Micro : amplification serveur avant le VAD + diarisation stabilisée

Captation micro :
- Plus AUCUN test/bascule de micro automatique (choix manuel uniquement)
- Amplification adaptative (AGC) déplacée dans le segmenteur, AVANT la
  détection de parole : un micro faible (casque) était sous le seuil du VAD,
  aucune phrase n'était détectée. Validé : signal crête 1473 -> 16600, capté.
- Le client envoie l'audio brut (plus de gain navigateur qui se battait avec) ;
  vumètre affiché amplifié pour rester lisible

Diarisation (locuteurs éclatés en 3, 4, 5... pour une même personne) :
- Seuil abaissé (0.70 -> 0.35) + zone morte large : un nouveau locuteur n'est
  créé que si le score est nettement bas ET le segment assez long (>=1.2s)
- Centroïde plus stable (EMA alpha 0.15) + adhérence au dernier locuteur
- Validé : 1 personne reste 1 locuteur même très bruitée ; 2-3 voix séparées

https://claude.ai/code/session_01YHMp3EKzr4s6o8w1ygxuUe

app/main.py

@@ -44,7 +44,7 @@ def clean_transcript(text: str) -> str:
 
 # Diarisation (identification des locuteurs) : embeddings ECAPA-TDNN sur CPU
 DIARIZATION = os.environ.get("DIARIZATION", "off").strip().lower() == "on"
-DIARIZATION_THRESHOLD = float(os.environ.get("DIARIZATION_THRESHOLD", "0.70"))
+DIARIZATION_THRESHOLD = float(os.environ.get("DIARIZATION_THRESHOLD", "0.35"))
 DIARIZATION_MAX_SPEAKERS = int(os.environ.get("DIARIZATION_MAX_SPEAKERS", "8"))
 
 LIVEFLOW_USER = os.environ.get("LIVEFLOW_USER", "admin")