Lucy-TTS/F5: Skripte + Batches versionieren, schwere Assets ignoriert

- pocket_server.py (Produktions-TTS mit Stimmen-Waechter), text_norm, Bench-/Diag-Skripte
- lucy-f5: f5_server/f5_test/bench_dml (DirectML-Experiment, Phase C/D offen)
- .gitignore: venvs/Modelle/Audio/Logs der beiden Ordner + box_recon/gemma_swap-Scratch

Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>

client/lucy-tts/ttfb_test.py

@@ -0,0 +1,50 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""ttfb_test.py — misst die Stream-TTFB im SERIELLEN Pfad mit kurzem erstem Chunk an/aus.
+Ein Modell-Load, dann je Modus 3 Durchläufe -> Median. Belegt, ob keep_first_short Lucys
+Sprechbeginn beschleunigt, ohne den Rest zu verschlechtern.
+"""
+import time, statistics as st
+import numpy as np, librosa
+from pocket_tts import TTSModel
+import pocket_server as ps
+
+LONG = ("Guten Morgen, Commander. "
+        "Das nächtliche Backup ist sauber durchgelaufen und es gab keine Fehler. "
+        "Der Dienst läuft stabil und die Engine antwortet zügig. "
+        "Ich habe die Modelle vorgewärmt und die Latenz im Blick behalten. "
+        "Die Protokolle zeigen keine Auffälligkeiten in den letzten Stunden. "
+        "Wenn du möchtest, fasse ich die offenen Punkte für heute zusammen. "
+        "Danach kümmere ich mich um die anstehenden Updates und melde mich wieder.")
+
+m = TTSModel.load_model(language=ps.LANG, lsd_decode_steps=ps.LSD, temp=ps.TEMP,
+                        noise_clamp=ps.NOISE_CLAMP, quantize=ps.QUANTIZE)
+ref = ps._prep_ref()
+try:
+    vs = m.get_state_for_audio_prompt(ps.VOICE_ST)
+except Exception:
+    vs = m.get_state_for_audio_prompt(ref)
+ra, _ = librosa.load(ref, sr=m.sample_rate, mono=True)
+ps.STATE.clear()
+ps.STATE.update(m=m, vs=vs, sr=m.sample_rate, ref_fp=ps._fingerprint(ra, m.sample_rate))
+
+
+def measure(keep_first):
+    sents = ps._split_sentences(LONG, keep_first_short=keep_first)
+    t0 = time.time(); first = None; total = 0
+    for i, a in enumerate(ps._gen_sentences_ordered(sents)):
+        if i == 0:
+            first = time.time() - t0
+        total += a.size
+    return first, time.time() - t0, total / 24000.0, len(sents), sents[0]
+
+
+if __name__ == "__main__":
+    for keep in (False, True):
+        ttfbs, walls = [], []
+        n = s0 = None
+        for _ in range(3):
+            f, w, au, n, s0 = measure(keep)
+            ttfbs.append(f); walls.append(w)
+        print(f"keep_first_short={str(keep):5} | TTFB={st.median(ttfbs):4.2f}s  wall={st.median(walls):5.2f}s  "
+              f"chunks={n}  erster='{s0[:38]}'")
+    print("TTFB_DONE")