Из ORT-ошибки:
onnx::Flatten_0 index 1 Got: 16 Expected: 25.
Стоковые openWakeWord модели тренируются на окне 16, наша cosmo.onnx —
на 25. Меняем EMB_WINDOW. Окно для embedding-буфера тоже подвинули,
чтобы хватало для classifier'а.
openWakeWord pipeline на onnxruntime-web прямо на планшете. Цепочка:
mic (16kHz, AudioWorklet) → melspectrogram.onnx → embedding_model.onnx
(sliding 76-frame window, stride 8) → cosmo.onnx → score 0..1.
Триггер при score≥0.5 → запускается тот же VAD-flow что и push-to-talk.
- public/wake/ — cosmo.onnx (custom-trained на голос Даниила) +
melspectrogram.onnx + embedding_model.onnx (~2.9MB вместе).
- lib/wake-word.ts — WakeWordDetector class. ort грузится через
<script src=/vad/ort.wasm.min.js> на клиенте — обход проблемы next-swc
с парсингом import.meta.url в onnxruntime-web .mjs билдах.
- VoiceController: тап = активация (нужен для AudioContext user-gesture),
далее непрерывное слушание wake-word; на детект → MicVAD флоу.
Долгий тап = выкл. Ручной тап остаётся как fallback.
После деплоя Python-агент на .103 не нужен — можно архивировать
home-voice-assistant. На .103 остаётся только ElevenLabs прокси :8888.
