Claude
db3d946592
Architektur, Hardware/Thermik, PipeWire-Audio-Topologie, Aufnahme-Pipeline, Diarization (Anchor-Merge), LLM-Analyse (Gemma-3-4B/NPU), iPhone-BT-HFP, Betrieb/Troubleshooting und Changelog-Chronik. Co-Authored-By: Claude Fable 5 <noreply@anthropic.com>
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# 03 — Aufnahme-Pipeline
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Vom Klick auf „Stop“ bis zur fertigen Analyse. Crash-sicher: Audio + DB-Zeile werden **vor** der langen
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Verarbeitung persistiert; Transkription/Analyse laufen asynchron im Hintergrund (GUI pollt).
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## Ablauf
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```mermaid
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sequenceDiagram
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participant GUI as Web-GUI
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participant SRV as server.js
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participant REC as recorder.js
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participant WH as Whisper (NPU-Encoder)
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participant DI as diar.js (sherpa, CPU)
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participant LLM as llm.js (Gemma, NPU)
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participant DB as MariaDB
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GUI->>SRV: Stop
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SRV->>REC: stopAndSave()
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REC->>DB: WAV + MP3 + Zeile (status=transcribing)
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Note over REC: kehrt nach ~1,5 s zurück — GUI frei
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REC->>REC: A76-Takt kappen (1,6 GHz)
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REC->>WH: transcribeWav() [BatchedInferencePipeline, batch=8]
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WH-->>REC: Wörter + Zeitstempel
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REC->>DI: diarize() [Timeout = Dauer × 2,5, min. 20 min]
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DI-->>REC: Sprecher-Segmente
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REC->>DB: setTranscript (status=done)
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REC->>REC: finally: Takt zurück
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SRV->>LLM: analyzeRecording() (fire-and-forget, analysis_status=pending)
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LLM->>DB: Titel/Summary/Teilnehmer/Todos (analysis_status=done, analysis_ms)
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GUI->>SRV: Polling analysis_status
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```
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## Pfadwahl Transkription
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```mermaid
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flowchart TB
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A["WAV fertig"] --> B{"Dauer ≤ 30 s?<br/>(SHORT_SEC)"}
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B -- ja --> C["Warm-Daemon transcribe_daemon_cpu.py<br/>CPU-only, koexistiert mit residentem rkllm<br/>kein Modell-Swap → 10-s-Clip in ~53 s statt 120 s"]
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B -- nein --> D["transcribe_cli: faster-whisper large-v3-turbo<br/>Encoder auf NPU, Decoder CPU, batch=8<br/>RTF ≈ 0,39"]
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C --> E["Diarization"]
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D --> E
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```
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- `TRANSCRIBER=npu` (Default) / `=cpu` als Fallback-Schalter in recorder.js.
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- Whisper-Kalibrierung: medium beam1 hatte 11,3 % WER vs. large-v3 — beam5 schlechter, `--initial-prompt`
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mit Begriffsliste **zerstört** den Output (Echo-Loop). Eigennamen-Korrektur passiert deshalb im Text-Layer (Glossar, Kap. 05).
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## Zustandsmodell einer Aufnahme
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```mermaid
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stateDiagram-v2
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[*] --> recording
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recording --> transcribing: stopAndSave() — WAV/MP3/Zeile SOFORT persistiert
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transcribing --> done_transcript: Transkript + Diarization gespeichert
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transcribing --> failed: Absturz/Fehler → GUI zeigt Retry
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failed --> transcribing: POST /retranscribe
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done_transcript --> analyzing: analysis_status=pending
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analyzing --> analyzed: analysis_status=done (analysis_ms gesetzt)
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analyzing --> analysis_error: GUI-Button "Erneut versuchen"
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analysis_error --> analyzing: POST /reanalyze bzw. /reanalyze-llm
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```
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- Hängende `transcribing`-Zeile = Absturz mitten in der Diarization (Transkript wird erst NACH Diar gespeichert)
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→ kein Auto-Resume, GUI-Button „Neu transkribieren“.
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- **NPU-Lock:** alle schweren Jobs (transcribe / analyze / re-diarize) laufen seriell durch `withNpuLock` —
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zwei gleichzeitig fertig werdende Aufnahmen haben sich sonst gegenseitig zerlegt.
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- **GUI-Anzeige „⏱ Analysezeit“:** `analysis_started_at`/`analysis_ms` in der DB; beim Polling auf
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`analysis_status` achten, NICHT auf `status` (sonst wirkt die Summary „leer“).
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## API-Endpunkte (Auszug)
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| Endpunkt | Zweck |
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| `POST /api/recordings/:id/retranscribe` | Hängende/fehlgeschlagene Transkription neu starten |
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| `POST /api/recordings/:id/reanalyze` `{numSpeakers?}` | Diarization **immer** neu (leer/0 = automatisch, Zahl = Anzahl gepinnt) + LLM neu |
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| `POST /api/recordings/:id/reanalyze-llm` | Nur LLM neu, Diarization/Wörter bleiben |
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| `POST /api/recordings/:id/speaker` `{speaker,name,enroll}` | Sprecher benennen + optional Stimme lernen |
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| `/api/glossary` (CRUD) | Eigennamen-Glossar |
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## Performance-Kennzahlen (71-min-Referenz #69)
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| Schritt | Wert |
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| Transkription (NPU, batch=8) | RTF ≈ 0,39 |
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| Diarization (CPU) | RTF ≈ 0,19 |
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| Komplett E2E | RTF ≈ 0,9 |
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| LLM-Analyse (Gemma, 10 Chunks + Reduce) | ~20 min |
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| Kurzclip (10 s) komplett | ~53 s |
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