feat: diarisation des locuteurs en temps réel (ECAPA-TDNN + clustering incrémental)

- Nouveau module diarizer.py : EmbeddingModel (SpeechBrain ECAPA-TDNN) + SpeakerDiarizer par session
- Backend : chargement modèle au lifespan, migration DB (colonne speaker), worker enrichi, exports avec locuteur
- Frontend : badges locuteurs colorés (8 couleurs), toggle activation, copie avec [Locuteur X]
- Config : DIARIZATION=on/off, DIARIZATION_THRESHOLD=0.70, PyTorch CPU-only dans Dockerfile
- Rétrocompatible : désactivé par défaut (DIARIZATION=off)

app/requirements.txt

@@ -3,3 +3,6 @@ uvicorn[standard]~=0.34
 httpx~=0.28
 aiosqlite~=0.21
 webrtcvad-wheels~=2.0
+speechbrain>=1.0
+torch>=2.0,<3.0
+torchaudio>=2.0,<3.0