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Author	SHA1	Message	Date
Claude	0fa8455f8f	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	2026-06-13 09:30:14 +00:00
Claude	a8517c3597	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	2026-06-11 16:28:17 +00:00