# EcoBot - Asistent Vocal AI pentru Scoala Verde

EcoBot este o aplicatie AI care ruleaza local pe calculatorul tau. Ii vorbesti, iar el iti raspunde cu voce, in timp ce un caracter animat se misca pe ecran.

## Cum functioneaza

```
Microfon → faster-whisper (voce → text)
    → LM Studio / LLM local (generare raspuns)
        → Edge TTS / Piper TTS (text → voce)
            → Redare audio + caracter animat
```

## Cerinte

- **Python 3.10+**
- **LM Studio** (sau alt server LLM compatibil OpenAI API)
- **Windows 10/11** (testat pe Windows 11)
- **Conexiune internet** (doar pentru Edge TTS si prima descarcare Whisper)

### Hardware recomandat

| Componenta | Minim | Recomandat |
|-----------|-------|------------|
| RAM | 8 GB | 16+ GB |
| GPU | - | NVIDIA 4+ GB VRAM |
| CPU | Orice modern | 6+ cores |

## Instalare

### 1. Cloneaza repo-ul

```bash
git clone https://git.optospintronics.org/stefan.caramizoiu/Ecobot_Scoala_Verde.git EcoBotApp
cd EcoBotApp
```

### 2. Creeaza mediul virtual si instaleaza dependintele

```bash
python -m venv venv
venv\Scripts\activate
pip install -r backend/requirements.txt
```

### 3. Configureaza LM Studio

1. Deschide LM Studio
2. Descarca un model (recomandat: **Llama 3.1 8B Instruct** sau **Mistral 7B Instruct**)
3. Du-te la **Local Server** → incarca modelul → **Start Server**

### 4. Configureaza variabilele de mediu

```bash
copy backend\.env.example backend\.env
```

Editeaza `backend/.env` cu setarile tale (portul LM Studio, modelul Whisper, vocea TTS, etc.)

### 5. (Optional) Descarca vocea Piper pentru mod offline

Descarca fisierele vocii romanesti de la [Piper Voices](https://github.com/rhasspy/piper/blob/master/VOICES.md) si pune `.onnx` + `.onnx.json` in `backend/voices/`.

## Pornire

Dublu-click pe `start.bat` sau:

```bash
venv\Scripts\activate
cd backend
python main.py
```

Deschide browserul la **http://localhost:8000**

## Utilizare

- **Butonul albastru** — activeaza ascultarea continua. Spune **"EcoBot"** ca sa activezi, apoi pune intrebarea
- **Butonul verde** — tine apasat si vorbeste direct
- **Butonul ⚙** — setari audio (selectie microfon/difuzor, amplificare, test)

## Structura proiectului

```
EcoBotApp/
├── backend/
│   ├── main.py              # FastAPI server (WebSocket)
│   ├── stt.py               # Speech-to-Text (faster-whisper)
│   ├── llm.py               # Comunicare LM Studio API
│   ├── tts.py               # Text-to-Speech (Edge TTS / Piper)
│   ├── voices/              # Modele voce Piper (.onnx)
│   ├── requirements.txt
│   ├── .env                 # Configuratie locala (nu se comite)
│   └── .env.example         # Template configuratie
├── frontend/
│   ├── index.html           # Pagina principala
│   ├── css/style.css
│   └── js/
│       ├── app.js           # Logica principala + WebSocket
│       ├── audio.js         # Captura microfon + redare audio
│       ├── character.js     # Caracter animat (copac)
│       └── settings.js      # Pagina setari audio
├── dev/                     # Documentatie dezvoltare
├── start.bat                # Script pornire Windows
└── README.md
```

## Configuratie (.env)

| Variabila | Default | Descriere |
|-----------|---------|-----------|
| `LLM_BASE_URL` | `http://localhost:1234/v1` | URL-ul serverului LLM |
| `LLM_MODEL` | `local-model` | Numele modelului in LM Studio |
| `WHISPER_MODEL` | `small` | Dimensiunea modelului Whisper (tiny/small/medium) |
| `WHISPER_DEVICE` | `cuda` | Dispozitiv Whisper (cuda/cpu) |
| `TTS_ENGINE` | `edge` | Engine TTS: `edge` (online) sau `piper` (offline) |
| `TTS_VOICE` | `ro-RO-EmilNeural` | Vocea Edge TTS |
| `SERVER_PORT` | `8000` | Portul serverului |

## Tehnologii

- **[faster-whisper](https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper)** — Speech-to-Text
- **[LM Studio](https://lmstudio.ai/)** — Server LLM local
- **[Edge TTS](https://github.com/rany2/edge-tts)** — Text-to-Speech (Microsoft Neural)
- **[Piper TTS](https://github.com/rhasspy/piper)** — Text-to-Speech offline
- **[FastAPI](https://fastapi.tiangolo.com/)** — Backend Python

## Licenta

MIT