KI-Tools in der Praxis: Open-Source Voice Changer für Linux: Stimme anonymisieren mit lokalen Modellen

Wer online spricht, hinterlässt mehr als Worte. Die Stimme ist ein biometrisches Merkmal, vergleichbar mit einem Fingerabdruck, aber deutlich leichter aus der Ferne zu erfassen. Jede VoIP-Sitzung, jeder Discord-Call, jede Videokonferenz produziert Rohmaterial, aus dem sich ein Stimmprofil extrahieren lässt. Für viele ist das kein Problem. Wer jedoch Wert auf Anonymität legt (vom Whistleblower über den Aktivisten bis zum Privatnutzer, der einfach nicht will, dass seine Stimmbiometrie in irgendeiner Datenbank landet) braucht eine technische Lösung, die auf dem eigenen Rechner läuft und keine Daten nach außen gibt.

Die Frage kommt nicht von ungefähr. Auf Reddit fragte kürzlich ein Nutzer: „What are some good free, linux friendly, open-source voice changers for privacy?“. Gesucht wird ein Tool, mit dem man für verschiedene Online-Gespräche verschiedene Stimmen nutzen kann, ohne dass die eigene Identität über die Stimme rückverfolgbar wird. Die gute Nachricht: Unter Linux gibt es 2026 mehr als nur eine brauchbare Antwort. Die Tools lassen sich in zwei Kategorien einteilen: KI-gestützte Stimmkonvertierung (Voice Conversion) auf der einen Seite, klassische DSP-Effektketten auf der anderen. Beide haben ihre Stärken und ihre Grenzen.

Kurzantwort

Freie, lokale Voice Changer für Linux im Vergleich: von KI-gestützter Stimmkonvertierung mit RVC bis zu DSP-Effekten mit EasyEffects und SoX; vollständig offline, quelloffen, ohne Telemetrie. Kurz gesagt: ki tools praxis ist vor allem dann relevant, wenn du schnell verstehen willst, was konkret dahinter steckt, welche Grenzen es gibt und welche Entscheidung daraus folgt. Die Details, Quellen und Einschränkungen stehen in den folgenden Abschnitten.

Was eine Stimme verrät und was ein Voice Changer dagegen tun kann

Moderne Speaker-Recognition-Systeme extrahieren aus einem kurzen Sprachsample einen Vektor aus hunderten Merkmalen: Grundfrequenz, Formanten, spektrale Hüllkurve, Sprechgeschwindigkeit, Mikroprosodie. Schon rund dreißig Sekunden Sprachmaterial können in der Regel ausreichen, um eine Person mit hoher Wahrscheinlichkeit aus einer Datenbank wiederzuerkennen. Die dabei eingesetzten Embedding-Modelle (oft x-vector- oder ECAPA-TDNN-Architekturen) sind inzwischen so gut, dass auch eine einfache Tonhöhenverschiebung allein nicht mehr ausreicht, um sie zuverlässig zu täuschen.

Das ist relevant, weil Stimmbiometrie längst im kommerziellen Alltag angekommen ist. Callcenter setzen Stimmabdruck-Systeme zur Kundenverifikation ein. Meeting-Tools wie Fireflies oder Otter.ai transkribieren Gespräche und extrahieren dabei Sprecherprofile. Die EU-KI-Verordnung stuft biometrische Systeme als Hochrisiko ein (Anhang III Nr. 1); KI-Systeme zur biometrischen Kategorisierung nach sensiblen Merkmalen (etwa Rasse, politische Meinung, Religionszugehörigkeit oder sexuelle Orientierung) sind seit Februar 2025 sogar verboten (Art. 5 Abs. 1 Buchstabe g). Die Hochrisiko-Pflichten aus Anhang III waren ursprünglich für August 2026 vorgesehen, wurden aber durch die Omnibus-Änderung vom Juni 2026 auf den 2. Dezember 2027 verschoben. Das zeigt, dass der Gesetzgeber die Technologie ernst nimmt, aber auch, dass sie längst im Einsatz ist.

Ein Voice Changer, der Privatsphäre schützen soll, muss deshalb mehr leisten als ein paar lustige Robotereffekte. Er muss:

vollständig lokal rechnen, ohne Cloud-API,
quelloffen und damit auditierbar sein,
das Sprachsignal so transformieren, dass die Sprecheridentität unkenntlich wird, ohne die Verständlichkeit zu zerstören,
und das Ganze in Echtzeit, damit er in Live-Gesprächen funktioniert.

Diese Anforderungen schließen die meisten kommerziellen Angebote von vornherein aus. Voicemod beispielsweise läuft nicht unter Linux und ist Closed Source; ob und welche Nutzungsdaten übertragen werden, ist für Nutzer nicht nachprüfbar. Auch browserbasierte Dienste wie der Voice Changer von Essex Software verarbeiten Audio im Browser; das ist lokal, aber die Codebasis ist nicht vollständig einsehbar und der Anbieter könnte theoretisch Telemetrie einbauen. Wer nachprüfbare Privatsphäre will, bleibt bei quelloffener, nativ unter Linux laufender Software.

Die zwei Lager: KI-Stimmkonvertierung vs. DSP-Effekte

Technisch unterscheiden sich die Ansätze grundlegend:

KI-basierte Voice Conversion trainiert oder nutzt vortrainierte neuronale Modelle, die eine Quellstimme in eine Zielstimme transformieren. Das Verfahren heißt Retrieval-based Voice Conversion (RVC) und ist der aktuelle Stand der Technik. Es analysiert den Input, sucht in einem Referenzkorpus nach ähnlichen Sprachsegmenten und synthetisiert die Ausgabe mit den akustischen Eigenschaften der Zielstimme. Das Ergebnis klingt nicht nach Effekt, sondern nach einer anderen Person; in guter Qualität alltagstauglich echt. Der Preis: GPU-Pflicht (NVIDIA-CUDA oder AMD-ROCm), mehrere Gigabyte Modellgewicht, Einarbeitungszeit.

DSP-basierte Effektketten arbeiten mit klassischer digitaler Signalverarbeitung: Pitch-Shifting, Formant-Verschiebung, Equalizer, Kompressor, Noise Gate. Sie brauchen keine GPU, keinen Modell-Download und sind in Sekunden einsatzbereit. Die Ergebnisse klingen weniger natürlich; eine starke Tonhöhenverschiebung macht aus einer Männer- keine überzeugende Frauenstimme, sondern eine verfremdete Männerstimme. Als Schutz gegen automatisierte Sprechererkennung reicht das aber oft aus, und für viele Anwendungsfälle ist die Einfachheit der DSP-Tools der entscheidende Vorteil.

ki tools praxis – Illustration 2

KI-basierte Voice Changer: RVC unter Linux

w-okada/voice-changer

Das derzeit umfangreichste Open-Source-Projekt für Echtzeit-Stimmkonvertierung ist w-okada/voice-changer. Es unterstützt mehrere Backends: RVC, MMVC, so-vits-svc, DDSP-SVC und Beatrice. Die Architektur teilt sich in einen Server (Python, läuft lokal) und ein Client-Webinterface. Vorkompilierte Binaries für Linux, Windows und macOS sind verfügbar, sodass keine manuelle Python-Umgebung nötig ist.

Der Setup-Weg unter Linux (Zusammenfassung aus der offiziellen Dokumentation):

Pre-built Binary für Linux herunterladen und entpacken.
start.sh ausführen; der Server startet auf localhost:18888.
Browser öffnen, Client-WebUI lädt automatisch.
Im Webinterface ein RVC-Modell laden (.pth-Datei, entweder selbst trainiert oder aus Community-Quellen wie Hugging Face).
Input- und Output-Audiogerät konfigurieren; PipeWire macht das Routing einfach: Input ist das physische Mikrofon, Output ein virtuelles Gerät, das Discord, OBS oder der Browser als Mikrofon sehen.

Die Qualität der Stimmkonvertierung hängt entscheidend vom verwendeten RVC-Modell ab. Gut trainierte Modelle mit ausreichend sauberem Trainingsmaterial (rund 10–30 Minuten Sprachaufnahmen der Zielperson) erzeugen eine Stimme, die für menschliche Ohren kaum vom Original zu unterscheiden ist. Schlecht trainierte Modelle oder Modelle mit zu wenig Daten klingen artefaktbehaftet, roboterhaft oder „wabbelig“. Das Training selbst geschieht in der RVC-WebUI und ist ein eigener, GPU-hungriger Prozess. Für den Privacy-Anwendungsfall ist das Trainieren mit der eigenen Stimme zum Erstellen einer Tarnidentität ohnehin der logischere Weg als das Verwenden fremder Stimmen ohne Einwilligung.

Wichtig für die Privatsphäre: w-okada/voice-changer kommuniziert nicht nach außen. Alle Inferenz läuft lokal auf der GPU. Das Webinterface ist rein lokal. Die vortrainierten RVC-Modelle lädt man einmalig manuell herunter; danach besteht keine Netzwerkabhängigkeit. Eine Firewall-Regel, die den Port 18888 auf localhost beschränkt, bestätigt das mit einem schnellen nmap localhost-Test.

Limitierungen: Die Latenz liegt je nach GPU typischerweise zwischen 100 und 300 ms; für Gespräche akzeptabel, aber spürbar. Ohne NVIDIA-GPU mit CUDA-Support (empfohlen: mindestens 4 GB VRAM) oder kompatible AMD-Karte läuft das Tool nicht oder nur mit inakzeptabler Latenz im CPU-Modus. Das Projekt hat eine steile Lernkurve; der erste funktionierende Durchlauf dauert selten unter einer Stunde.

Vonovox

Vonovox (angelehnt an das ältere Projekt von dr87, weiterentwickelt von r3dg0d) ist ein ambitionierter Linux-nativer RVC-Client im Aufbau. Statt eines Webinterfaces bringt es eine Qt-Oberfläche mit und integriert sich direkt in PipeWire beziehungsweise PulseAudio. Es erzeugt ein virtuelles Eingabegerät (Vonovox_mic), das jede Anwendung wie ein normales Mikrofon ansprechen kann; kein manuelles Audio-Routing nötig.

Die Besonderheit von Vonovox ist die auf geringe Latenz ausgelegte CUDA-Pipeline mit Qt-Oberfläche. Allerdings ist das Projekt nach eigenem README (Stand August 2026) noch nicht einsatzbereit: Die eigentliche RVC-Neuronalinferenz ist bisher nur als Pitch-Shift-Fallback implementiert — die .pth-Modelldatei wird zwar geladen, der neuronale Generatorknoten ist aber noch nicht eingebunden. Für echte Stimmkonvertierung ist Vonovox daher derzeit noch nicht geeignet. Zudem setzt es eine NVIDIA-GPU voraus; AMD-ROCm-Unterstützung ist nicht verfügbar.

Für die Privacy-Bewertung gilt: rein lokale Verarbeitung, öffentlich einsehbarer Quellcode, kein Telemetrie-Code im Repository erkennbar. Die README deklariert die Lizenz als MIT, eine separate LICENSE-Datei fehlt allerdings. Das Projekt ist jung mit kleiner Community; Langzeitwartung ist weniger garantiert als beim etablierten w-okada-Projekt mit rund 20.000 GitHub-Sternen (Stand August 2026).

Woys

Woys ist ein schlanker Fork von w-okada, der sich auf RVC mit ONNX Runtime und CUDA beschränkt. Es verzichtet auf das Webinterface und bietet stattdessen ein Terminal-basiertes TUI. PipeWire-nativ, kein Electron, kein Browser; das macht es zum ressourcenschonendsten RVC-Client für Linux. Der Entwickler beschreibt es ehrlich als „personal project“ und tested es auf CachyOS mit einer RTX 2070. Es funktioniert auf modernen Linux-Distributionen mit PipeWire und NVIDIA-GPU; Arch- und Derivatnutzer sind im Vorteil.

Woys ist die pragmatische Wahl, wenn man bereits ein trainiertes .onnx-RVC-Modell besitzt und einfach nur eine leichtgewichtige Inferenz-Engine braucht. Kein Schnickschnack; nach der Installation läuft es vollständig offline (nur der Erststart lädt die Grundmodelle, rund 700 MB, von Hugging Face herunter). Zu beachten: Der Kern des Projekts ist ausdrücklich „All Rights Reserved" lizenziert, nur der src/server-Teil ist MIT — streng genommen ist Woys damit kein klassisches Open-Source-Projekt.

DSP-Effekt-Tools: Ohne GPU, ohne KI, sofort einsatzbereit

Nicht jeder hat eine GPU mit genug VRAM, und nicht jeder will sich in RVC-Modelle einarbeiten. Für diese Fälle gibt es klassische Audio-Effektketten, die unter Linux exzellent funktionieren; vorausgesetzt, man verwendet PipeWire.

EasyEffects

EasyEffects (ehemals PulseEffects) ist der Standard-Audio-Effektprozessor für PipeWire unter Linux. Es ist ein vollständiges Effekt-Rack mit grafischer Oberfläche, kein reiner Voice Changer. Für die Stimmverfremdung sind vor allem die Plugins „Pitch“ und „Auto-Tune“ relevant.

Der typische Privacy-Workflow mit EasyEffects:

EasyEffects installieren (sudo apt install easyeffects auf Ubuntu/Debian, pacman -S easyeffects auf Arch). PipeWire muss laufen; auf aktuellen Distributionen der Standard seit 2023.
In EasyEffects den Tab „Input“ wählen. Dort ein „Pitch“-Plugin hinzufügen.
Die Tonhöhe im Pitch-Plugin um 3–6 Halbtöne (300–600 Cent) verschieben; negative Werte machen die Stimme tiefer, positive höher.
Optional: Equalizer-Bass anheben oder absenken, ein Noise-Gate gegen Hintergrundgeräusche setzen.
Als Ausgabegerät „EasyEffects Source“ (oder „EasyEffects Sink“ je nach Konfiguration) wählen; das ist das virtuelle Gerät, das die verarbeitete Stimme an Discord, OBS oder den Browser weitergibt.

Ein Pitch-Shift von 500 Cent ändert die Grundfrequenz um eine Quarte, lässt die Stimme aber noch verständlich. Das reicht, um einfache Sprechererkennungssysteme auszuhebeln, die stark auf der Grundfrequenz basieren. Gegen ECAPA-TDNN-Embeddings, die auch spektrale Form und zeitliche Dynamik modellieren, ist reines Pitch-Shifting dagegen kein sicherer Schutz.

Der große Vorteil: EasyEffects braucht keine GPU, läuft auf jedem Rechner der letzten zehn Jahre und ist quelloffen unter der GPLv3. Es existiert in den offiziellen Paketquellen praktisch aller großen Distributionen. Es gibt keine Telemetrie, keine Netzwerkkommunikation, keine Registrierung.

SoX mit PipeWire-Loopback

SoX, Sound eXchange, ist ein Kommandozeilenwerkzeug, das es seit über zwei Jahrzehnten gibt und das sich großer Verbreitung erfreut. Die letzte stabile Version stammt allerdings aus dem Jahr 2015; weiterentwickelt wird das Projekt nur noch sporadisch. Es kann Audiodateien konvertieren, analysieren und mit Effekten belegen. Für Echtzeit-Stimmverfremdung kombiniert man es mit einem PipeWire-Loopback-Device.

Ein minimales Beispiel, das das Mikrofon in Echtzeit pitched und als virtuelles Gerät ausgibt:

# PipeWire-Loopback für virtuelles Mikrofon erstellen
pw-loopback --name="ChangedMic" &

# SoX liest vom echten Mikrofon und schreibt auf das Loopback
sox -t pulseaudio default -t pulseaudio ChangedMic \
  pitch -500 reverb 30

Das pitch -500 senkt die Stimme um 500 Cents (fünf Halbtöne). reverb 30 fügt etwas Hall hinzu, der die künstliche Verfremdung maskiert und die Natürlichkeit leicht erhöht.

SoX kann mehr als nur Tonhöhe verschieben: tempo, bass, treble, echo, phaser, flanger, overdrive; die vollständige Effektliste umfasst über 30 Effekte, die sich beliebig kombinieren lassen. Eine Kette aus Pitch-Shift, leichter Übersteuerung und Equalizer-Verschiebung erzeugt eine Verfremdung, die deutlich schwerer rückzurechnen ist als ein einzelner Pitch-Shift.

Der Nachteil: SoX läuft im Terminal. Keine GUI, keine Presets, kein Live-Monitoring ohne Zusatzwerkzeuge. Die Konfiguration erfordert ein Verständnis der PipeWire-Topologie und der SoX-Effektsyntax. Dafür ist SoX unfassbar leichtgewichtig; das Binary ist unter 2 MB groß, RAM-Verbrauch im einstelligen Megabytebereich; und läuft selbst auf einem Raspberry Pi.

Lyrebird und Figaro

Lyrebird ist ein einfacher GTK-basierter Voice Changer für Linux. Es bietet eine grafische Oberfläche mit Schiebereglern für Pitch, Geschwindigkeit und einige Grundeffekte. Die Codebasis ist überschaubar, die Funktionalität auf das Wesentliche beschränkt. Für den Zweck „schnell eine Session starten und die Stimme verfremden“ ist es völlig ausreichend. Die Lizenz ist MIT, die Verarbeitung erfolgt lokal; das Repository ist allerdings seit Ende 2023 archiviert und wird nicht mehr weiterentwickelt.

Figaro geht einen ähnlichen Weg, ergänzt aber ein Soundboard und ist eher auf Unterhaltungsanwendungen ausgelegt. Es unterstützt virtuelle Audio-Devices, sodass die veränderte Stimme systemweit als Mikrofonquelle verfügbar ist. Die Entwicklungsaktivität ist allerdings eingestellt: Der letzte Commit stammt aus dem Jahr 2023, das Projekt wird nicht mehr gepflegt.

Beide eignen sich, wenn EasyEffects zu komplex ist, man aber trotzdem eine grafische Oberfläche möchte und keine KI-Stimmkonvertierung braucht.

Entscheidungsmatrix: Welches Tool für welches Szenario?

Kriterium	w-okada/RVC	Vonovox	EasyEffects	SoX	Woys
Stimmqualität	Sehr hoch (natürlich klingende Fremdstimme)	Noch nicht nutzbar (RVC-Inferenz im Aufbau)	Mittel (hörbar verfremdet)	Gering bis Mittel	Sehr hoch
GPU	Erforderlich (NVIDIA/AMD)	Erforderlich (nur NVIDIA)	Keine	Keine	Erforderlich (nur NVIDIA, RTX 2070 oder besser)
Latenz	100–300 ms (typisch)	– (noch keine RVC-Inferenz)	<10 ms	<50 ms	~640 ms (vom Entwickler gemessen)
Einrichtungsaufwand	Hoch	Mittel	Gering	Mittel	Mittel
Oberfläche	Web-UI	Qt-GUI	GTK-GUI	Terminal	Terminal (TUI)
Auditierbarkeit	Open Source (MIT)	Quellcode offen (README: MIT, keine separate LICENSE-Datei)	Open Source (GPLv3)	Open Source (GPLv2)	Kern „All Rights Reserved“, `src/server` MIT
Modell-Training nötig?	Ja (oder vortrainiertes Modell)	Ja (oder vortrainiertes Modell)	Nein	Nein	Ja (ONNX-Modell)
Ressourcen	4 GB+ VRAM, mehrere GB RAM	n. a. (in Entwicklung)	Praktisch nichts	Praktisch nichts	~1,1 GB VRAM, ~1,5 GB RAM

Für die meisten Privatnutzer, die einfach nur verhindern wollen, dass ihre Stimme bei Discord-Gesprächen biometrisch erfasst wird, ist EasyEffects die pragmatischste Antwort. Es ist in fünf Minuten installiert, erfordert keine GPU und erzeugt eine Verfremdung, die für einfache, grundfrequenzbasierte Erkennungssysteme oft ausreicht; auch wenn ein geschultes menschliches Ohr die verfremdete Stimme noch als verfremdet erkennt und moderne Embedding-Modelle (etwa ECAPA-TDNN) damit nicht zuverlässig getäuscht werden.

Wer dagegen in Szenarien unterwegs ist, in denen die Stimme das primäre Identifikationsmerkmal darstellt und eine überzeugend andere Identität nötig ist (investigativer Journalismus, Whistleblowing, Aktivismus unter Beobachtung), kommt um eine RVC-basierte Lösung nicht herum. Hier ist w-okada/voice-changer der etablierteste Kandidat, Woys die schlankeste Variante für Fortgeschrittene; Vonovox ist eine vielversprechende Linux-native Option, deren RVC-Inferenz aber noch nicht einsatzbereit ist.

Praktische Privatsphäre-Tipps für den Betrieb

Ein Voice Changer allein macht noch keine anonyme Sprachkommunikation. Drei Punkte, die in der Praxis oft übersehen werden:

1. Netzwerkverkehr prüfen. Einmalig nach der Installation: ss -tunap | grep <prozessname> oder mit Wireshark einen Mitschnitt fahren. Was nicht nach außen telefoniert, kann keine Daten preisgeben. Für RVC-basierte Tools reicht es, den Modell-Download vom regulären Betrieb zu trennen; Modell einmalig herunterladen, danach das Tool mit einer Firewall-Regel vom Netz trennen:

# Nach Modell-Download (als root):
iptables -A OUTPUT -m owner --uid-owner <user> -j DROP
# Oder gezielter mit nftables:
nft add rule inet filter output meta skuid <uid> drop

2. Audio-Routing kennen. PipeWire ist ein Segen für diese Anwendungen, aber es lohnt sich, die Topologie zu verstehen. pw-top zeigt im Terminal die aktiven Audioströme. pw-cli list-objects gibt die vollständige Geräteliste aus. Sicherstellen, dass keine Anwendung versehentlich den unbearbeiteten Mikrofon-Stream abgreift, ist eine Frage der Konfiguration, nicht des Tools.

3. Sprachmuster mitdenken. Ein Voice Changer ändert den Klang — nicht den Sprachstil. Wortwahl, Satzbau, Pausenverhalten, Fülllaute („äh“, „also“, „weißt du“) bleiben erhalten und können ebenfalls zur Deanonymisierung beitragen. Eine unbearbeitete Verschriftung des Gesagten durch ein Transkriptionstool genügt, um stilometrische Muster zu erkennen. Wer vollständige sprachliche Anonymität braucht, muss Stimme und Stil disziplinieren; oder gleich eine schriftbasierte Kommunikation wählen.

4. Modell-Herkunft bei RVC. Vortrainierte RVC-Modelle aus öffentlichen Repositories sind Black Boxes. Es spricht wenig gegen das Modell, das eine Anime-Stimme emuliert; es spricht einiges gegen ein Modell, dessen Trainingsdaten und Herkunft völlig unbekannt sind. Modelle von Hugging Face mit dokumentiertem Trainingsdatensatz und nachvollziehbarer Provenienz sind vertrauenswürdiger als anonyme .pth-Dateien aus Foren. Wer das Risiko ausschließen will, trainiert mit der eigenen Stimme ein Modell auf ein frei erfundenes Zielprofil und verwendet ausschließlich dieses.

Was die Open-Source-Tools nicht können

Es gibt Grenzen, die man kennen muss:

Kein Tool macht die Stimme perfekt unidentifizierbar. Auch RVC-Modelle hinterlassen spektrale Artefakte, die eine forensische Analyse unter Umständen als synthetisch erkennen kann. Das Ziel ist praktischer Schutz vor Massenerfassung und kommerziellen Biometrie-Systemen; nicht perfekte Unsichtbarkeit gegen einen Staatstrojaner.
Echtzeit ist relativ. RVC-Tools brauchen eine GPU mit genug VRAM. Auf integrierter Grafik (Intel Iris, AMD APU) laufen sie nicht oder nur mit mehreren Sekunden Latenz.
Setup-Aufwand ist real. Wer noch nie eine Python-Umgebung verwaltet, CUDA-Treiber installiert oder PipeWire-Knoten verdrahtet hat, wird bei RVC-Tools mehrere Stunden brauchen, bis alles läuft.

Die Alternative (eine proprietäre, cloudbasierte Lösung) erkauft Bequemlichkeit mit genau dem, was man vermeiden wollte: ein Drittanbieter bekommt jedes Wort mit.

Die Antwort auf die Reddit-Frage

Ja, es gibt gute, freie, Linux-freundliche Open-Source Voice Changer, die für Privatsphäre taugen — und zwar auf zwei Ebenen: EasyEffects und SoX für den schnellen, GPU-losen Einstieg; w-okada (und perspektivisch Vonovox) sowie Woys für den KI-gestützten Tiefschutz mit überzeugender Stimmkonvertierung.

Die entscheidende Eigenschaft aller genannten Tools: Sie laufen vollständig lokal. Keine Cloud. Keine Registrierung. Keine Telemetrie. Wer sein System und seine Firewall im Griff hat, kann das auch verifizieren. Genau das ist der Unterschied zwischen einem Voice Changer, der die Identität schützt, und einem, der sie nur anders verpackt.

Quellen

ki tools praxis – Illustration 3

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