Audio-Aircheck-Recorder

Ein selbst gebautes Tool, das Internet-Radio-Streams rund um die Uhr mitschneidet, automatisch transkribiert und durchsuchbar macht. Läuft bei mir auf einem eigenen Server im Dauerbetrieb. Angefangen hat es als kleines Hobby-Projekt — und ist über zehn Versionen ständig weitergewachsen.

Was die App kann

• Mehrere Streams parallel mitschneiden — Stunde für Stunde sauber rotiert als MP3
• Automatische Transkription per Whisper-KI — Volltextsuche über alle Sendungen
• Songs aus den Stream-Metadaten, Werbeblöcke und wiederkehrende Marker per Audio-Fingerprint automatisch erkennen
• Belege als Audio-Ausschnitt automatisch per Telegram verschicken
• Health-Dashboard mit Stunden-Timeline, Anomalie-Erkennung und Heartbeats
• Eigener Telegram-Bot als zentrale Schnittstelle — Monitoring, Songs, Belege, alles aus einer Hand
• Tagesreport um 09:00 — automatisch, aber nur wenn wirklich was meldenswert ist
• Web-UI als Progressive Web App — funktioniert auf Handy und Desktop gleich
• Cloud-Backup auf Google Drive mit eigener Aufbewahrungslogik

Wofür ich es nutze

• Sendungen mitschneiden und später in Ruhe nochmal reinhören
• Songs nachträglich identifizieren oder Ausschnitte raussuchen
• Belege erstellen, wenn ein bestimmter Spot oder Beitrag lief
• Selbst kontrollieren, ob alle Streams sauber laufen — ohne manuell reinzuhören

Wie es funktioniert

Vereinfacht erklärt:

• Ein Recorder zieht den Stream und schneidet ihn stündlich in MP3-Dateien
• Whisper läuft im Hintergrund über die neuen Aufnahmen und schreibt den Text raus
• Eine SQLite-Datenbank indexiert Songs, Sendungen und Werbespots
• Der Telegram-Bot ist die Schnittstelle nach aussen — Befehle rein, Belege raus
• Ein Health-Service schaut, dass alles brav läuft — und meldet sich nur, wenn etwas hakt

Wie es entstanden ist

• Hat als kleines Tool für einen privaten Aircheck-Workflow angefangen
• Über zehn grössere Versionen gewachsen: zuerst der Recorder, dann Transkription, dann Belege, dann der Bot, später Multi-Stream und Health-Monitoring
• Viel mit KI-Tools gebaut — die Architektur und die Entscheidungen ("was rein, was raus") liegen aber bei mir
• Gelernt habe ich vor allem Stream-Handling, Audio-Pipelines, SQLite-Indexe und Telegram-Bot-Patterns

Häufige Fragen

• Wo läuft das? Auf einem eigenen Server, nicht öffentlich erreichbar.
• Kann man das ausprobieren? Aktuell nicht — das Tool ist hinter einem Login und für meinen privaten Workflow gedacht.
• Ist der Code irgendwo zu sehen? Ja, der Quellcode liegt öffentlich auf GitHub unter MIT-Lizenz.
• Warum überhaupt Telegram? Schnell, läuft auf jedem Handy und ich bekomme Belege und Statusmeldungen direkt aufs Phone — ganz ohne eigene App.
• Wie viel macht die KI? Whisper übernimmt die Transkription, der Rest ist klassische Logik. KI ist also ein Baustein, nicht das ganze System.