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https://github.com/R0m1k3/LiveFlow.git
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Michael
284011428a
- 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)
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842 B
Bash
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Bash
# IP ou nom d'hôte du serveur : Caddy génère le certificat HTTPS pour cette
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# adresse. Indispensable pour accéder à l'app depuis un autre appareil.
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LIVEFLOW_HOST=192.168.1.16
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# Code langue ISO forcé pour la transcription ("fr", "en"...).
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# Laisser vide pour la détection automatique de la langue.
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ASR_LANGUAGE=
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# Clé API transmise au moteur ASR (sans importance en local).
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ASR_API_KEY=sk-local
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# Jeton Hugging Face, seulement si le téléchargement du modèle l'exige.
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HF_TOKEN=
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# Diarisation des locuteurs : on / off (défaut : off).
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# Nécessite le modèle ECAPA-TDNN (~25 Mo, téléchargé au premier lancement).
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DIARIZATION=off
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# Seuil de similarité cosinus pour regrouper deux segments au même locuteur.
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# Plus bas = plus permissif (risque de fusion), plus haut = plus strict (risque de split).
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DIARIZATION_THRESHOLD=0.70
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