Устойчивое распознавание длинных реплик

На Windows реплика в 190 секунд роняет энкодер GigaAM в свёртке, хотя на
macOS та же самая проходит: пределы у сборок onnxruntime разные и заранее
неизвестны. Вместо подбора константы кусок при ошибке делится пополам и
пробуется снова, до пяти уровней. Базовый размер куска снижен со 150 до 60
секунд - с запасом под любую сборку.

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

tests/test_turns.py

@@ -71,3 +71,17 @@ class TestSpeechStats:
         stats = speech_stats([])
         assert stats["speakers"] == 0
         assert stats["speech_sec"] == 0
+
+
+class TestChunkLimit:
+    def test_default_chunk_is_conservative(self):
+        """Пределы у разных сборок onnxruntime разные, берём с запасом."""
+        from app.pipeline import MAX_CHUNK_SEC
+
+        assert MAX_CHUNK_SEC <= 60
+
+    def test_long_turn_split_below_limit(self):
+        from app.pipeline import MAX_CHUNK_SEC
+
+        for a, b in chunk_ranges(0.0, 600.0, max_len=MAX_CHUNK_SEC):
+            assert b - a <= MAX_CHUNK_SEC