fix(diar): sherpa abschnittsweise laufen lassen (OOM bei langen Aufnahmen)

Der sherpa-Diarisierungslauf brauchte RAM quadratisch zur Gesprächslänge
(gemessen 349 MB bei 10 min, 1389 MB bei 20 min, 2643 MB bei 30 min). Die
54-min-Aufnahme #99 riss 5,4 GB, wurde OOM-getötet und nahm wegen
OOMPolicy=stop die ganze App mit — in der GUI "Transkription fehlgeschlagen"
und "failed to fetch".

Die v2-Pipeline verwirft sherpas Labels und nutzt nur die Turn-Grenzen, also
laeuft der Pass jetzt in 600-s-Abschnitten (je +-5 s Kontext) und die Grenzen
werden mit Zeit-Offset zusammengesetzt. Zusätzlich OOMPolicy=continue, damit
ein OOM-getöteter Helfer die App nicht mehr stoppt.

Verifiziert an #99: sherpa-Spitze 363 MB, 726 Turns, 8 Sprecher, Analyse
vollstaendig (done/done).
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2026-08-07 13:50:01 +02:00
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+60 -2
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@@ -141,6 +141,64 @@ sitzt einer sicher darauf, wirkt der Name wie ein Marker-Tag = cannot-link.
widersprechenden Stimmabdruck (`identify #id: Stimmabdruck "X" schlägt unsicheren Marker "Y"`). In #79
hatte der Marker bei 6,6 s Saschas Cluster „Markus" getauft.
## Abschnittsweiser sherpa-Lauf (seit 2026-08-07) — der RAM-Bedarf wuchs quadratisch
**Symptom:** Aufnahme #99 (53:56) endete mit „Transkription fehlgeschlagen“, die GUI zeigte
„failed to fetch“. In Wahrheit war die Transkription längst fertig (8666 Wörter, RTF 0,394);
gestorben ist der sherpa-Lauf danach:
```
Out of memory: Killed process 3107072 (sherpa-onnx-off) total-vm:8387852kB, anon-rss:5463416kB
callrec.service: A process of this unit has been killed by the OOM killer.
callrec.service: Failed with result 'oom-kill'.
```
**Gemessen** (gleiche Aufnahme, Anfangsstücke verschiedener Länge, A76 auf 1,608 GHz, `VmHWM`):
| Audio | Spitzen-RSS | Turns | Laufzeit |
|---|---|---|---|
| 10 min | 349 MB | 130 | 130 s |
| 20 min | 1389 MB | 242 | 300 s |
| 30 min | 2643 MB | 361 | 459 s |
| 54 min | **5,4 GB → OOM** | — | Abbruch nach ~14 min |
Doppelte Länge = **vierfacher** Speicher: sherpa hält das ganze Gespräch plus seinen Clustering-Zustand
im RAM (O(n²) über die Turns). Auf 8 GB ohne echten Swap (nur zram) ist damit bei ~45 min Schluss.
**Fix:** v2 wirft sherpas **Labels** ohnehin weg und braucht nur die **Turn-Grenzen** — also läuft der
Lauf jetzt in Abschnitten von 600 s (`DIAR_CHUNK_SEC`, `0` schaltet ab) und die Grenzen werden mit
Zeit-Offset zusammengesetzt. Der Speicher bleibt damit auf dem Niveau eines Abschnitts, **unabhängig
von der Gesprächslänge** — und weil die Kosten quadratisch waren, ist es zusätzlich schneller
(6 × ~150 s statt eines Laufs, der nach 14 min noch nicht fertig war).
```mermaid
flowchart LR
WAV["WAV 54 min"] --> CUT["PCM-Slicing in 600-s-Abschnitte<br/>je ±5 s Kontext<br/>(pyannote schaut über 10-s-Fenster)"]
CUT --> S1["sherpa Abschnitt 1<br/>0–600 s"]
CUT --> S2["sherpa Abschnitt 2<br/>600–1200 s"]
CUT --> SN["… Abschnitt n"]
S1 --> CLIP["nur Turns im EIGENEN Bereich behalten,<br/>auf ihn beschneiden, + t0 verschieben"]
S2 --> CLIP
SN --> CLIP
CLIP --> ALL["Turn-Grenzen der ganzen Aufnahme<br/>(#99: 726 Turns)"]
ALL --> V2["weiter wie Pipeline v2<br/>(Fenster → Embeddings → AHC)"]
```
- Kontext von ±5 s pro Abschnitt, damit die Naht die Grenzerkennung nicht verwischt; die Turns des
Kontexts gehören dem Nachbar-Abschnitt und werden verworfen.
- **Preis:** ein Turn, der genau auf einer Naht liegt, wird in zwei geteilt. Das Re-Clustering vergibt
beiden Hälften ohnehin denselben Sprecher — bei 600 s Abschnittslänge sind das ≤ 5 Nähte pro Stunde.
- Der **Legacy-Pfad** (`DIAR_MODE=legacy`) läuft weiter unzerteilt: er braucht sherpas eigenes,
globales Clustering und lässt sich nicht abschnittsweise rechnen.
- **Zweite Sicherung:** `OOMPolicy=continue` (Drop-in `system/etc/systemd/system/callrec.service.d/oom.conf`).
systemd stoppt eine Unit per Default komplett, sobald *ein* Kindprozess OOM-getötet wird — genau das
riss die App mit (daher „failed to fetch“). Diarisierung und Analyse sind im Code bereits nicht-fatal,
also überlebt die App jetzt einen OOM-getöteten Helfer und behält Transkript + Aufnahme.
**Verifiziert** an #99 (Re-Diarisierung 2026-08-07): 6 Abschnitte, Spitzen-RSS **363 MB** statt 5,4 GB,
726 Turns → 1932 Fenster → **8 Sprecher**, 6 Live-Marker verankert, Diarisierung 13,5 min, keine
OOM-Meldung.
## Harte Grenzen / Sackgassen
- **Überlappendes gleichzeitiges Sprechen** ist mit Mono-Mix prinzipiell nicht trennbar.
@@ -148,8 +206,8 @@ hatte der Marker bei 6,6 s Saschas Cluster „Markus" getauft.
- sherpa-Quantisierung q5_0: langsamer UND schlechter auf diesem aarch64-Build — tot.
- Wer im ganzen Gespräch weniger als `min(20 s, 2 % der Sprechzeit)` redet, wird einem anderen Sprecher
zugeschlagen (Weak-Fold) — sonst überleben Übersprech-Fragmente als „Sprecher".
- Diarization-Timeout skaliert mit Dauer (`diarTimeoutMs()` = Dauer × 2,5, min. 20 min).
(`parse-options.cc:373`-Ausgabe ist harmloses argv-Echo.)
- Diarization-Timeout skaliert mit Dauer (`timeoutForSec()` = Dauer × 2,5, min. 20 min — bei
abschnittsweisem Lauf pro Abschnitt). (`parse-options.cc:373`-Ausgabe ist harmloses argv-Echo.)
- **v1 ist nicht weg:** `DIAR_MODE=legacy` schaltet auf die alte Anchor-Merge-Konsolidierung zurück
(`consolidateSpeakers()` bleibt als Fallback, wenn die v2-Fenster-Embeddings scheitern).