На записях с микрофоном на столе голоса участников для модели почти
неразличимы: перебор четырёх моделей отпечатков и смена алгоритма
кластеризации баланс улучшают, но роли всё равно скачут.
Поэтому сервис теперь отдаёт то, на что можно опереться: акустику каждой
реплики (громкость, доля высоких, центроид - они связаны с расстоянием
до микрофона) и метрику separation_quality с флагом speakers_reliable.
Ниже 0.35 разметка по говорящим случайна, и роли должна определять LLM
по смыслу реплик.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Прогрет был только нулевой воркер, остальные получали пустой конвейер и
роняли задачу с "модели не загружены". В комментарии было написано, что
они греются сами, но кода для этого не было.
Заодно отключены ANSI-цвета uvicorn на Windows: консоль их не разбирает
и печатала управляющие последовательности как мусор.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Сервис при запуске проверяет последний релиз и обновляет только папку app -
19 КБ вместо 113 МБ всего пакета. Контрольная сумма, откат при неудачной
проверке, пользовательские файлы не трогаются.
Попутно: ffmpeg ищется лениво, а не в конструкторе Pipeline - его отсутствие
роняло импорт вместо внятного сообщения. Схема API закрыта по умолчанию.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Локальный FastAPI-сервис поверх GigaAM v3 и sherpa-onnx: приём аудио,
очередь задач, разделение по говорящим, постобработка терминов.
Доставка на Windows - ZIP со встроенным Python, без установки чего-либо.
Обновление кода при запуске тянется из релизов Gitea: меняется только
папка app, десятки килобайт вместо всего пакета.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
