Ключевая находка по записям с микрофоном на столе: без выравнивания тихий
дальний участник сливается с громким и разделение разваливается. Замер на
трёх разговорах: доля второго участника выросла с 1.8 до 24.3 процента,
переключений между репликами - с 21 до 71 процента.
Работает только выравнивание: шумоподавление, полосовой фильтр и компандер
не дали ничего. Параметры подобраны замером, f=400:g=3 давал 8.6 процента
вместо 43.2. На распознавание не влияет - расшифровки фрагментов совпали
дословно.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
Замер подтвердил догадку: sherpa-onnx и onnxruntime держат GIL. Две задачи
в двух потоках идут ровно столько же, сколько подряд (1.04x у диаризации,
1.17x у распознавания) - отсюда и незагруженный процессор при работе.
В двух процессах те же задачи дают 1.59x даже с загрузкой моделей в каждом.
Пул процессов включается при workers > 1. Функции воркера вынесены в модуль,
не тянущий app.main: на Windows дочерний процесс поднимается через spawn и
иначе стартовал бы ещё один веб-сервер. Если процессы не запустятся, сервис
откатывается на однопроцессный режим.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
