ElevenLabs_Capabilities:
  Voice_Quality:
    - 'Menschenähnliche Qualität (95%+ Realismus)'
    - 'Emotionale Nuancen und Betonungen'
    - 'Natürliche Atmung und Pausen'
    - 'Konsistente Charakteristika'

  Deutsche_Stimmen:
    - '50+ Premium deutsche Stimmen'
    - 'Verschiedene Altersgruppen und Geschlechter'
    - 'Regional-neutrale Hochdeutsch-Varianten'
    - 'Professionelle Sprecher-Qualität'

  Voice_Cloning:
    - 'Instant Voice Cloning (wenige Minuten Audio)'
    - 'Professional Voice Cloning (1 Stunde Audio)'
    - 'Voice Design (komplett neue Stimmen)'
    - 'Emotion Control und Style Transfer'

  Enterprise_Features:
    - 'API für Automatisierung'
    - 'Batch-Processing'
    - 'Commercial Usage Rights'
    - 'Priority Support und SLAs'

# ElevenLabs API Integration für deutsche B2B-Anwendungen
import requests
import json
from typing import List, Dict, Optional
import base64

class ElevenLabsVoiceGenerator:
    def __init__(self, api_key: str):
        self.api_key = api_key
        self.base_url = "https://api.elevenlabs.io/v1"
        self.headers = {
            "Accept": "audio/mpeg",
            "Content-Type": "application/json",
            "xi-api-key": api_key
        }

    def get_available_voices(self, language="de") -> List[Dict]:
        """
        Verfügbare deutsche Stimmen abrufen
        """
        response = requests.get(f"{self.base_url}/voices", headers=self.headers)
        all_voices = response.json()['voices']

        # Nur deutsche Stimmen filtern
        german_voices = [
            voice for voice in all_voices
            if language in voice.get('labels', {}).get('language', '').lower()
        ]

        return german_voices

    def generate_speech(self, text: str, voice_id: str, voice_settings: Optional[Dict] = None) -> bytes:
        """
        Text zu Sprache konvertieren
        """
        if voice_settings is None:
            voice_settings = {
                "stability": 0.5,      # 0.0-1.0 (höher = konsistenter, niedriger = variabler)
                "similarity_boost": 0.5, # 0.0-1.0 (höher = ähnlicher zum Original)
                "style": 0.0,          # 0.0-1.0 (Style-Intensität)
                "use_speaker_boost": True
            }

        data = {
            "text": text,
            "model_id": "eleven_multilingual_v2",  # Bestes Modell für deutsche Sprache
            "voice_settings": voice_settings
        }

        response = requests.post(
            f"{self.base_url}/text-to-speech/{voice_id}",
            json=data,
            headers=self.headers
        )

        return response.content

    def clone_voice_from_samples(self, voice_name: str, audio_samples: List[bytes],
                                description: str = "") -> str:
        """
        Voice Cloning aus Audio-Samples
        """
        # Audio-Samples für Upload vorbereiten
        files = []
        for i, sample in enumerate(audio_samples):
            files.append(('files', (f'sample_{i}.wav', sample, 'audio/wav')))

        data = {
            'name': voice_name,
            'description': description,
            'labels': json.dumps({"language": "German", "use_case": "business"})
        }

        # Voice Cloning Request
        response = requests.post(
            f"{self.base_url}/voices/add",
            files=files,
            data=data,
            headers={"xi-api-key": self.api_key}
        )

        return response.json()['voice_id']

    def create_professional_voice_clone(self, voice_name: str, speaker_audio_path: str):
        """
        Professionelles Voice Cloning für B2B-Nutzung
        """
        # Audio-Datei laden und in Chunks aufteilen
        audio_chunks = self.prepare_audio_for_cloning(speaker_audio_path)

        # Voice Clone erstellen
        voice_id = self.clone_voice_from_samples(
            voice_name=voice_name,
            audio_samples=audio_chunks,
            description=f"Professional German voice for {voice_name} - B2B usage"
        )

        # Voice-Qualität testen
        test_audio = self.generate_speech(
            "Hallo, dies ist ein Test meiner geklonten Stimme für geschäftliche Anwendungen.",
            voice_id
        )

        return {
            'voice_id': voice_id,
            'voice_name': voice_name,
            'test_audio': test_audio,
            'status': 'ready_for_production'
        }

    def batch_generate_content(self, content_list: List[Dict]) -> List[Dict]:
        """
        Batch-Generierung für große Content-Mengen
        """
        results = []

        for content in content_list:
            try:
                audio_data = self.generate_speech(
                    text=content['text'],
                    voice_id=content['voice_id'],
                    voice_settings=content.get('voice_settings')
                )

                result = {
                    'content_id': content['id'],
                    'text': content['text'],
                    'audio_data': audio_data,
                    'voice_id': content['voice_id'],
                    'status': 'success',
                    'duration_estimate': self.estimate_audio_duration(content['text'])
                }

            except Exception as e:
                result = {
                    'content_id': content['id'],
                    'text': content['text'],
                    'status': 'error',
                    'error_message': str(e)
                }

            results.append(result)

        return results

    def estimate_audio_duration(self, text: str) -> float:
        """
        Geschätzte Audio-Dauer basierend auf Text-Länge
        """
        # Durchschnittliche Sprechgeschwindigkeit: 150 Wörter/Minute
        word_count = len(text.split())
        duration_minutes = word_count / 150
        return duration_minutes * 60  # Sekunden

# Marketing Content Voice Generation
class MarketingVoiceGenerator:
    def __init__(self, elevenlabs_client):
        self.voice_client = elevenlabs_client
        self.content_optimizer = MarketingContentOptimizer()

    def create_marketing_campaign_audio(self, campaign_data):
        """
        Komplette Marketing-Kampagne mit Voice-Over
        """
        # Voice-Strategie basierend auf Zielgruppe
        voice_strategy = self.determine_voice_strategy(campaign_data['target_audience'])

        # Content für verschiedene Kanäle erstellen
        audio_content = {
            'social_media_ads': self.create_social_media_audio(campaign_data, voice_strategy),
            'product_videos': self.create_product_video_voiceover(campaign_data, voice_strategy),
            'podcast_ads': self.create_podcast_advertisements(campaign_data, voice_strategy),
            'website_intros': self.create_website_audio_content(campaign_data, voice_strategy),
            'phone_marketing': self.create_phone_marketing_audio(campaign_data, voice_strategy)
        }

        return audio_content

    def determine_voice_strategy(self, target_audience):
        """
        Voice-Strategie basierend auf Zielgruppe
        """
        voice_profiles = {
            'b2b_executives': {
                'voice_characteristics': 'professional, authoritative, confident',
                'age_range': '35-50',
                'tone': 'business-formal',
                'pace': 'measured',
                'recommended_voices': ['marcus_professional', 'sarah_executive']
            },
            'tech_professionals': {
                'voice_characteristics': 'knowledgeable, clear, modern',
                'age_range': '25-40',
                'tone': 'professional-casual',
                'pace': 'moderate',
                'recommended_voices': ['alex_tech', 'nina_modern']
            },
            'healthcare_workers': {
                'voice_characteristics': 'trustworthy, calm, empathetic',
                'age_range': '30-50',
                'tone': 'caring-professional',
                'pace': 'calm',
                'recommended_voices': ['dr_mueller', 'nurse_anna']
            },
            'small_business_owners': {
                'voice_characteristics': 'relatable, encouraging, practical',
                'age_range': '25-55',
                'tone': 'friendly-professional',
                'pace': 'conversational',
                'recommended_voices': ['thomas_entrepreneur', 'lisa_business']
            }
        }

        return voice_profiles.get(target_audience, voice_profiles['b2b_executives'])

    def create_product_video_voiceover(self, campaign_data, voice_strategy):
        """
        Professionelle Produkt-Video Voice-Overs
        """
        product_scripts = {
            'introduction': f"""
            Willkommen zu {campaign_data['product_name']} -
            der innovativen Lösung für {campaign_data['main_benefit']}.

            Entdecken Sie, wie {campaign_data['product_name']}
            Ihr Unternehmen transformieren kann.
            """,

            'features_demo': f"""
            {campaign_data['product_name']} bietet Ihnen:

            {self.format_features_for_audio(campaign_data['key_features'])}

            Jede Funktion wurde entwickelt, um {campaign_data['target_pain_point']}
            zu lösen und Ihre Effizienz zu steigern.
            """,

            'call_to_action': f"""
            Sind Sie bereit, {campaign_data['main_benefit']} zu erleben?

            Besuchen Sie {campaign_data['website']} für eine kostenlose Demo
            oder kontaktieren Sie unser Expertenteam unter {campaign_data['contact']}.

            {campaign_data['product_name']} - Ihre Zukunft beginnt heute.
            """
        }

        # Audio für jede Sektion generieren
        voiceover_sections = {}
        selected_voice = voice_strategy['recommended_voices'][0]

        for section_name, script in product_scripts.items():
            # Voice Settings für Marketing-Content optimieren
            marketing_voice_settings = {
                "stability": 0.6,  # Konsistent aber nicht monoton
                "similarity_boost": 0.7,  # Hohe Ähnlichkeit zum gewählten Voice-Modell
                "style": 0.3,  # Etwas Style für Engagement
                "use_speaker_boost": True
            }

            audio_data = self.voice_client.generate_speech(
                text=script,
                voice_id=selected_voice,
                voice_settings=marketing_voice_settings
            )

            voiceover_sections[section_name] = {
                'script': script,
                'audio_data': audio_data,
                'duration': self.voice_client.estimate_audio_duration(script),
                'voice_used': selected_voice
            }

        return voiceover_sections

    def create_multilingual_campaign(self, campaign_data, target_languages):
        """
        Mehrsprachige Marketing-Kampagnen
        """
        multilingual_content = {}

        for language in target_languages:
            if language == 'de':
                # Deutsche Version mit deutschen Stimmen
                voice_config = self.get_german_voice_config(campaign_data['brand_personality'])
            elif language == 'en':
                # Englische Version mit deutschem Akzent für Authentizität
                voice_config = self.get_english_voice_config(german_accent=True)

            # Content übersetzen und kulturell anpassen
            localized_content = self.localize_content(campaign_data, language)

            # Audio generieren
            audio_content = self.generate_campaign_audio(localized_content, voice_config)

            multilingual_content[language] = {
                'localized_content': localized_content,
                'audio_content': audio_content,
                'voice_config': voice_config,
                'cultural_adaptations': self.document_cultural_adaptations(language)
            }

        return multilingual_content

# E-Learning Voice Content Generator
class ELearningVoiceGenerator:
    def __init__(self, elevenlabs_client):
        self.voice_client = elevenlabs_client
        self.learning_optimizer = LearningContentOptimizer()

    def create_comprehensive_training_course(self, course_data):
        """
        Vollständige E-Learning-Kurse mit Voice-Over
        """
        course_structure = {
            'course_introduction': self.create_course_introduction(course_data),
            'module_introductions': self.create_module_introductions(course_data['modules']),
            'lesson_content': self.create_lesson_audio_content(course_data['lessons']),
            'interactive_elements': self.create_interactive_audio(course_data['interactions']),
            'assessments': self.create_assessment_audio(course_data['assessments']),
            'course_conclusion': self.create_course_conclusion(course_data)
        }

        return course_structure

    def create_lesson_audio_content(self, lessons):
        """
        Detaillierte Lektions-Audio-Inhalte
        """
        lesson_audio = {}

        # Verschiedene Stimmen für verschiedene Content-Typen
        voice_mapping = {
            'instructor': 'professional_instructor_de',  # Hauptlehrer-Stimme
            'narrator': 'friendly_narrator_de',          # Für Geschichten/Beispiele
            'expert': 'authoritative_expert_de',         # Für Expertenmeinungen
            'student': 'young_learner_de'                # Für Fragen/Dialoge
        }

        for lesson in lessons:
            lesson_id = lesson['id']
            lesson_audio[lesson_id] = {}

            # Lektions-Einführung
            intro_script = f"""
            Willkommen zu Lektion {lesson['number']}: {lesson['title']}.

            In dieser Lektion lernen Sie:
            {self.format_learning_objectives(lesson['objectives'])}

            Die geschätzte Bearbeitungszeit beträgt {lesson['duration']} Minuten.
            Lassen Sie uns beginnen!
            """

            lesson_audio[lesson_id]['introduction'] = self.voice_client.generate_speech(
                text=intro_script,
                voice_id=voice_mapping['instructor'],
                voice_settings=self.get_instructor_voice_settings()
            )

            # Hauptcontent mit verschiedenen Stimmen
            for content_block in lesson['content_blocks']:
                block_type = content_block['type']
                content_text = content_block['text']

                # Voice-Auswahl basierend auf Content-Typ
                if block_type == 'explanation':
                    voice_id = voice_mapping['instructor']
                    voice_settings = self.get_instructor_voice_settings()
                elif block_type == 'example':
                    voice_id = voice_mapping['narrator']
                    voice_settings = self.get_narrator_voice_settings()
                elif block_type == 'expert_quote':
                    voice_id = voice_mapping['expert']
                    voice_settings = self.get_expert_voice_settings()
                elif block_type == 'student_question':
                    voice_id = voice_mapping['student']
                    voice_settings = self.get_student_voice_settings()

                audio_data = self.voice_client.generate_speech(
                    text=content_text,
                    voice_id=voice_id,
                    voice_settings=voice_settings
                )

                lesson_audio[lesson_id][f'block_{content_block["id"]}'] = {
                    'audio_data': audio_data,
                    'type': block_type,
                    'voice_used': voice_id,
                    'script': content_text
                }

            # Lektions-Zusammenfassung
            summary_script = f"""
            Das war Lektion {lesson['number']}: {lesson['title']}.

            Die wichtigsten Punkte noch einmal:
            {self.format_key_takeaways(lesson['key_takeaways'])}

            In der nächsten Lektion behandeln wir: {lesson.get('next_topic', 'die Fortsetzung dieses Themas')}.

            Vergessen Sie nicht, das Quiz zu absolvieren, um Ihr Verständnis zu testen.
            """

            lesson_audio[lesson_id]['summary'] = self.voice_client.generate_speech(
                text=summary_script,
                voice_id=voice_mapping['instructor'],
                voice_settings=self.get_instructor_voice_settings()
            )

        return lesson_audio

    def get_instructor_voice_settings(self):
        """
        Optimierte Voice-Settings für Instruktor-Content
        """
        return {
            "stability": 0.7,      # Sehr konsistent für Autorität
            "similarity_boost": 0.8, # Hohe Ähnlichkeit für Vertrautheit
            "style": 0.2,          # Minimaler Style für Professionalität
            "use_speaker_boost": True
        }

    def create_interactive_audio(self, interactions):
        """
        Interaktive Audio-Elemente für E-Learning
        """
        interactive_audio = {}

        for interaction in interactions:
            interaction_type = interaction['type']

            if interaction_type == 'quiz_question':
                # Quiz-Fragen mit Pausen für Antworten
                question_script = f"""
                {interaction['question']}

                [Pause für 5 Sekunden]

                Die richtige Antwort ist: {interaction['correct_answer']}.

                {interaction['explanation']}
                """

            elif interaction_type == 'scenario':
                # Szenario-basierte Lernelemente
                question_script = f"""
                Stellen Sie sich folgende Situation vor:

                {interaction['scenario_description']}

                Was würden Sie in dieser Situation tun?

                [Pause für 10 Sekunden]

                Hier ist unser empfohlenes Vorgehen:
                {interaction['recommended_action']}
                """

            elif interaction_type == 'reflection':
                # Reflexions-Prompts
                question_script = f"""
                Nehmen Sie sich einen Moment Zeit für Reflexion:

                {interaction['reflection_prompt']}

                [Pause für 15 Sekunden]

                Denken Sie daran: {interaction['guidance_note']}
                """

            interactive_audio[interaction['id']] = {
                'audio_data': self.voice_client.generate_speech(
                    text=question_script,
                    voice_id='interactive_host_de',
                    voice_settings=self.get_interactive_voice_settings()
                ),
                'type': interaction_type,
                'script': question_script,
                'estimated_duration': self.voice_client.estimate_audio_duration(question_script)
            }

        return interactive_audio

# Kundenservice Voice Automation
class CustomerServiceVoiceAI:
    def __init__(self, elevenlabs_client):
        self.voice_client = elevenlabs_client
        self.support_knowledge = SupportKnowledgeBase()

    def create_automated_support_system(self, company_data):
        """
        Automatisiertes Kundenservice-System mit Voice AI
        """
        support_system = {
            'ivr_system': self.create_intelligent_ivr(company_data),
            'faq_responses': self.create_faq_audio_responses(company_data['faqs']),
            'escalation_messages': self.create_escalation_audio(company_data),
            'hold_music_alternatives': self.create_informational_hold_content(company_data),
            'callback_confirmations': self.create_callback_audio(company_data)
        }

        return support_system

    def create_intelligent_ivr(self, company_data):
        """
        Intelligentes IVR-System mit natürlichen Stimmen
        """
        company_voice = self.get_or_create_company_voice(company_data['brand_voice'])

        ivr_scripts = {
            'main_greeting': f"""
            Herzlich willkommen bei {company_data['company_name']}!

            Ihr Anruf ist uns wichtig. Ich bin {company_data['ai_assistant_name']},
            Ihr KI-Assistent, und helfe Ihnen gerne weiter.

            Sie können mir direkt sagen, womit ich Ihnen helfen kann,
            oder wählen Sie eine der folgenden Optionen:

            Für Produktinformationen sagen Sie "Produkte"
            Für technischen Support sagen Sie "Support"
            Für Rechnungsfragen sagen Sie "Rechnung"
            Oder sagen Sie "Mitarbeiter" für einen persönlichen Ansprechpartner.
            """,

            'product_information': f"""
            Gerne informiere ich Sie über unsere Produkte.

            {company_data['company_name']} bietet:
            {self.format_product_list(company_data['main_products'])}

            Zu welchem Produkt möchten Sie mehr erfahren?
            Sie können den Produktnamen nennen oder "Alle Produkte" sagen
            für eine vollständige Übersicht.
            """,

            'technical_support': f"""
            Ich leite Sie zu unserem technischen Support weiter.

            Kurz vorab: Die häufigsten technischen Fragen betreffen:
            - Installation und Setup
            - Fehlerbehebung
            - Software-Updates

            Wenn Sie bereits eine Kundennummer haben,
            nennen Sie diese bitte nach dem Signalton.

            Andernfalls verbinde ich Sie direkt mit einem Techniker.
            """,

            'billing_inquiries': f"""
            Für Rechnungs- und Zahlungsfragen bin ich gerne da.

            Ich kann Ihnen helfen bei:
            - Rechnungsstatus
            - Zahlungsmethoden
            - Abrechnungszeiträumen

            Haben Sie Ihre Kundennummer zur Hand?
            Das hilft mir, Sie schneller zu unterstützen.
            """,

            'human_transfer': f"""
            Selbstverständlich verbinde ich Sie mit einem Mitarbeiter.

            Die durchschnittliche Wartezeit beträgt derzeit {company_data['average_wait_time']} Minuten.

            Während Sie warten, kann ich Ihnen bereits einige Informationen
            zu Ihrer Anfrage sammeln, um den Mitarbeiter optimal vorzubereiten.

            Beschreiben Sie kurz Ihr Anliegen nach dem Signalton.
            """
        }

        # Audio für alle IVR-Abschnitte generieren
        ivr_audio = {}
        for section_name, script in ivr_scripts.items():
            ivr_audio[section_name] = {
                'audio_data': self.voice_client.generate_speech(
                    text=script,
                    voice_id=company_voice,
                    voice_settings=self.get_customer_service_voice_settings()
                ),
                'script': script,
                'section_type': section_name
            }

        return ivr_audio

    def create_faq_audio_responses(self, faqs):
        """
        Audio-Antworten für häufige Fragen
        """
        faq_audio = {}

        for faq in faqs:
            # Natürliche Einleitung für FAQ-Antworten
            response_script = f"""
            Das ist eine sehr gute Frage!

            {faq['answer']}

            {self.add_helpful_context(faq)}

            War das hilfreich? Falls Sie weitere Fragen haben,
            können Sie diese gerne stellen oder mit "Mitarbeiter"
            zu einem persönlichen Ansprechpartner wechseln.
            """

            faq_audio[faq['id']] = {
                'question': faq['question'],
                'audio_response': self.voice_client.generate_speech(
                    text=response_script,
                    voice_id='helpful_assistant_de',
                    voice_settings=self.get_faq_voice_settings()
                ),
                'script': response_script,
                'category': faq['category'],
                'confidence_score': faq.get('confidence', 0.9)
            }

        return faq_audio

    def get_customer_service_voice_settings(self):
        """
        Optimierte Voice-Settings für Kundenservice
        """
        return {
            "stability": 0.8,      # Sehr konsistent für Vertrauen
            "similarity_boost": 0.7, # Gute Balance zwischen Natürlichkeit und Konsistenz
            "style": 0.1,          # Minimal für Professionalität
            "use_speaker_boost": True
        }

    def create_personalized_customer_greetings(self, customer_database):
        """
        Personalisierte Begrüßungen für VIP-Kunden
        """
        personalized_greetings = {}

        for customer in customer_database:
            if customer['tier'] in ['premium', 'vip']:
                greeting_script = f"""
                Guten Tag, {customer['title']} {customer['last_name']}!

                Schön, dass Sie anrufen. Ich sehe, dass Sie
                {customer['tier']}-Kunde sind und freue mich,
                Ihnen heute behilflich zu sein.

                {self.get_customer_specific_context(customer)}

                Womit kann ich Ihnen helfen?
                """

                personalized_greetings[customer['id']] = {
                    'greeting_audio': self.voice_client.generate_speech(
                        text=greeting_script,
                        voice_id='premium_service_de',
                        voice_settings=self.get_premium_voice_settings()
                    ),
                    'customer_tier': customer['tier'],
                    'personalization_elements': self.extract_personalization_elements(customer)
                }

        return personalized_greetings

# Enterprise ElevenLabs Integration
class EnterpriseElevenLabsIntegration:
    def __init__(self, api_key, organization_config):
        self.voice_client = ElevenLabsVoiceGenerator(api_key)
        self.organization = organization_config
        self.content_manager = EnterpriseContentManager()
        self.workflow_engine = VoiceWorkflowEngine()

    def setup_automated_content_pipeline(self):
        """
        Automatisierte Content-Pipeline für Enterprise-Nutzung
        """
        pipeline_config = {
            'content_sources': [
                'cms_integration',      # Website/CMS Content
                'crm_integration',      # Kundenspezifischer Content
                'marketing_automation', # Marketing-Kampagnen
                'support_tickets',      # Support-Antworten
                'training_materials'    # E-Learning Content
            ],
            'voice_allocation': self.setup_voice_allocation_strategy(),
            'quality_controls': self.setup_quality_controls(),
            'approval_workflows': self.setup_approval_workflows(),
            'distribution_channels': self.setup_distribution_channels()
        }

        return pipeline_config

    def setup_voice_allocation_strategy(self):
        """
        Strategische Voice-Zuordnung für verschiedene Use Cases
        """
        voice_strategy = {
            'brand_voice_primary': {
                'voice_id': self.organization['primary_brand_voice'],
                'use_cases': ['marketing', 'product_demos', 'company_announcements'],
                'voice_settings': {
                    "stability": 0.7,
                    "similarity_boost": 0.8,
                    "style": 0.3,
                    "use_speaker_boost": True
                }
            },
            'customer_service_voice': {
                'voice_id': self.organization['service_voice'],
                'use_cases': ['ivr', 'support_responses', 'callback_notifications'],
                'voice_settings': {
                    "stability": 0.8,
                    "similarity_boost": 0.7,
                    "style": 0.1,
                    "use_speaker_boost": True
                }
            },
            'training_voice': {
                'voice_id': self.organization['instructor_voice'],
                'use_cases': ['e_learning', 'onboarding', 'compliance_training'],
                'voice_settings': {
                    "stability": 0.6,
                    "similarity_boost": 0.7,
                    "style": 0.2,
                    "use_speaker_boost": True
                }
            },
            'executive_voice': {
                'voice_id': self.organization['executive_voice'],
                'use_cases': ['company_updates', 'investor_relations', 'press_releases'],
                'voice_settings': {
                    "stability": 0.9,
                    "similarity_boost": 0.9,
                    "style": 0.1,
                    "use_speaker_boost": True
                }
            }
        }

        return voice_strategy

    def automate_multilingual_content_creation(self, content_request):
        """
        Automatisierte mehrsprachige Content-Erstellung
        """
        target_languages = content_request['target_languages']
        source_content = content_request['source_content']
        content_type = content_request['content_type']

        multilingual_results = {}

        for language in target_languages:
            # Content lokalisieren
            localized_content = self.content_manager.localize_content(
                source_content,
                target_language=language,
                cultural_adaptation=True
            )

            # Passende Stimme für Sprache auswählen
            voice_config = self.select_voice_for_language(language, content_type)

            # Audio generieren
            audio_result = self.voice_client.generate_speech(
                text=localized_content['text'],
                voice_id=voice_config['voice_id'],
                voice_settings=voice_config['settings']
            )

            # Qualitätskontrolle
            quality_check = self.perform_quality_check(
                audio_result,
                localized_content,
                language
            )

            multilingual_results[language] = {
                'localized_content': localized_content,
                'audio_data': audio_result,
                'voice_config': voice_config,
                'quality_score': quality_check['score'],
                'requires_review': quality_check['score'] < 0.8,
                'estimated_duration': self.voice_client.estimate_audio_duration(localized_content['text'])
            }

        return multilingual_results

    def implement_voice_analytics_tracking(self):
        """
        Analytics und Performance-Tracking für Voice Content
        """
        analytics_config = {
            'usage_metrics': {
                'total_characters_processed': 0,
                'audio_minutes_generated': 0,
                'api_calls_count': 0,
                'cost_tracking': 0
            },
            'quality_metrics': {
                'average_quality_score': 0,
                'user_satisfaction_ratings': [],
                'completion_rates': [],
                'engagement_metrics': []
            },
            'performance_metrics': {
                'average_generation_time': 0,
                'error_rates': 0,
                'system_uptime': 0
            },
            'business_impact': {
                'cost_savings_vs_human_voice': 0,
                'time_savings': 0,
                'scalability_metrics': {},
                'roi_calculations': {}
            }
        }

        return analytics_config

ElevenLabs_Business_ROI:
  Pricing_Tiers:
    Free_Tier:
      Monthly_Characters: '10.000'
      Voice_Cloning: 'Instant only'
      Commercial_Use: 'Nein'
      Cost: '€0'

    Creator_Plan:
      Monthly_Characters: '30.000'
      Voice_Cloning: 'Instant + Professional'
      Commercial_Use: 'Ja'
      Cost: '€22/Monat'

    Pro_Plan:
      Monthly_Characters: '100.000'
      Voice_Cloning: 'Alle Features'
      Commercial_Use: 'Ja'
      API_Access: 'Unlimited'
      Cost: '€99/Monat'

    Scale_Plan:
      Monthly_Characters: '500.000'
      Enterprise_Features: 'Ja'
      Priority_Support: 'Ja'
      Custom_Voices: 'Unlimited'
      Cost: '€330/Monat'

  Cost_Comparison:
    Professional_Voice_Actor:
      Cost_per_Minute: '€100-300'
      Setup_Time: 'Tage bis Wochen'
      Revisions: 'Zusätzliche Kosten'
      Availability: 'Begrenzt'

    ElevenLabs_AI:
      Cost_per_Minute: '€0.30-2.00'
      Setup_Time: 'Minuten'
      Revisions: 'Kostenlos/unbegrenzt'
      Availability: '24/7'

  ROI_Calculation:
    Monthly_Content_Volume: '50 Minuten Audio'
    Traditional_Cost: '€5.000-15.000'
    ElevenLabs_Cost: '€99-330'
    Monthly_Savings: '€4.900-14.670'
    Annual_ROI: '1.500-5.500%'

  Additional_Benefits:
    Speed_to_Market: '95% schneller'
    Consistency: '100% identisch'
    Scalability: 'Unbegrenzt'
    Multilingual: '40+ Sprachen'
    A/B_Testing: 'Einfach möglich'

Voice_Content_Optimization:
  Text_Preparation:
    - 'Einfache, klare Sätze verwenden'
    - 'Fachbegriffe konsistent verwenden'
    - 'Pausen durch Satzzeichen strukturieren'
    - 'Zahlen ausschreiben (23 → dreiundzwanzig)'

  Voice_Selection:
    - 'Brand-passende Stimme wählen'
    - 'Zielgruppen-angemessenes Alter/Geschlecht'
    - 'Konsistenz über alle Kanäle'
    - 'A/B-Testing verschiedener Stimmen'

  Quality_Control:
    - 'Probe-Audio vor Massen-Produktion'
    - 'Aussprache-Check bei Fachbegriffen'
    - 'Betonung und Pausen prüfen'
    - 'Feedback-Loop etablieren'

  Technical_Implementation:
    - 'API-Rate-Limits beachten'
    - 'Error-Handling implementieren'
    - 'Caching für häufige Inhalte'
    - 'Backup-Stimmen konfigurieren'