Feat: Sprechen-Tab — mit Hermes per Sprache reden (Browser-Voice + 3D-Avatar)

Voll-Duplex Sprach-Interaktion vom lokalen PC mit dem vollen Hermes-Agenten
(api_server :8642, OpenAI-kompatibel → gleiche Tools + geteiltes Mem0 wie CLI/Telegram).

- Voice-Sidecar (voice_service/, eigenes Py3.12-venv ~/.voice, :8650): STT faster-whisper
  (medium, de) + gestuftes TTS — Piper (schnell, Default) + Chatterbox (premium, Voice-Cloning,
  lazy-load, CPU-Start). Analog mem0_service.
- Backend: routers/voice.py (Proxy /api/voice/stt|tts|voices + /chat-SSE an Hermes mit
  Bearer API_SERVER_KEY + X-Hermes-Session-Id für server-seitigen Verlauf). config.py:
  VOICE_SERVICE_URL + HERMES_API_KEY (Fallback aus ~/.hermes/.env). System-Dienstliste +
  Wartung (Restart/Logs) um voice-service ergänzt.
- Frontend: Sprechen-Tab mit 3D-Avatar (VRM via three-vrm) — Lippensync (Web-Audio-Pegel),
  Blinzeln, Sentiment-Mimik, Ruhepose. Avatar-Picker (CORS-freie Galerie + .vrm-Upload + URL
  + VRoid-Hub-Link) + Stimm-Auswahl. Push-to-talk (Knopf/Leertaste). Deps: three, r3f, drei.
- Deploy: deploy/voice-service.service + deploy.sh (idempotenter Sidecar-Install, enable, restart).

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

frontend/src/lib/voice/sentiment.ts

@@ -0,0 +1,17 @@
+// Leichtgewichtige Stimmungs-Heuristik (v1) → treibt die Avatar-Mimik.
+// Bewusst simpel/regelbasiert (kein Modell): mappt deutschen Antworttext auf eine VRM-Expression.
+// Spätere Stufe: echte Hermes-Emotion/Audio-Tags. Siehe Plan.
+
+export type Emotion = "neutral" | "happy" | "angry" | "sad" | "surprised" | "relaxed"
+
+const RULES: [Emotion, RegExp][] = [
+  ["happy", /(super|toll|klasse|freu|cool|prima|perfekt|danke|großartig|wunderbar|gerne|haha|:\)|😊|😄|🎉)/i],
+  ["surprised", /(wow|wirklich\?|krass|unglaublich|echt\?|tatsächlich|\?!|!\?|oha)/i],
+  ["angry", /(fehler|kaputt|mist|verdammt|nervt|schlecht|problem|ärgerlich|leider nicht|geht nicht)/i],
+  ["sad", /(leider|schade|traurig|tut mir leid|entschuldigung|sorry|bedauere)/i],
+]
+
+export function sentimentToEmotion(text: string): Emotion {
+  for (const [emo, rx] of RULES) if (rx.test(text)) return emo
+  return "neutral"
+}