Use Qwen3-ASR as production speech recognizer

router/ai_profile_router.py

@@ -29,12 +29,11 @@ Sprachausgabe (Qwen3-TTS auf RTX 3060):
                     POST /v1/audio/speech        (OpenAI-kompatibel)
                     GET  /v1/audio/voices        (verfügbare Stimmen)
 
-Spracherkennung (whisper.cpp, deutsch, CPU-only):
+Spracherkennung (Qwen3-ASR, deutsch, CPU-only):
                     POST /v1/audio/transcriptions (OpenAI-kompatibel)
                     GET  /v1/audio/models        (verfügbare Audio-Modelle)
 
-Der TTS-Worker (mike-ai-xtts.service) und der STT-Worker
-(mike-ai-whisper.service) laufen als separate, langlebige Prozesse.
+TTS und Qwen3-ASR laufen als separate, langlebige Dienste.
 Der Router leitet /v1/audio/speech und /v1/audio/transcriptions
 per HTTP an die Worker weiter.
 
@@ -216,11 +215,11 @@ TTS_DEFAULT_VOICE = os.environ.get(
 TTS_FORMATS = ("mp3", "wav", "pcm")
 TTS_DEFAULT_FORMAT = "mp3"
 
-# --- Spracherkennung (whisper.cpp, deutsch, CPU-only) ---
+# --- Spracherkennung (Qwen3-ASR, deutsch, CPU-only) ---
 STT_WORKER_URL = os.environ.get("STT_WORKER_URL", "http://127.0.0.1:8084")
 STT_TIMEOUT = float(os.environ.get("STT_TIMEOUT", "120"))  # s, pro Transkription
 STT_CONNECT_TIMEOUT = float(os.environ.get("STT_CONNECT_TIMEOUT", "5"))
-STT_MODEL = "whisper-1"  # virtuelles Modell für /v1/audio/transcriptions
+STT_MODEL = "whisper-1"  # OpenClaw/OpenAI compatibility alias; Qwen3-ASR serves it
 
 # Maximale Upload-Größe (Bytes) – verhindert unbegrenzten RAM-Verbrauch.
 # 50 MB ist für Audio-Dateien (WebM/Opus, WAV, MP3) mehr als ausreichend.
@@ -2846,7 +2845,13 @@ class Handler(BaseHTTPRequestHandler):
             models.append({
                 "id": STT_MODEL,
                 "object": "model",
-                "owned_by": "whisper.cpp",
+                "owned_by": "qwen3-asr",
+                "type": "transcription",
+            })
+            models.append({
+                "id": "qwen3-asr",
+                "object": "model",
+                "owned_by": "qwen3-asr",
                 "type": "transcription",
             })
         if tts.get("ready"):
@@ -2969,7 +2974,7 @@ class Handler(BaseHTTPRequestHandler):
 
         # Modell-Validierung
         model = fields.get("model", STT_MODEL)
-        if model not in (STT_MODEL, "whisper"):
+        if model not in (STT_MODEL, "whisper", "qwen3-asr"):
             self._send_error(400, f"unbekanntes Modell: {model!r} "
                                   f"(erwartet: {STT_MODEL})",
                              "invalid_request_error", "unknown_model")