Sascha
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#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.
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// Like lab-eval.mjs, but also feeds enrolled voiceprints into clusterWindows.
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// Usage: node lab-eval2.mjs <emb.json> [expect] [numSpeakers] [markers.json] [vp.json]
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import fs from 'node:fs';
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import { clusterWindows } from './diar-v2.js';
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const [file, expect, numSp, markerFile, vpFile] = process.argv.slice(2);
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const d = JSON.parse(fs.readFileSync(file, 'utf8'));
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const ok = d.wins.filter(w => w.v).map(w => ({ ti: w.ti, start: w.s, end: w.e, vec: w.v }));
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const markers = markerFile && markerFile !== '-' ? JSON.parse(fs.readFileSync(markerFile, 'utf8')) : [];
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const vps = vpFile ? JSON.parse(fs.readFileSync(vpFile, 'utf8')) : [];
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const segs = clusterWindows(d.turns, ok, +(numSp || 0), markers, vps);
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const talk = new Map(), first = new Map(), last = new Map();
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for (const s of segs) {
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talk.set(s.speaker, (talk.get(s.speaker) || 0) + (s.end - s.start));
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if (!first.has(s.speaker)) first.set(s.speaker, s.start);
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last.set(s.speaker, s.end);
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}
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const order = [...talk.entries()].sort((a, b) => b[1] - a[1]);
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console.log(`RESULT speakers=${order.length}${expect ? ` (expect ${expect})` : ''} segs=${segs.length}`);
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console.log(' ' + order.map(([sp, t]) => `${sp.replace('speaker_','')}:${t.toFixed(0)}s[${(first.get(sp)/60).toFixed(1)}-${(last.get(sp)/60).toFixed(1)}]`).join(' '));
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