Initial commit: Cosmo voice assistant

Полностью локальный голосовой ассистент на Python.

Стек:
- Wake word: openWakeWord (onnxruntime)
- STT: RealtimeSTT + faster-whisper + Silero VAD (CUDA)
- LLM-агент: smolagents ToolCallingAgent + Ollama qwen2.5:7b
- TTS: Silero V4 (torch.hub) + sounddevice
- Shell: Git Bash (Windows) / bash (macOS)

Поддерживает Windows и macOS. Агент с памятью и tool calling —
находит программы самостоятельно, запоминает пути, выполняет
произвольные shell-команды.

Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>

cosmo/wake_word.py

@@ -0,0 +1,139 @@
+"""
+Wake word detector для Cosmo.
+Слушает микрофон непрерывно, детектирует слово "cosmo" через openwakeword.
+"""
+
+import os
+import glob
+import threading
+import queue
+import numpy as np
+import sounddevice as sd
+from openwakeword.model import Model
+from loguru import logger
+
+
+class WakeWordDetector:
+    def __init__(self, config: dict, on_detected_callback):
+        """
+        config: секция audio + assistant из config.yaml
+        on_detected_callback: вызывается без аргументов при детекте wake word
+        """
+        self.sample_rate = config["audio"].get("sample_rate", 16000)
+        self.chunk_duration = config["audio"].get("chunk_duration", 0.08)
+        self.chunk_size = int(self.sample_rate * self.chunk_duration)
+        self.wake_word = config["assistant"]["wake_word"]
+        self.on_detected = on_detected_callback
+
+        self._audio_queue = queue.Queue()
+        self._running = False
+        self._paused = False
+        self._thread = None
+
+        # Порог уверенности для срабатывания (0.0 – 1.0)
+        self.threshold = 0.5
+
+        logger.info("Загружаю wake word модель openwakeword...")
+
+        # Ищем кастомную модель в папке models/
+        project_root = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
+        custom_models = glob.glob(os.path.join(project_root, "models", "*.onnx"))
+
+        if custom_models:
+            model_path = custom_models[0]
+            model_name = os.path.basename(model_path)
+            try:
+                self.model = Model(
+                    wakeword_models=[model_path],
+                    inference_framework="onnx",
+                )
+                logger.info(f"Кастомная wake word модель загружена: {model_name}")
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"Не удалось загрузить кастомную модель {model_name}: {e}")
+                raise
+        else:
+            # Fallback на встроенную hey_jarvis
+            try:
+                self.model = Model(
+                    wakeword_models=["hey_jarvis"],
+                    inference_framework="onnx",
+                )
+                logger.info("Wake word модель 'hey_jarvis' загружена (onnx)")
+                logger.warning(
+                    "Кастомная модель не найдена в папке models/. "
+                    "Активация по слову 'Hey Jarvis'. "
+                    "Запусти train_wakeword/train.sh чтобы обучить модель на 'Hey Cosmo'."
+                )
+            except Exception as e:
+                logger.error(f"Не удалось загрузить wake word модель: {e}")
+                raise
+
+    # ------------------------------------------------------------------
+    # Публичный интерфейс
+    # ------------------------------------------------------------------
+
+    def start(self):
+        """Запустить детектор в фоновом потоке."""
+        self._running = True
+        self._thread = threading.Thread(target=self._run, daemon=True)
+        self._thread.start()
+        logger.info(f"Wake word детектор запущен. Жду слово '{self.wake_word}'...")
+
+    def stop(self):
+        self._running = False
+        if self._thread:
+            self._thread.join(timeout=2)
+
+    def pause(self):
+        """Приостановить детект (пока идёт запись команды)."""
+        self._paused = True
+
+    def resume(self):
+        """Возобновить детект после записи команды."""
+        # Очищаем очередь, чтобы не срабатывать на эхо
+        while not self._audio_queue.empty():
+            try:
+                self._audio_queue.get_nowait()
+            except queue.Empty:
+                break
+        self._paused = False
+        logger.debug("Wake word детектор возобновлён")
+
+    # ------------------------------------------------------------------
+    # Внутренняя логика
+    # ------------------------------------------------------------------
+
+    def _audio_callback(self, indata, frames, time_info, status):
+        if status:
+            logger.debug(f"sounddevice статус: {status}")
+        if not self._paused:
+            # Копируем данные, т.к. буфер перезаписывается
+            self._audio_queue.put(indata[:, 0].copy())
+
+    def _run(self):
+        with sd.InputStream(
+            samplerate=self.sample_rate,
+            channels=1,
+            dtype="float32",
+            blocksize=self.chunk_size,
+            callback=self._audio_callback,
+        ):
+            while self._running:
+                try:
+                    chunk = self._audio_queue.get(timeout=0.5)
+                except queue.Empty:
+                    continue
+
+                # openwakeword ожидает int16 PCM
+                chunk_int16 = (chunk * 32767).astype(np.int16)
+                prediction = self.model.predict(chunk_int16)
+
+                for model_name, score in prediction.items():
+                    if score >= self.threshold:
+                        logger.info(
+                            f"Wake word задетектирован! Модель={model_name}, "
+                            f"уверенность={score:.2f}"
+                        )
+                        self.pause()
+                        self.on_detected()
+                        break