Второй проход по промежуткам, которые детектор счёл тишиной

Диаризация задавала не только «кто говорит», но и границы того, что вообще
попадает в распознавание: фразы вне её сегментов пропадали молча. Второй
проход их возвращает с пометкой recovered=true и speaker=0.

Замер на восьми записях: 131 слово из 17 004 (0,8 %), 3-19 с на запись.
Возвращается и настоящий диалог (вопрос о цене, даты, документы), и радио
на фоне, поэтому проход отключается настройкой recover_gaps.

Скрипты render_transcript.py и check_gaps.py - для сверки расшифровки
с записью и поиска потерянных фраз.

Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>

app/config.py

@@ -59,6 +59,11 @@ speakers = 2
 # это решающая настройка: без неё тихий участник сливается с громким и
 # разделение по говорящим разваливается. На распознавание не влияет.
 normalize = true
+# Распознавать промежутки, которые детектор речи не отметил как речь.
+# Возвращает потерянные фразы (вопрос о цене, даты, документы), но вместе
+# с ними может подхватить радио или телевизор на фоне. Возвращённые реплики
+# помечены recovered=true и speaker=0 - их видно и можно отфильтровать.
+recover_gaps = true
 # Максимальный размер загружаемого файла, МБ
 max_upload_mb = 500
 # Сколько часов хранить результаты завершённых задач
@@ -101,6 +106,7 @@ class Settings:
     workers: int = 0
     speakers: int = 2
     normalize: bool = True
+    recover_gaps: bool = True
     max_upload_mb: int = 500
     keep_results_hours: float = 72.0
     webhook_url: str = ""
@@ -187,6 +193,7 @@ def load_settings(config_path: Path | None = None) -> Settings:
         workers=int(proc.get("workers", 1)),
         speakers=int(proc.get("speakers", 2)),
         normalize=bool(proc.get("normalize", True)),
+        recover_gaps=bool(proc.get("recover_gaps", True)),
         max_upload_mb=int(proc.get("max_upload_mb", 500)),
         keep_results_hours=float(proc.get("keep_results_hours", 72)),
         webhook_url=str(hook.get("url", "")),