Misty Sprach-Coach

🤖 Misty II Roboter als interaktiver KI-gestützter Sprach-Coach für den Bildungsbereich
🎙️ Erkennt Füllwörter und analysiert das Sprechtempo von Sprechproben mithilfe von OpenAI Whisper
💬 Gibt direktes Feedback per Sprache und Gesichtsausdruck
📊 Lehrende können Ergebnisse in Echtzeit auf einem Web-Dashboard verfolgen

Dieses Projekt wurde im Rahmen des Moduls "M2 Entwicklung Interaktiver Medien" im Masterstudiengang Medien- und Bildungsmanagement (MBM) an der Pädagogischen Hochschule Weingarten entwickelt. Eine ausführliche Beschreibung des Projektes findest du hier: Projektbeschreibung 📄

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Installation & Setup

Voraussetzungen

• Misty II Roboter
• The Misty App (offizielle Begleitapp von Misty II Roboter zur Ermittlung der Wlan-Verbindung und IP-Adressen-Anzeige)
• Ubuntu-Server im gleichen WLAN wie Misty II
• Python 3.12
• FFmpeg

Installation & Setup

Systempakete installieren

sudo apt install ffmpeg

Python-Pakete installieren

pip install -r requirements.txt

Verwendete Pakete:

• openai-whisper – KI-Sprachtranskription
• requests – HTTP-Kommunikation mit Misty API
• websocket-client – WebSocket-Verbindung für Bumper-Ereignisse
• flask – Webserver für das Dashboard
• numpy – Audiodatenverarbeitung

Wichtiger Hinweis vor dem Start

⚠️ Mistys IP-Adresse ändert sich bei jedem Neustart!

1. Misty einschalten und hochfahren lassen
2. Misty App öffnen → aktuelle IP ablesen und notieren (wird später benötigt)

Falls die Misty App nicht verfügbar ist, kann die IP so gefunden werden:

for i in $(seq 50 80); do echo -n "192.168.68.$i: "; curl -s --connect-timeout 1 http://192.168.68.$i/api/device | head -c 20; echo; done

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Starten

Schritt 1 – Mit Server verbinden

ssh misty2@192.168.68.62
# Passwort: misty2

Schritt 2 – Umgebung aktivieren

source ~/projekt_env/bin/activate
cd ~/misty_stream

Schritt 3 – Misty IP aktualisieren

nano config.py
# IP anpassen → Strg+O → Enter → Strg+X

Schritt 4 – Dashboard starten (Terminal 1)

python3 dashboard.py

Dashboard im Browser aufrufen:

http://192.168.68.62:5000

Schritt 5 – Coaching starten

⚠️ Für diesen Schritt ein weiteres PowerShell-Fenster öffnen – das aktuelle Terminal läuft für das Dashboard weiter.

ssh misty2@192.168.68.62
source ~/projekt_env/bin/activate
cd ~/misty_stream
python3 start_coaching.py

Schritt 6 – Coaching nutzen

1. Mistys Fuß drücken → Misty sagt „Ich höre dir zu"
2. Sprechen
3. Mistys Fuß nochmal drücken → Aufnahme stoppt

Misty analysiert die Aufnahme und gibt Feedback per Sprache und Gesichtsausdruck. Die Ergebnisse werden automatisch im Dashboard angezeigt. Für eine weitere Session einfach wieder den Fuß drücken – das Skript läuft dauerhaft und beliebig viele Sessions sind hintereinander möglich.

Programm beenden

Strg+C

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Dashboard

Aufruf: http://192.168.68.62:5000

Features

• Statusanzeige in Echtzeit (wartend / aufnehmend / analysierend)
• Letzte Session: Füllwörter, Sprechtempo, Transkript, Gesicht, Feedback
• Sessionverlauf mit Fortschrittsbalken
• Füllwörter verwalten: hinzufügen und entfernen
• Fehlermeldung wenn Misty nicht erreichbar
• Live-Updates per SSE (Server-Sent Events) – kein Seitenrefresh nötig
• Heartbeat: prüft alle 5 Sekunden ob Misty erreichbar ist
• Wird beim Start von start_coaching.py automatisch zurückgesetzt

Füllwörter anpassen

Die Füllwortliste kann direkt im Dashboard verwaltet werden. Änderungen gelten ab der nächsten Session.

Standardliste:

["äh", "ähm", "ehm", "mhm", "hm", "halt", "also", "sozusagen", "irgendwie"]

Feedback-Logik

Füllwörter	Tempo	Gesicht
0–2	90–150 W/min	e_Love.jpg ❤️
0–2	außerhalb	e_Contempt.jpg 😏
3+	90–150 W/min	e_Contempt.jpg 😏
3+	außerhalb	e_Sadness.jpg 😢

Sprechtempo:

• unter 90 W/min → zu langsam
• 90–150 W/min → optimal
• über 150 W/min → zu schnell

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Ordnerstruktur

misty_stream/
├── config.py                      ← Misty IP-Adresse (Achtung! Ändert sich mit jedem Neustart)
├── analyse.py                     ← KI-Modul: Whisper, Füllwörter, Sprechtempo, Feedback
├── start_coaching.py              ← Hauptskript: Bumper-Trigger + Aufnahme + Heartbeat
├── dashboard.py                   ← Flask-Webserver für Dashboard (Port 5000)
├── fuellwoerter.json              ← Füllwortliste (über Dashboard anpassbar)
├── session_daten.json             ← Session wird automatisch erstellt/zurückgesetzt
├── README.md
├── LICENSE
├── requirements.txt
├── templates/
│   └── dashboard.html             ← Dashboard-Oberfläche
├── static/
│   ├── e_Love.jpg                 ← Mistys Gesichtsausdrücke
│   ├── e_Contempt.jpg
│   ├── e_Sadness.jpg
│   └── e_DefaultContent.jpg
└── livemodus_experimentell/       ← Live-Stream (experimentell, nicht im Hauptworkflow)
    ├── misty_start_av.py
    ├── misty_stop_av.py
    └── whisper_live_check.py

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Bekannte Einschränkungen

• Mistys IP ändert sich bei jedem Neustart → immer in Misty App nachschauen
• Whisper base-Modell transkribiert nicht immer perfekt – small wäre genauer aber auf dem Server ohne GPU zu langsam
• FP16-Warnung im Terminal ist harmlos (kein GPU vorhanden)
• Livemodus (RTSP-Stream) wurde entwickelt aber als zu instabil eingestuft → liegt in livemodus_experimentell/
• Programm nur per Strg+C beendbar

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Mögliche Weiterentwicklungen

• Größeres Whisper-Modell (small/medium) auf leistungsstärkerer Hardware
• Livemodus stabilisieren für Echtzeit-Feedback
• Persistente Datenspeicherung über Sessions hinaus
• Mehrsprachige Unterstützung
• Benutzerverwaltung im Dashboard für mehrere Schüler

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Lizenz

MIT License – freie Nutzung und Weiterentwicklung erlaubt.

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