Die Markierung im Transkript stand auf einem Wort, gesprochen wurde eins vier
Zeilen weiter oben (gemessen an #85: 24 s Vorlauf).
Nicht die Ursache -- jeweils per Gegenprobe ausgeschlossen: die Wortzeiten
(Ausschnitte bei 600/1240/3400 s einzeln transkribiert, enthalten exakt die
Wörter der DB), MP3- vs WAV-Zeitachse (identisch), ffmpeg-Seek (trifft),
ontimeupdate-Logik (korrekt).
Ursache war der Sprung im Browser: in einer VBR-Datei gibt es keine feste
Byte-pro-Sekunde-Regel, also nutzt er die Xing-Tabelle -- 100 Stützstellen,
bei 63 Minuten ein 38-s-Raster. Er landet auf der Stützstelle davor, meldet
über currentTime aber die angefragte Zeit. Nachgerechnet: Ziel 20:40 spielt
ab 20:11,5 (-28,5 s).
Fix: -b:a 64k -ar 48000 -ac 1 -write_xing 0 statt -qscale:a 3. Byte-Position
proportional zur Zeit. Die Tabelle muss auch bei CBR weg, sie rastert auf
1/256 der Dateigröße (~15 s pro Stunde, Restfehler bis -6,4 s gemessen). Ohne
sie rechnet der Decoder linear: Restfehler 0,02 s an neun Stichpunkten.
lab/recode-cbr.sh schreibt den Altbestand einmalig um (Quelle WAV, sonst die
MP3 selbst), lab/tocerr.py ist das Messwerkzeug dahinter.
Co-Authored-By: Claude Opus 5 (1M context) <noreply@anthropic.com>
#79 verlor einen von vier Sprechern und lieferte eine 1082-Zeichen-Zusammenfassung.
Diarisierung: ein zweiter, falsch verankerter Marker verschmolz Saschas Cluster
in Merles (Kosinus -0,727). must-link prueft jetzt die akustische Aehnlichkeit,
Anker werden nach Trefferqualitaet gewichtet, und enrolled Stimmen wirken als
cannot-link -- damit ist der Box-Besitzer immer ein eigener Sprecher.
LLM: der Whole-Pass komprimierte das erste Thema weg. Sektions-Pfad jetzt ab
9000 Zeichen, kleinere Chunks, woertlicher Kontext aus dem Vorgaenger-Chunk und
ein gezielter Pruef-Aufruf gegen ueberdehnte Einzelaussagen.
#79: 4 Sprecher, Zusammenfassung ~5300 Zeichen, 7 Themenbloecke.
Regression: #70 -> 4, #68 -> 2, #74 -> 20 Sprecher unveraendert.
identifySpeakers() embettete den laengsten Lauf ungekuerzt; TitaNet-ONNX bricht
ab 180 s ab (broadcast 12288 by 17998) und riss den spk_embed-Helfer mit. Da
spk.js die Aufrufe ueber eine Promise-Kette serialisiert, schlugen danach ALLE
weiteren Sprecher mit 'spk beendet' fehl.
- ID_CUT_SEC=25s in identifySpeakers
- Kette in spk.js und tdChain in recorder.js failure-isoliert
- pro Name gewinnt nur der beste Kosinus (Fabio war auf 2 Clustern)
#74 (22 Teilnehmer) ergab automatisch 44 Sprecher, dieselbe Stimme mehrfach.
Ursache gemessen: ein Zentroid pro sherpa-Cluster aus max. 3 Schnitten, fester
Kosinus auf rohen Embeddings (Kreuz-Turn-Kosinus ~0,4 = keine Trennschaerfe).
v2: sherpa liefert nur Turn-Grenzen, Identitaet aus 3-s-Fenster-Embeddings,
Mittelwert-Zentrierung, Average-Linkage-AHC, Weak-Fold, Schwelle pro Aufnahme
per 2-Gauss-EM gelernt. Validiert: #74 44->20, #70 ->4, #68 ->2.
Live-Namensmarker: Namen waehrend der Aufnahme tippen; Zeitstempel benennt
spaeter den Cluster und dient als must-/cannot-link-Zwangsbedingung.
Sascha