versionen.0.0.0.0:7860 erfolgreich getestet.hf-space/
├─ app.py # Gradio-only App mit deutscher TTS-Engine
├─ german_tts_engine.py # Deutsche Formant-basierte Sprachsynthese
├─ persistent_storage.py # Persistenz-Manager mit HF-Dataset-Backup
├─ pyaudioop.py # Shim für audioop-lts unter Python 3.13
├─ requirements.txt # Fixe Runtime-Dependencies
└─ 9_FINAL_REPARATUR_BERICHT.md # Vollständige Problem-Lösungsdokumentation1pip install -r requirements.txt
2pip install numpy gradio scipypython3 app.pyhttp://127.0.0.1:7860Tipp: Die Logs melden beim ersten Run die Erstellung aller Speicherpfade – das ist erwartetes Verhalten und kann als Erfolgskriterium genutzt werden.
1python3 -c "
2import numpy as np, wave, io, base64
3from app import GermanTTSEngine
4
5tts = GermanTTSEngine()
6audio_bytes = tts.generate_german_speech('Hallo Welt', 'professional')
7audio_base64 = base64.b64encode(audio_bytes).decode('utf-8')
8print('✅ TTS-Engine:', len(audio_bytes), 'Bytes generiert')
9print('✅ Base64-Audio:', len(audio_base64), 'Zeichen')
10print('✅ Gradio-kompatibel!')
11"TTS-Engine: 44144 Bytes generiert, Base64-Audio: 58860 Zeichenpython3 app.pyGerman TTS Engine initialisiert!, Gradio Server läuft auf Port 7860STRG+C beendet den Server kontrolliert.app.py als Einstiegspunkt.huggingface-cli (siehe Abschnitt „HuggingFace CLI Leitfaden“).HF_TOKEN, optionale API-Keys (FishAudio, Z.ai) im Space hinterlegen.persistent_storage.py auf /data schreiben kann.✅-Meldungen aus dem Storage-Manager... /call-ki-agents-webRTC-GPU/README.md.9_FINAL_REPARATUR_BERICHT.md – Vollständige 404-Fehler und TTS-Problem-Lösung.webRTC-server/README.md – Komplementäre Node/WebRTC-Infrastruktur.../README.md – Gesamtkontext des ZeroGPU-Projekts mit Link-Sammlung.audioop-lts zwingend erforderlich, damit der Pydub-Import (pyaudioop) funktioniert.