Add SecondVoice project - Meeting translation system with auto-summary

New project: Real-time Chinese meeting translation tool
- Whisper API (STT) + Claude Haiku (translation)
- Recording + backlog system with auto-summary on meeting end
- Search system for conversation archive (Phase 2)
- Built in C++ for ecosystem reuse
- Priority: URGENT - Solves meeting comprehension conflicts

Success criteria: Works in 1 meeting without major issues
Cost: ~$0.40/hour (Whisper + Claude APIs)

🤖 Generated with [Claude Code](https://claude.com/claude-code)

Co-Authored-By: Claude <noreply@anthropic.com>
This commit is contained in:
StillHammer 2025-11-17 11:42:45 +08:00
parent f1a2528a98
commit c2b44c7e5c

406
Projects/SecondVoice.md Normal file
View File

@ -0,0 +1,406 @@
# SecondVoice - Meeting Translation System
**Statut** : 🔥 URGENT - En conception
**Créé** : 17 novembre 2025
**Type** : Projet support multivecteur
---
## Problème Résolu
**Contexte** :
- Meetings avec Tingting (contexte professionnel ou relationnel)
- Alexis ne comprend pas assez le chinois
- **Conséquence** : Inconfort personnel → Conflits avec Tingting
- **Impact** : Ne peut pas supporter efficacement Tingting dans ces situations
**Besoin critique** :
- Comprendre conversations en chinois en temps réel
- Pouvoir intervenir intelligemment si nécessaire
- Éviter conflits causés par incompréhension/sentiment d'inutilité
---
## Solution Technique
### Architecture
```
Audio Input (Meeting)
Whisper API (STT - Speech-to-Text)
Claude Haiku (Traduction contextuelle CN → FR/EN)
Display real-time (Terminal/GUI)
```
### Stack
**STT** : OpenAI Whisper API
- Excellent sur chinois mandarin
- $0.006/minute (~$0.36/heure)
- Real-time streaming
**Traduction** : Claude Haiku API
- Meilleure compréhension contexte culturel chinois
- Nuances conversationnelles préservées
- ~$0.03-0.05/heure
- **Total cost** : ~$0.40/heure meeting
**Langage** : C++
- Raison : Réutilisation code pour assistant personnel futur
- Test écosystème C++ avec projet réel
- Production-ready dès le départ
**Platform** : Windows + Linux (cross-platform)
---
## Success Criteria
**MVP validé si** : Fonctionne dans 1 meeting sans problème majeur
**Critères de succès** :
1. Transcription chinois précise (>85% accuracy)
2. Traduction FR/EN compréhensible en contexte
3. Latence acceptable (<5s)
4. Pas de crash pendant meeting
5. Alexis comprend assez pour éviter conflits post-meeting
---
## Scope MVP
### Phase 1 - POC Fonctionnel (Urgent)
**Features** :
- ✅ Audio capture (microphone input)
- ✅ **Recording complet** (WAV/MP3 sauvegardé avec timestamp)
- ✅ Whisper API call (STT)
- ✅ Claude Haiku API call (traduction live)
- ✅ Display output real-time (console ou simple GUI)
- ✅ **Bouton "Fin de conversation"** → Trigger auto-processing
- ✅ **Auto-summary post-meeting** (Claude API analyse transcript complet)
- Résumé conversation
- Action items extraits
- Points clés / décisions
- Saved as `summary_YYYY-MM-DD.md`
- ✅ **Export backlog structuré** :
- Audio original (WAV/MP3)
- Transcript chinois (TXT)
- Traduction française (TXT)
- Summary auto-généré (MD)
- Metadata (JSON: timestamp, durée, participants)
- ✅ Gestion erreurs basique (reconnexion API)
**Non-inclus dans MVP** :
- ❌ Diarization (qui parle quand) - Phase 2
- ❌ Interface graphique élaborée - Phase 2
- ❌ Replay avec seek/pause - Phase 2
- ❌ Multi-speakers advanced - Phase 2
- ❌ Système de recherche - Phase 2
### Phase 2 - Enhancement (Après validation MVP)
**Features avancées** :
- **Système de recherche** (full-text search dans backlog)
- Recherche par mot-clé (CN ou FR)
- Recherche par date/participant
- Recherche sémantique (Claude embeddings)
- "Quand on a parlé de X la dernière fois ?"
- Speaker diarization (identifier qui parle)
- Interface graphique complète (Qt ou ImGui)
- Replay mode (seek/pause dans transcript synchro audio)
- Multi-language support étendu (JP/EN/CN/autre)
- Optimization performance (latency, accuracy)
---
## Roadmap
### Semaine 1 (Urgent)
1. **Setup projet C++** (CMake, dependencies)
2. **HTTP client** (cpp-httplib + nlohmann/json)
3. **Audio capture + recording** (PortAudio + WAV/MP3 writer)
4. **Whisper client** (API integration + transcript save)
5. **Claude client live** (API integration traduction real-time)
6. **Pipeline integration** (bout-à-bout)
### Semaine 2
7. **Bouton "Fin de conversation"** (trigger post-processing)
8. **Claude summary auto** (analyse transcript → markdown summary)
9. **Export backlog structuré** (audio + transcripts + summary + metadata)
10. **Test avec audio réel** (sample meetings chinois)
11. **Debug + stabilisation**
12. **Test en condition réelle** (prochain meeting avec Tingting)
### Post-MVP (Phase 2)
13. **Système de recherche** (SQLite FTS5 ou vector search)
14. **Diarization** (pyannote.audio ou AssemblyAI)
15. **GUI complète** (ImGui ou Qt)
16. **Replay mode** (audio + transcript synchronisé)
17. **Optimizations** (latency, accuracy, cost)
---
## Dépendances Techniques
### C++ Libraries
**Required** :
- `cpp-httplib` (HTTP client, header-only)
- `nlohmann/json` (JSON parsing, header-only)
- `PortAudio` (audio capture, cross-platform)
**Optional** :
- `spdlog` (logging)
- `CLI11` (command-line args)
- `ImGui` (GUI si Phase 2)
**Package manager** : vcpkg ou conan
---
## Risques & Mitigations
| Risque | Impact | Mitigation |
|--------|--------|------------|
| **Whisper accuracy insuffisante** | Bloquant | Tester avec samples chinois d'abord, fallback Azure Speech si besoin |
| **Latence trop élevée** | Moyen | Optimiser chunks audio, considérer streaming |
| **API costs explosent** | Faible | $0.40/h acceptable, mais monitor usage |
| **C++ complexity ralentit MVP** | Moyen | Accepter code moins optimal pour MVP, refactor après |
| **Pas de meeting avant longtemps** | Moyen | Créer test scenarios avec audio samples |
---
## Lien Projets
### Support Multivecteur
**SecondVoice aide** :
1. **Relation Tingting** : Supporter dans contexte professionnel (meetings parents/admin)
2. **Business project** : Comprendre meetings business chinois
3. **AISSIA** : Réutilisation code C++ pour assistant personnel
4. **Apprentissage chinois** : Exposure réel au chinois contextualisé
**Pas un side quest** - Résout problème actif causant conflits
---
## Alternatives Testées (Rejetées)
**Pourquoi pas services existants ?**
| Service | Problème identifié |
|---------|-------------------|
| Google Translate Live | Qualité traduction insuffisante (contexte perdu) |
| Microsoft Translator | Latence élevée, accuracy chinois moyenne |
| Azure Speech | (Non spécifié - à retester ?) |
| Mobile apps | Interface inadaptée, pas assez discret |
**Conclusion** : Build custom nécessaire pour quality + control
---
## Questions Ouvertes
### Techniques
1. ⚠️ Diarization vraiment nécessaire pour MVP ? (Non - décidé)
2. ⚠️ Output format : Terminal ou GUI minimal ?
3. ⚠️ Langue output : FR ou EN ? (À confirmer avec Alexis)
### Produit
1. ⚠️ Usage uniquement avec Tingting ou générique tous meetings ?
2. ⚠️ Recording audio acceptable ou privacy concern ?
3. ⚠️ Intervention Alexis attendue (donc besoin speak aussi) ou juste écoute passive ?
### Relationnel
1. ✅ Tingting au courant ? (Pas confirmé dans discussion)
- **ACTION REQUISE** : En parler avec elle avant d'utiliser en meeting réel
- Elle doit savoir pourquoi et comment ça aide votre équipe
---
## Coûts
### Développement
- **Time investment** : 1-2 semaines (MVP)
- **Learning curve C++** : Alexis déjà compétent, écosystème existant
### Opérationnel
- **Par meeting (1h)** : ~$0.40
- **Par mois (10 meetings)** : ~$4
- **Annuel** : ~$50
**Acceptable** : Oui, résout problème réel pour coût négligeable
---
## Next Steps
**Immédiat** (Alexis gère la tech) :
1. Setup projet C++ (CMake + dependencies)
2. Prototype Whisper API call
3. Prototype Claude API call
4. Audio capture test
5. Integration pipeline
**Avant premier usage réel** :
1. **Parler avec Tingting** :
- Expliquer objectif (mieux la supporter)
- Demander son avis (utile pour elle ?)
- Clarifier son rôle attendu dans meetings
2. Test avec sample audio chinois
3. Validation latency/quality acceptable
---
## Recording & Backlog
### Pourquoi c'est critique
**Backlog conversationnel = asset majeur** :
1. **Post-meeting analysis**
- Relire conversation si détail oublié
- Vérifier exactement ce qui a été dit (vs ce qu'on pense avoir entendu)
- Comprendre nuances ratées en temps réel
2. **Résolution conflits**
- "Tu as dit X" → Backlog prouve réalité
- Évite gaslighting involontaire (mémoire sélective)
- Base factuelle pour discussions post-meeting
3. **Learning machine**
- Corpus chinois réel contextualisé
- Phrases/expressions récurrentes identifiables
- Training data pour améliorer modèles custom
4. **Legal/Business protection**
- Si meetings business : preuve accords oraux
- Timestamped, auditable
- CYA (Cover Your Ass)
5. **Pattern detection**
- Analyser conversations longue durée
- Identifier thèmes récurrents
- Insights impossibles à voir en temps réel
### Format Backlog Proposé
```
meetings/
├── 2025-11-20_14h30_ParentsMeeting/
│ ├── audio_original.wav # Audio brut complet
│ ├── transcript_cn.txt # STT chinois
│ ├── translation_fr.txt # Traduction française
│ ├── metadata.json # Timestamp, participants, durée
│ └── summary_claude.md # Résumé généré post-meeting
└── 2025-11-22_10h00_BusinessCall/
└── ...
```
### Privacy & Consent
**IMPORTANT** :
- ⚠️ **Tingting DOIT savoir** que meetings sont enregistrés
- ⚠️ **Autres participants** aussi (légalement requis dans certains contextes)
- ⚠️ **Storage sécurisé** : Encryption at rest (AES-256)
- ⚠️ **Retention policy** : Combien de temps garder ? (GDPR-like)
**Consent workflow** :
1. Avant meeting : "Je vais enregistrer pour mieux comprendre, OK ?"
2. Si oui → Record + notify
3. Si non → Live translation only, pas de recording
### Workflow Complet
**Pendant meeting** :
1. Start recording → Audio + STT real-time
2. Whisper transcrit chinois → Display
3. Claude traduit FR → Display
4. Tout sauvegardé en background (audio + transcript running)
**Fin de meeting** :
1. **Clic "Fin de conversation"**
2. **Auto-processing déclenché** :
- Finalise audio file (WAV/MP3)
- Finalise transcripts (CN + FR)
- **Claude analyse transcript complet** :
```
Résumé conversation + Action items + Décisions + Points clés
```
- Génère `summary_YYYY-MM-DD_HHhMM.md`
- Save metadata.json (timestamp, durée, participants)
3. **Export structuré** :
```
meetings/2025-11-20_14h30_ParentsMeeting/
├── audio_original.wav
├── transcript_cn.txt
├── translation_fr.txt
├── summary.md ← Auto-généré
└── metadata.json
```
4. **Notification** : "Meeting sauvegardé + résumé prêt"
### Post-Processing Potential (Phase 2+)
**Une fois backlog existe** :
1. **Système de recherche** (Phase 2)
- **Full-text search** : SQLite FTS5 sur transcripts
- "Cherche 'contract' dans tous les meetings"
- Résultats : Liste meetings + snippets + timestamp
- **Recherche sémantique** : Claude embeddings
- "Trouve conversations sur argent/salaire/budget"
- Même si mots exacts pas utilisés
- **Filtres** :
- Par date range
- Par participant
- Par durée
- Par langue (CN/FR)
- **Interface** :
- CLI : `./secondvoice search "keyword"`
- GUI : Search bar + results list
2. **Analytics** (Phase 2+)
- Temps de parole par personne
- Sentiment analysis
- Topics récurrents
- Trend analysis long terme
3. **Training custom models** (Phase 3+)
- Fine-tune Whisper sur vos voix
- Fine-tune traduction sur votre vocabulaire
- Amélioration accuracy continue
---
## Impact Attendu
### Pour Alexis
- ✅ Compréhension meetings en temps réel
- ✅ Réduction stress/inconfort
- ✅ Capacité intervention intelligente si nécessaire
- ✅ **Backlog pour review post-meeting** (nouveau)
- ✅ **Preuve factuelle conversations** (nouveau)
### Pour Tingting
- ✅ Support effectif d'Alexis (pas juste présence passive)
- ✅ Réduction conflits post-meeting (dus à incompréhension)
- ✅ Sentiment d'équipe renforcé
- ✅ **Archive conversations importantes** (nouveau)
### Pour la Relation
- ✅ Preuve initiative concrète (ACTION-004 : réfléchir à votre avenir)
- ✅ Résolution proactive problème identifié
- ✅ Investment dans collaboration couple
- ✅ **Base factuelle pour résoudre désaccords mémoire** (nouveau)
---
*Créé : 17 novembre 2025*
*Priorité : URGENT*
*Stack : C++17, Whisper API, Claude Haiku, PortAudio, cpp-httplib*
*Success : 1 meeting sans problème majeur*