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1e51ef7def
- Konzept/, didaktik_geografie/, didaktik_simulation/, v2-modules/, v2-platform/ - 12 code-workspace-Files - STATUS-*.md - viele M/D/R-Änderungen an bereits getrackten Files - .gitignore verstärkt: **/.humaninput/, **/secret_keys.txt Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 <noreply@anthropic.com>
181 lines
8.6 KiB
Python
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Python
#!/usr/bin/env python3
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"""
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Etappe 0: Legacy-Audios aus start.html / landing.html in den Standard ziehen.
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Aktionen:
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1) Bestehende Motivations-Phrasen in r_tower_strike_c* + r_tower_handover_c* säubern
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2) Neue Eintraege in audio-texts.json fuer LEGACY-Audio-IDs (ohne r_-Praefix)
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3) Regenerieren aller betroffenen MP3s (mit r_-Praefix damit playRadio-Fallback greift)
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Texte: kurz, Pilot/Tower-Funk-Stil, KEIN "Christophorus", KEIN "ÖAMTC",
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KEINE Motivations-Phrasen wie "du kriegst das hin / du schaffst das".
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"""
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import json, os, sys, subprocess, tempfile, shutil, time
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KEY = os.environ.get('ELEVENLABS_API_KEY') or 'sk_8e21b8c2723d95fc581953c1d0fff9af3e1298faa378a651'
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REPO = 'C:/xampp/htdocs/geograsim/App/sims/heli'
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OUT_DIR = REPO + '/sounds/radio'
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TEXTS_FILE = REPO + '/scripts/audio-texts.json'
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MAP_FILE = REPO + '/data/aussprache-map.json'
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DUR_FILE = REPO + '/data/audio-durations.json'
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VOICE_SARAH = 'EXAVITQu4vr4xnSDxMaL' # Tower-Lotsin
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VOICE_BELLA = 'hpp4J3VqNfWAUOO0d1Us' # Pilotin
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# === 1) Motivations-Phrasen-Fixes (bestehende r_-Eintraege updaten) ===
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MOTIVATION_FIXES = {
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# r_tower_strike_c* — alle 14 Eintraege ersetzen die Phrase
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'_strike_motivation': {
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'old': ', du kriegst das hin.',
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'new': ', noch zwei Versuche frei.',
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'pattern_prefix': 'r_tower_strike_c',
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},
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'_handover_motivation': {
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'old': ' Alles gut, du lernst dazu.',
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'new': '',
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'pattern_prefix': 'r_tower_handover_c',
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},
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}
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# === 2) Neue Eintraege fuer LEGACY-Audio-IDs ===
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# Naming convention: ID -> (text, voice_label, ist_pilotin)
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# 'b' = Bella (Pilotin), 's' = Sarah (Tower-Lotsin)
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NEW_TEXTS = {
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# --- Pilot Calm (Wetter ok, gute Verhältnisse) ---
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'r_pilot_calm1': ('Pilot: Wetterlage stabil. Sichtflug-Bedingungen, top. Standby.', 'b'),
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'r_pilot_calm2': ('Pilot: Wind aus Nordwest, drei Beaufort. Kein Drama für den Kurs.', 'b'),
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'r_pilot_calm3': ('Pilot: Sicht über fünfzehn Kilometer — wir sehen alles. Roger.', 'b'),
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# --- Pilot Hindernisse / Strecke (preventive Tipps) ---
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'r_pilot_flock': ('Pilot: Vogelschwarm von West. Kurs anpassen, easy.', 'b'),
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'r_pilot_fog1': ('Pilot: Advektionsnebel unten. Sicht unter fünfhundert Meter. Tief bleiben.', 'b'),
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'r_pilot_fog2': ('Pilot: Referenzpunkt am Boden suchen — nicht am Horizont.', 'b'),
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'r_pilot_fog3': ('Pilot: Lageregelung flach halten, nicht blind in die Wolke. Copy?', 'b'),
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'r_pilot_gap': ('Pilot: Urbaner Canyon. Über Dachkante bleiben. Roger.', 'b'),
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'r_pilot_gusts': ('Pilot: Lee-Turbulenz zwischen den Häusern — Anstellwinkel nachfassen.', 'b'),
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'r_pilot_narrow': ('Pilot: Talenge voraus, Venturi-Effekt. Windseite halten. Over.', 'b'),
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'r_pilot_time': ('Pilot: Thermik über den Hallen — Aufwinde, Achtung.', 'b'),
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'r_pilot_trees': ('Pilot: Fichten bis fünfundzwanzig Meter — Puffer halten. Copy.', 'b'),
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'r_pilot_wind': ('Pilot: Windwurf im Tal — Böen drehen. Vorsicht.', 'b'),
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# --- Warn (Pre-Warn fuer Hindernisse) ---
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'r_warn_kran': ('Pilot: Kran rechts, vierzig Meter. Mindestabstand halten.', 'b'),
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'r_warn_antenne': ('Pilot: Antenne links, einhundertzwanzig Meter hoch. Umfliegen mit Puffer.', 'b'),
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'r_warn_strom': ('Pilot: Hochspannungsleitung voraus. Drüber, nicht drunter. Roger.', 'b'),
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'r_warn_schornstein': ('Pilot: Schornsteine als Festpunkte nutzen — visuelle Referenz.', 'b'),
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'r_warn_fabrik': ('Pilot: Abwindzone links. Höher und nach rechts.', 'b'),
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'r_warn_nebel': ('Pilot: Nebel dichtet ein. Kurs halten — vorsichtig.', 'b'),
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'r_warn_gewitter': ('Pilot: Gewitterzelle voraus, sieben Meilen. Umfliegen.', 'b'),
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'r_warn_fuel': ('Pilot: Treibstoff knapp. Klinikkurs halten.', 'b'),
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# --- Warn (Crash-Reaction — wird nach Strike gespielt) ---
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'r_warn_vogel': ('Pilot: Vogelschlag! Rotor checken.', 'b'),
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'r_warn_haus': ('Pilot: Gebäude touchiert. Schaden auswerten.', 'b'),
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'r_warn_baum': ('Pilot: Baum gestreift. Höhe rauf.', 'b'),
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'r_warn_klima': ('Pilot: Klimaanlage gerissen. Abstand halten.', 'b'),
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'r_warn_blitz': ('Pilot: Blitz nahe! Sofort raus aus der Zelle.', 'b'),
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'r_warn_flugzeug': ('Pilot: Verkehrsflugzeug! Sofort tiefer.', 'b'),
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'r_warn_sport': ('Pilot: Sportflieger im Kurs! Ausweichen.', 'b'),
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# --- Tower generic (kein Heli-Name) ---
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'r_tower1': ('Tower: Pilot, Flugplan bestätigt. Position halten, Freigabe folgt.', 's'),
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'r_tower2': ('Tower: Wind im Rahmen. Sektor klar, weiter im Plan.', 's'),
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'r_tower3': ('Tower: Sektor frei. Anflugkorridor ist offen.', 's'),
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'r_tower4': ('Tower: Frequenz wechseln. Standby auf neuer Sektor-Freigabe.', 's'),
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# --- Success (V2-Backup, normalerweise von V1 geblockt) ---
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'r_success2': ('Tower: Sauber abgefangen. Mission steht.', 's'),
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}
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def apply_pron(text, mapping):
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for k in sorted(mapping.keys(), key=len, reverse=True):
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text = text.replace(k, mapping[k])
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return text
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def generate(aid, text, voice_id):
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out = OUT_DIR + '/' + aid + '.mp3'
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if os.path.exists(out):
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shutil.copy(out, out + '.bak-pre-etappe0')
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body = json.dumps({
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'text': text, 'model_id': 'eleven_multilingual_v2',
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'voice_settings': {'stability': 0.55, 'similarity_boost': 0.75, 'style': 0.1, 'use_speaker_boost': True}
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}, ensure_ascii=False)
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with tempfile.NamedTemporaryFile(mode='w', encoding='utf-8', suffix='.json', delete=False) as f:
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f.write(body); bpath = f.name
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r = subprocess.run(['curl','-sS','-w','%{http_code}','-o',out,
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'-X','POST','https://api.elevenlabs.io/v1/text-to-speech/' + voice_id,
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'-H','xi-api-key: ' + KEY,
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'-H','Content-Type: application/json; charset=utf-8',
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'--data-binary','@' + bpath], capture_output=True, text=True, timeout=120)
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os.unlink(bpath)
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return ('ok' if r.stdout.strip() == '200' else 'err-' + r.stdout), os.path.getsize(out) if os.path.exists(out) else 0
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def main():
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texts = json.load(open(TEXTS_FILE, 'r', encoding='utf-8'))
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pron = json.load(open(MAP_FILE, 'r', encoding='utf-8'))['pronunciations']
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durs = json.load(open(DUR_FILE, 'r', encoding='utf-8'))
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# === Schritt 1: Motivations-Phrasen-Fixes ===
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print('=== Schritt 1: Motivations-Phrasen-Fixes ===')
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motivation_changed = []
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for fix in MOTIVATION_FIXES.values():
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for aid, txt in list(texts.items()):
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if isinstance(txt, str) and aid.startswith(fix['pattern_prefix']):
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if fix['old'] in txt:
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texts[aid] = txt.replace(fix['old'], fix['new'])
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motivation_changed.append(aid)
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print(f' {len(motivation_changed)} Eintraege gefixt')
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# === Schritt 2: Neue Eintraege importieren ===
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print('\n=== Schritt 2: Neue Eintraege ===')
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for aid, (txt, voice) in NEW_TEXTS.items():
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texts[aid] = txt
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print(f' {len(NEW_TEXTS)} neue Eintraege')
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# Speichern
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with open(TEXTS_FILE, 'w', encoding='utf-8') as f:
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json.dump(texts, f, indent=2, ensure_ascii=False)
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print(f'\n -> audio-texts.json gespeichert ({len(texts)} Eintraege total)')
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if '--dry' in sys.argv:
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print('\n--dry-run, keine MP3s generiert.')
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return
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# === Schritt 3: Regen ===
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print('\n=== Schritt 3: Regen-Lauf ===')
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regen_list = motivation_changed + list(NEW_TEXTS.keys())
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print(f' Total: {len(regen_list)} MP3s')
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print()
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t0 = time.time()
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ok, fail = 0, 0
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for i, aid in enumerate(regen_list, 1):
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text = texts[aid]
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tts = apply_pron(text, pron)
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# Voice-Routing
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if aid in NEW_TEXTS:
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voice = VOICE_BELLA if NEW_TEXTS[aid][1] == 'b' else VOICE_SARAH
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label = 'Bella' if NEW_TEXTS[aid][1] == 'b' else 'Sarah'
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elif aid.startswith('r_tower_'):
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voice = VOICE_SARAH; label = 'Sarah'
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else:
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voice = VOICE_BELLA; label = 'Bella'
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status, size = generate(aid, tts, voice)
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elapsed = time.time() - t0
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eta = (elapsed / i) * (len(regen_list) - i)
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if status == 'ok':
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print(f' [{i:2d}/{len(regen_list)}] OK {aid:38s} {size//1024:>4}K [{label}] ETA {eta:.0f}s')
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ok += 1
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durs['durations'].pop(aid, None)
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else:
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print(f' [{i:2d}/{len(regen_list)}] ERR {aid:38s} {status}')
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fail += 1
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if i % 10 == 0:
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json.dump(durs, open(DUR_FILE, 'w', encoding='utf-8'), indent=2, ensure_ascii=False)
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json.dump(durs, open(DUR_FILE, 'w', encoding='utf-8'), indent=2, ensure_ascii=False)
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|
print(f'\nFertig: {ok} OK, {fail} Fehler, {time.time()-t0:.0f}s')
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if __name__ == '__main__':
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main()
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