Feat: Per-Stage-Latenz-Metriken für die Voice-Pipeline (C2)

Neues services/voice_metrics.py (rollend, thread-safe, in-memory): misst STT,
Vision-Beschreibung, Chat-TTFB (Hermes-Stream) und TTS server-seitig. voice.py
instrumentiert die vier Stufen; GET /api/voice/metrics liefert avg/p50/p95/last
je Stufe. Macht aus Latenz-Vermutungen Messdaten — Anzeige folgt im Frontend (E).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

backend/services/voice_metrics.py

@@ -0,0 +1,68 @@
+"""
+Per-Stage-Latenz-Metriken für die Voice/Lucy-Pipeline.
+
+Misst die Server-seitige Dauer jeder Stufe (STT, Vision-Beschreibung, Chat-TTFB, TTS) und hält
+rollende Statistiken (avg/p50/p95/last) im Speicher. Macht aus Latenz-VERMUTUNGEN gemessene Fakten
+— die eigentliche Voraussetzung, um gezielt zu optimieren (Stufe 5/C2 des Reviews). Anzeige im
+Frontend-Overhaul (E) analog zur TokenPerformanceCard.
+
+In-Memory + thread-safe (keine Datei-I/O — Latenz-Telemetrie ist transient, Restart = Reset).
+"""
+
+import threading
+import time
+from collections import deque
+
+_LOCK = threading.Lock()
+_MAX = 200
+_STAGES: dict[str, deque] = {}
+
+# Bekannte Stufen (für stabile UI-Reihenfolge); unbekannte werden trotzdem erfasst.
+STAGES = ("stt", "vision", "chat_ttfb", "tts")
+
+
+def record_stage(stage: str, ms: float) -> None:
+    """Eine gemessene Stage-Dauer (ms) verbuchen. No-op bei negativen Werten."""
+    if ms is None or ms < 0:
+        return
+    with _LOCK:
+        dq = _STAGES.get(stage)
+        if dq is None:
+            dq = _STAGES[stage] = deque(maxlen=_MAX)
+        dq.append(float(ms))
+
+
+class Timer:
+    """Context-Manager: misst die verstrichene Zeit und verbucht sie auf `stage`.
+    Funktioniert um `await`-Aufrufe herum (enter → await → exit)."""
+
+    def __init__(self, stage: str) -> None:
+        self.stage = stage
+        self._t0 = 0.0
+
+    def __enter__(self) -> "Timer":
+        self._t0 = time.perf_counter()
+        return self
+
+    def __exit__(self, *exc) -> None:
+        record_stage(self.stage, (time.perf_counter() - self._t0) * 1000.0)
+
+
+def _summary(vals: list[float]) -> dict:
+    if not vals:
+        return {"count": 0}
+    s = sorted(vals)
+    n = len(s)
+    return {
+        "count": n,
+        "avg_ms": round(sum(s) / n, 1),
+        "p50_ms": round(s[n // 2], 1),
+        "p95_ms": round(s[min(n - 1, int(n * 0.95))], 1),
+        "last_ms": round(vals[-1], 1),
+    }
+
+
+def get_metrics() -> dict:
+    """Rollende Zusammenfassung je Stufe."""
+    with _LOCK:
+        return {stage: _summary(list(dq)) for stage, dq in _STAGES.items()}