- Timeout de 5 s sur l'identification du locuteur (asyncio.wait_for) : si le
modèle ECAPA tarde ou se bloque sur CPU, on ignore le locuteur mais le
texte est transcrit et affiché quand même
- AGC du segmenteur protégé : une trame problématique renvoie l'audio brut
au lieu d'interrompre le découpage
Testé : texte transcrit malgré un diariseur qui se bloque indéfiniment.
https://claude.ai/code/session_01YHMp3EKzr4s6o8w1ygxuUe
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
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- L'app ne change plus jamais de micro toute seule : choix manuel dans la
liste uniquement, simple alerte si aucun son n'est capté
- Gain automatique : seuil d'amplification élargi (signal < 12000), montée
plus rapide (x1.3/250 ms), plafond x80, et gain mémorisé entre réunions
pour être efficace dès la première seconde
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Un silence en cours de réunion (normal) déclenchait des bascules de micro
intempestives qui cassaient la capture. Désormais : recherche uniquement
tant qu'aucun son n'a jamais été capté ; dès qu'un micro a fait ses preuves,
on n'y touche plus (sauf changement manuel).
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Les micros faibles (casques) passaient sous le seuil du VAD : la plupart
des phrases n'étaient jamais découpées en segments. Un GainNode adaptatif
(jusqu'à x40, ajusté toutes les 250 ms, repli en cas de saturation) amène
le signal à un niveau exploitable avant le rééchantillonnage et le VAD.
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- diarizer.py (ECAPA-TDNN + clustering incrémental) repris tel quel de main
- Hooks dans le pipeline : colonne speaker, identification par segment dans
un thread, locuteur dans l'interface (étiquettes colorées) et les exports
- Pause/reprise : bouton ⏸, le client coupe l'envoi, le serveur clôt le
segment en cours
- Case « Locuteurs » pour désactiver la diarisation par réunion
- DIARIZATION=on par défaut dans les compose, PyTorch CPU dans l'image
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Si le micro actif reste muet 5 s, l'app bascule à chaud sur les autres
micros un par un jusqu'à en trouver un qui capte du son, puis le mémorise.
Le sélecteur permet aussi de changer de micro en cours d'enregistrement.
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- Sélecteur de micro intégré à l'interface (persisté, deviceId exact)
- Amplification serveur des segments trop faibles (mode mains-libres BT)
- Alerte visible si aucun son n'est capté pendant 5 s
- Niveau crête de chaque segment dans les logs
- Cache-Control: no-cache sur les fichiers statiques (fini le vieux JS en cache)
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- Page de connexion, session 7 jours par cookie HMAC signé (secret persisté)
- Protection de l'API (401) et du WebSocket (code 4401), / redirige vers /login
- Bouton de déconnexion, redirection automatique à l'expiration de session
- Identifiants configurables via LIVEFLOW_USER / LIVEFLOW_PASSWORD
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vLLM avec Qwen3-ASR peut répondre 400 quand 'language' est fourni. L'app
retente alors en détection automatique, et les erreurs ASR remontent
désormais avec le corps de la réponse pour faciliter le diagnostic.
Ajout du favicon (404 dans la console).
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Un conteneur de moins. Le HTTPS reste nécessaire pour l'accès micro
(getUserMedia) depuis un autre appareil : certificat auto-signé généré au
démarrage pour LIVEFLOW_HOST, servi par uvicorn.
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Claude