management/docs/issues/0054-ki-geraeuschunterdrueckung-element-call.md

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type: issue
id: "0054"
status: open
created: 2026-08-15
milestone: M4
priority: medium
area: element
related:
  - "docs/issues/0029-ui-harmonisieren-gleiche-farben-und-formen.md"
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# Tastaturgeräusche in Calls: quelloffene KI-Geräuschunterdrückung im Client prüfen

## Problem

Der WebRTC-Standardfilter (`noiseSuppression`) ist auf **stationäres** Rauschen ausgelegt
(Lüfter, Netzbrummen). **Transiente** Geräusche — Tastaturanschläge — rutschen durch: sie
haben eine sehr schnelle Anstiegszeit und ein unvorhersehbares Spektrum, sodass die
laufende Rauschprofil-Schätzung sie nicht als Störung erkennt. Betroffen sind ausdrücklich
**auch leise Chiclet-Tastaturen** (MacBook), nicht nur mechanische.

Grundlage ist eine externe Architekturspezifikation (Gemini Deep Research, 2026-07-29):
client-seitige KI-Filterung via WebAssembly, eingehängt über das LiveKit-`TrackProcessor`-
Interface, mit Intensitätsregler in den Audio-Einstellungen.

## Bewertung der Spezifikation

### Trägt

- **Diagnose stimmt.** Stationär vs. transient ist die richtige Erklärung dafür, warum die
  vorhandenen Toggles nicht helfen.
- **Client-seitig ist der richtige Ort — und kein Widerspruch zur bisherigen Linie.**
  `threadnet-call:docs/axion1337-fork.md` §5 verwirft ML-Rauschunterdrückung **server-seitig**
  (LiveKit Agents), weil es dort keinen unterstützten Weg gibt, bereinigtes Audio an andere
  Teilnehmer weiterzureichen. Genau dieser Einwand greift client-seitig **nicht**. Die
  Spezifikation setzt die alte Entscheidung fort, statt ihr zu widersprechen.
- **AudioWorklet statt ScriptProcessor**, eigener hochpriorer Audio-Thread: richtig und
  nicht verhandelbar.
- **Der 128-vs-480-Sample-Mismatch** (Web Audio liefert 128er-Blöcke, die Modelle brauchen
  480) und der nötige Ringpuffer sind sauber benannt — daran scheitern naive Umsetzungen.
- **Chromium-AudioWorklet-Leak** und die Gegenmaßnahme (eigener `AudioContext`, hart
  schließen) sind real und richtig adressiert.
- **Wasm SIMD** ist tatsächlich Voraussetzung, nicht Optimierung.

### Trägt nicht

1. ⚠️ **Konkreter Fehler: die Latenzkompensation fehlt.** Der finale Dry/Wet-Code mischt das
   **unverzögerte** Original mit dem ~40 ms verzögerten KI-Signal. Das erzeugt Kammfilter und
   Phasenauslöschung — hörbar als blechernes Echo, also genau das Gegenteil des Ziels. Ein
   früherer Entwurf im selben Gespräch hatte dafür einen `DelayNode`; in der Endfassung ist er
   verschwunden. Das ist kein Detail.
2. **Der Dry/Wet-Ansatz ist konzeptionell fragwürdig.** Die Begründung („neuronale Netze
   kennen nur An/Aus") ist für DeepFilterNet **falsch** — es hat einen nativen Parameter zur
   **Begrenzung der Dämpfung**. „Weniger aggressiv" heißt richtig: das Modell weniger dämpfen
   lassen. Dry/Wet mischt stattdessen ungefiltertes Signal zurück — **inklusive der
   Tastaturanschläge**, die man loswerden wollte.
3. **Die Zahlen taugen nicht als Entscheidungsgrundlage.** PESQ „RNNoise ~3.88" gegen „DFN3
   3.5–4.34": die untere DFN3-Grenze läge unter RNNoise. Werte aus verschiedenen Testsets,
   nicht vergleichbar.
4. **Bundle-Größe geschätzt, nicht gemessen** („15–25 MB"). Für eine Browser-App, die beim
   Call-Start lädt, ist das der kritische Wert überhaupt — muss gemessen werden.
5. **Die genannten NPM-Pakete sind Experimente** (`deepfilternet3-worker-test`,
   `…-noise-filter-trong`). Die Spec empfiehlt selbst, aus dem Rust-Quellcode zu bauen — dann
   gehört ehrlich dazu: wir übernehmen eine **Rust/wasm-Toolchain in die Build-Kette**.
6. **Mobil fehlt.** Element Call läuft auf Telefonen; DFN3 auf einem Mittelklasse-Android ist
   offen und wird mit „läuft auf modernen Prozessoren" abgetan.
7. **`getUserMedia`-Constraints fehlen im Code.** Wer selbst filtert, muss die Browser-eigene
   `noiseSuppression` **abschalten** (sonst arbeiten zwei Filter gegeneinander) und
   `echoCancellation` erhalten. Im Gespräch erwähnt, im finalen Code verschwunden.
8. **Erzwungene 48 kHz** ohne Fallback — Geräte mit 44,1 kHz brauchen einen Pfad.
9. ⚠️ **Der größte Posten fehlt ganz: Fork-Wartung.** Das wäre eine erhebliche
   Eigenentwicklung in `threadnet-call`, die bei **jedem** Upstream-Rebase mitgeschleppt und
   in `axion1337-fork.md` gepflegt werden muss. Die Spec erwähnt das mit keinem Wort.
10. **Lizenz nur behauptet.** DeepFilterNet-Code ist MIT/Apache-2.0 — die **Modellgewichte**
    sind separat zu prüfen, bevor „null Lizenzkosten" behauptet wird.

## Vorgeschlagenes Vorgehen (vor jeder Zeile Produktivcode)

1. **Messen statt annehmen.** Reproduzierbarer A/B-Test mit mechanischer *und* Chiclet-Tastatur
   gegen die heutigen Toggles — belegt das Problem und liefert die Referenz für „besser".
2. **Wegwerf-Prototyp außerhalb des Forks.** DFN3 als Wasm auf einer eigenen Testseite:
   **Bundle-Größe, CPU und Latenz auf echten Geräten messen** (inkl. Telefon). Erst diese
   Zahlen entscheiden über Modell und Machbarkeit.
3. **Regler über den Modellparameter**, nicht über Dry/Wet. Falls doch Dry/Wet: Delay-Node zur
   Latenzkompensation ist Pflicht.
4. **Dann erst** Integration als `TrackProcessor` und Eintrag in `axion1337-fork.md`.

## Offen (Entscheidung sorb)

Ob der Aufwand lohnt. Die Plattform hat derzeit einen sehr kleinen Nutzerkreis; dem steht
eine dauerhaft zu pflegende Fork-Anpassung mit Rust/wasm-Build gegenüber. Die Alternative —
Tastaturgeräusche als hinnehmbar erklären und stattdessen Push-to-Talk bzw. bewusstes
Stummschalten dokumentieren — ist billiger und sollte bewusst verworfen werden, nicht
übersehen.

## Prototyp gebaut und getestet 2026-08-15

Wegwerf-Aufbau außerhalb des Forks (`deepfilternet3-noise-filter` v1.3.0 + `livekit-client`,
lokale Testseite, Assets **selbst ausgeliefert**). Ziel war, die drei ungeklärten Punkte der
Spezifikation durch Messung zu ersetzen.

### Ergebnis: es funktioniert — und zwar besser als nötig

**Höreindruck sorb:** *„die Tastatur ist weg, Stimme klingt natürlich"* — bei **35 %**
Dämpfung.

Das ist der wichtigste Einzelbefund, und er entscheidet die Reglerfrage:

- **Der Dry/Wet-Mix der Spezifikation entfällt ersatzlos.** Das Paket bietet
  `setSuppressionLevel()`, und die wasm-Signatur trägt `atten_lim` — DeepFilterNet begrenzt
  die Dämpfung **nativ**. Die Prämisse der Spec („neuronale Netze kennen nur An/Aus") ist
  widerlegt. Damit entfallen zugleich der fehlende Delay-Node und das Phasenproblem —
  es gibt gar keinen zweiten Signalpfad mehr, der phasenversetzt zurückgemischt werden müsste.
- **35 % statt 100 % als Vorgabe.** Die Spec setzt „standardmäßig 100 % Filter-Aktivität";
  gemessen reicht gut ein Drittel für „Tastatur weg **und** Stimme natürlich". Weniger
  Dämpfung heißt weniger Artefaktrisiko — der Standardwert sollte bei ~35 % liegen, nicht am
  Anschlag.

### Gemessen (ersetzt die Schätzungen der Spec)

| Größe | Wert | Bemerkung |
|---|---|---|
| Download je Client | **23,27 MB** | 15,66 MB `df_bg.wasm` + 7,61 MB Modell — Spec-Schätzung („15–25 MB") bestätigt, oberer Rand |
| Vergleich RNNoise | 2,0–4,6 MB | rund ein Zehntel (`@jitsi/rnnoise-wasm`, `@shiguredo/rnnoise-wasm`) |
| Lizenz Paket | Apache-2.0 **oder** MIT | wie behauptet; Modellgewichte kommen aus dem DeepFilterNet-Projekt |

### ⚠️ Befund, der die Paketwahl bestimmt: fremdes CDN

`deepfilternet3-noise-filter` lädt Modell und wasm zur Laufzeit von **`cdn.mezon.ai`**. Für
eine selbstgehostete Plattform ist das nicht hinnehmbar: jeder Teilnehmer meldet bei jedem
Call-Start seine IP an einen Dritten, und die Verfügbarkeit des Calls hinge an fremder
Infrastruktur.

**Entschärft:** `assetConfig.cdnUrl` ist konfigurierbar. Der Prototyp liefert die Assets
bereits **lokal** aus — der CDN-freie Betrieb ist damit nachgewiesen, nicht nur angenommen.
Für eine Integration hieße das: die 23 MB gehören mit ausgeliefert (Image/Ingress), nicht
nachgeladen.

### Ebenfalls korrigiert gegenüber der Spec

Die `getUserMedia`-Constraints, die im finalen Spec-Code fehlten, sind im Prototyp gesetzt:
`noiseSuppression: false` (sonst arbeiten Browser-Filter und Modell gegeneinander),
`echoCancellation: true`.

### Weiterhin offen — und entscheidungsrelevant

1. **CPU-Last** (Jitter mit/ohne Filter) noch nicht abgelesen.
2. **Telefon.** Die eigentliche Härteprobe: 23 MB Download und DFN3-Inferenz auf einem
   Mittelklasse-Gerät. Fällt das durch, braucht es einen Pfad (RNNoise als leichte Variante,
   oder Filter auf Mobilgeräten aus).
3. **Fork-Wartung** bleibt der ungemessene Posten — die Anpassung muss jeden Upstream-Rebase
   überleben.

## Entscheidung 2026-08-15 → ADR-0018

sorb: **integrieren, opt-in mit Nachladen, Checkbox plus Regler, Standard 35 %.**
Festgehalten als [ADR-0018](../adr/0018-ki-geraeuschunterdrueckung-clientseitig-opt-in.md).

Der Größeneinwand entfällt damit für alle, die den Filter nicht nutzen: erst das Einschalten
löst den Download aus. Der Telefontest wurde bewusst ausgesetzt — vertretbar, weil der Filter
auf schwachen Geräten schlicht aus bleibt.

### Umsetzung (offen)

1. `deepfilternet3-noise-filter` als Abhängigkeit in `threadnet-call`.
2. `TrackProcessor` an den lokalen Audio-Track hängen; `assetConfig.cdnUrl` auf das eigene
   Deployment zeigen (**nicht** auf `cdn.mezon.ai`).
3. Assets (23,3 MB) in die Auslieferung aufnehmen.
4. Audio-Einstellungen: Checkbox + Regler, Standard aus / 35 %.
5. `getUserMedia`: `noiseSuppression: false`, `echoCancellation: true`.
6. Eintrag in `threadnet-call:docs/axion1337-fork.md` als Fork-Anpassung mit Portier-Hinweis
   (§5 dort ergänzen — die Absage galt der Server-Seite und bleibt gültig).

Der Prototyp liegt außerhalb der Repos und ist Wegwerf-Material; er wird nicht eingecheckt.

## Umgesetzt 2026-08-15 — threadnet-call `3f17001`

Nach ADR-0018 gebaut. Alle Prüfungen des Repos grün: `tsc` 0, `eslint` 0, `prettier` sauber,
`ECConnectionFactory.test.ts` **9/9** (der Test deckt genau die geänderte
`noiseSuppression`-Logik ab), `pnpm build` erfolgreich.

| Datei | Änderung |
|---|---|
| `src/livekit/aiNoiseSuppression.ts` | **neu** — baut den TrackProcessor, `undefined` wenn ausgeschaltet |
| `src/settings/settings.ts` | `ai-noise-suppression` (false), `ai-noise-suppression-level` (35) |
| `ConnectionFactory.ts` | `processor:` in `audioCaptureDefaults`; Browser-NS aus bei aktivem Filter |
| `SettingsModal.tsx` | Checkbox + Regler im **Audio**-Tab (nicht im Entwickler-Tab) |
| `public/assets/dfn3/**` | Modell + wasm, selbst ausgeliefert |
| `Dockerfile` | gzip für das Modell-wasm |
| `docs/axion1337-fork.md` | §5b mit Portier-Checkliste |

### Zwei Funde beim Bauen, die die Zahlen verbessern

1. **Der Dockerfile hätte die 23 MB ungzippt ausgeliefert.** Sein `gzip`-Glob greift nur auf
   oberster Ebene, das Modell-wasm liegt aber in einem Unterordner. Gemessen: **15,7 → 4,1 MB**
   (26 %). Zusammen mit dem bereits komprimierten Modell sind es **11,7 statt 23,3 MB** pro
   Client. Behoben.
2. **Die 23 MB landen nicht im JS-Bundle.** Verifiziert: `dist/assets/index-*.js` bleibt bei
   2,9 MB, die Assets liegen daneben als statische Dateien. Das Opt-in-Nachladen funktioniert
   also wie entworfen — wer den Filter aus lässt, lädt nichts.

### Entscheidung sorb: Assets ins Git

Statt beim Bauen zu holen. Begründung: ein Build-Zeit-Download von `cdn.mezon.ai` hätte genau
die Fremdabhängigkeit wieder eingeführt, die wir zur Laufzeit entfernt haben — nur verschoben.
So baut das Repo offline und aus sich heraus. Preis: +23 MB dauerhaft (bisher größte Datei:
1,4 MB), und dasselbe nochmal bei jedem Modell-Update.

### Offen

- **Image bauen und ausrollen** — bis dahin läuft die Änderung nirgends.
- **Echter Call zu zweit** als Abnahme: der Prototyp lief gegen die eigenen Kopfhörer, nicht
  über die Leitung.
- **Mobil** weiterhin ungeprüft (ADR-0018, bewusst).

## Rollout 2026-08-16 — Auslieferungsweg korrigiert, wartet auf Publish

⚠️ **Beim Ausrollen kam heraus, dass die erste Umsetzung im Produktivpfad nicht funktioniert
hätte.** Element Call läuft **nicht** als eigenes Image. Der Weg ist:

```
threadnet-call → npm-Paket @sorb/threadnet-call-embedded → Gitea
   → ThreadNet-Web (webpack kopiert nach webapp/widgets/element-call/) → threadnet-web-Image
```

Der Embedded-Build setzt `publicDir: false` — Upstream begründet das damit, `public/` enthalte
nur das Favicon. Seit die Modell-Assets dort liegen, stimmt das nicht mehr. **Gemessen, nicht
vermutet:** mit dem Upstream-Wert baut alles fehlerfrei, der Standalone-Build funktioniert, und
**nur im Widget wäre der Filter tot** (404 auf das Modell). Genau der stille Fehlschlag, der
ohne Prüfung des Auslieferungswegs live gegangen wäre.

Behoben in `threadnet-call` `d270e0c`: `publicDir` aktiviert, Version auf
`0.19.2-threadnet.8`, Fork-Doku um den Auslieferungsweg und den Rebase-Hinweis ergänzt
(diese eine Zeile ist der wahrscheinlichste stille Rückfall beim nächsten Rebase).

**Verifiziert:**
- URL-Auflösung im Widget: `…/widgets/element-call/assets/dfn3/v3/pkg/df_bg.wasm` ✓
- CI-Pipeline #371 grün, `build_embedded` erfolgreich
- **Das CI-Artefakt enthält die Assets** (24,3 MB) — nicht nur der lokale Build

### Korrektur einer Zahl aus der Entscheidungsvorlage

Ich hatte beim Abfragen der Asset-Entscheidung gesagt, das npm-Paket wachse „von ~2 MB auf
~25 MB". **Gemessen: 41 → 66 MB.** Der Aufschlag stimmt (+24 MB), die Ausgangsbasis war
falsch — das Paket enthielt bereits 17,6 MB Source-Maps und 16 MB Crypto-/Vision-wasm. Der
relative Aufschlag ist also +60 %, nicht das Zwölffache.

### Offen — beides bewusst nicht von mir ausgelöst

1. **`publish_npm`** steht auf `manual`. Laut Fork-Doku §4 ist das Absicht: *„bewusst kein
   Automatismus — Veröffentlichen bleibt ein Akt."* Auslösen gehört sorb.
2. **Danach ThreadNet-Web:** Abhängigkeit auf `0.19.2-threadnet.8` anheben, bauen, Image in
   die Registry, Tag im gitops-Repo anheben.
3. **Abnahme im echten Call zu zweit** steht weiterhin aus.