# Whisper Hotwords — handle with extreme care

Whisper-Hotwords bias'en das ASR-Modell aggressiv. Ein Hotword, das in
einem konkreten Fall hilft, kann in einem unverwandten Diktat dazu
führen, dass das Modell den Begriff aus phonetischer Ähnlichkeit
**halluziniert** (orthopädischer Befund schreibt plötzlich
„Holosystolikum").

## Bevorzugter Korrekturpfad

`server/vocab/*.txt` (Gazetteer, edit-distance ≤ 2 mit Dict-Veto).
Strukturell halluzinationsfrei, weil Korrekturen nur greifen, wenn
Whisper bereits ein Token erzeugt hat, das phonetisch nah am
Vocabulary-Eintrag liegt.

## Wenn überhaupt Hotwords

- Nur generische Termini aus einem breiten Fall-Korpus
- Nicht aus einem einzelnen Test-Fall heraus optimiert (Curve-Fitting)
- Vor Aktivierung: Negativ-Kontrolle gegen Diktate aus mehreren
  Fachbereichen — sucht das Modell nach Halluzinationen, die nur durch
  den Hotword-Bias entstehen?

## Datei-Konvention

Hotword-Files in diesem Verzeichnis enthalten **ausschließlich
whitespace-separierte Termini** (kein Markdown, keine Kommentare),
weil der gesamte File-Inhalt 1:1 als `hotwords`-Form-Field an die
Whisper-API gesendet wird.
