Implémentation complète de LiveFlow (proposition 2, moteur Qwen3-ASR)

- docker-compose : Caddy (HTTPS local) + app FastAPI + Qwen3-ASR via vLLM (GPU)
- Backend : WebSocket audio, segmentation VAD (WebRTC), appel ASR compatible
  OpenAI, stockage SQLite, exports TXT/MD/SRT/JSON
- Frontend : capture micro (AudioWorklet, rééchantillonnage 16 kHz),
  transcription live, historique des réunions, copie et téléchargement
- README : démarrage, prérequis GPU, changement de moteur ASR

https://claude.ai/code/session_01YHMp3EKzr4s6o8w1ygxuUe

README.md

@@ -0,0 +1,81 @@
+# 🎙️ LiveFlow
+
+Transcription de réunions **en direct**, **100 % locale**, dans Docker.
+Capture du micro depuis un navigateur (PC ou téléphone), transcription par
+**Qwen3-ASR** sur GPU NVIDIA, affichage du texte au fil de l'eau, historique
+et export (TXT, Markdown, SRT, JSON).
+
+Architecture détaillée : voir [ARCHITECTURE.md](ARCHITECTURE.md) (proposition 2 retenue).
+
+```
+Navigateur (micro, HTTPS/WebSocket)
+   → Caddy (TLS local)
+   → app FastAPI (VAD + segments + SQLite + interface web)
+   → conteneur ASR Qwen3-ASR via vLLM (API compatible OpenAI)
+```
+
+## Prérequis
+
+- Docker + Docker Compose
+- GPU NVIDIA avec pilotes récents et le
+  [NVIDIA Container Toolkit](https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/latest/install-guide.html)
+  (`nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker`)
+- ~6 Go de VRAM libres pour Qwen3-ASR-1.7B (ajuster `--gpu-memory-utilization`)
+
+## Démarrage
+
+```bash
+docker compose up -d --build
+```
+
+Au premier lancement, le conteneur `asr` télécharge le modèle depuis
+Hugging Face (quelques Go, mis en cache dans un volume). Suivre avec :
+
+```bash
+docker compose logs -f asr
+```
+
+Puis ouvrir **https://\<ip-du-serveur\>** depuis un PC ou un téléphone du
+réseau local, accepter le certificat auto-signé, autoriser le micro, et
+cliquer sur **Démarrer**.
+
+> ⚠️ Le HTTPS est obligatoire : les navigateurs n'autorisent l'accès au micro
+> (`getUserMedia`) qu'en HTTPS (ou sur `localhost`). Caddy génère
+> automatiquement un certificat local auto-signé. Pour supprimer
+> l'avertissement du navigateur, vous pouvez installer la CA racine de Caddy
+> sur vos appareils : `docker compose cp caddy:/data/caddy/pki/authorities/local/root.crt .`
+
+## Configuration
+
+Variables d'environnement (fichier `.env` à la racine, voir `.env.example`) :
+
+| Variable | Défaut | Rôle |
+|---|---|---|
+| `ASR_LANGUAGE` | *(vide)* | Code langue forcé (`fr`, `en`…) ; vide = détection auto |
+| `ASR_API_KEY` | `sk-local` | Clé envoyée au moteur ASR (inutile en local) |
+| `HF_TOKEN` | *(vide)* | Jeton Hugging Face si nécessaire au téléchargement |
+
+## Changer de moteur de transcription
+
+L'app ne parle au moteur que via l'API OpenAI (`/v1/audio/transcriptions`).
+Pour changer de moteur, remplacer le service `asr` dans `docker-compose.yml`
+et ajuster `ASR_MODEL`. Exemples :
+
+```yaml
+# CPU uniquement — Parakeet-TDT-0.6B-v3 (rapide, 25 langues dont FR)
+asr:
+  image: ghcr.io/groxaxo/parakeet-tdt-0.6b-v3-fastapi-openai:latest
+
+# Écosystème Whisper — Speaches (faster-whisper, CPU/GPU)
+asr:
+  image: ghcr.io/speaches-ai/speaches:latest-cuda
+```
+
+## Récupérer une transcription
+
+Depuis l'interface (boutons TXT / MD / SRT / JSON / Copier) ou en direct via l'API :
+
+```bash
+curl -k https://<ip>/api/meetings                      # liste des réunions
+curl -k https://<ip>/api/meetings/1/export?format=txt  # export texte
+```