fix(ram): nur ein grosses Modell resident (Analyse starb im OOM-Killer)

rkllm_server braucht 6,5 GB von 7,74 GB. Blieb daneben ein anderer
Dauerhelfer resident, wurde rkllm beim Laden OOM-getoetet -- bei #101 in
allen 5 Startversuchen, weil das Retry nichts freigab. Ausloeser war der
warme CT2-Whisper-Daemon, den die 2-Sekunden-Aufnahme davor gestartet
hatte. Zweiter Fall: rkllm blieb nach der Analyse fuer immer resident, und
der Suchindex startete e5-small daneben.

gate.js bekommt eine Freigabe-Registry (registerReleaser/freeRam/
killAndWait, verdrahtet in server.js wie setProbe). Vor jedem rkllm-Versuch
und vor dem NPU-Whisper-Lauf werden die anderen Helfer beendet und ihr
Prozessende abgewartet; analyzeRecording gibt rkllm vor dem Suchindex frei.
Alle Helfer starten faul neu.

Verifiziert mit der Abfolge, die scheiterte: 12-s-Clip (CT2-Daemon
resident) -> Analyse #101 laeuft durch (221 s, done), rkllm lud in 22 s,
kein OOM, danach 5,3 GB frei statt 100 MB.

app/spk.js

@@ -4,6 +4,7 @@
 import { spawn } from 'node:child_process';
 import fs from 'node:fs';
 import readline from 'node:readline';
+import * as gate from './gate.js';
 
 const BIN = '/opt/callrec/spk_embed';
 const DIR = '/opt/sherpa/sherpa-onnx-v1.13.3-linux-aarch64-shared-cpu';
@@ -78,3 +79,12 @@ export function bestMatch(emb, voiceprints, threshold = THRESHOLD) {
 }
 
 export function status() { return { model: EMB, modelId: modelId(), present: fs.existsSync(EMB), running: !!proc, threshold: THRESHOLD }; }
+
+// Beendet den TitaNet-Helfer und wartet auf sein Ende (siehe gate.freeRam: hält
+// in der Spitze 0,7 GB). Startet beim nächsten embed() faul neu. Wird NUR
+// zwischen den Phasen gerufen, nie während der Diarisierung.
+export function stop() {
+  const p = proc;
+  proc = null; ready = null; rl = null;
+  return gate.killAndWait(p);
+}