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https://github.com/nad4-su/meeting-minutes.git
synced 2026-10-11 15:50:13 +09:00
csbaeandClaude Opus 5
4af0a03de5
마이크 한 트랙에 여러 사람이 섞여 들어오는 대면 회의에서 화자를 나눈다. pyannote-segmentation-3.0 + 3D-Speaker CAM++ 를 ONNX Runtime으로 로컬 Next.js 프로세스에서 실행한다. GPU도 파이썬도 필요 없고 오디오가 외부로 나가지 않는다. 실측 (Apple Silicon, 2스레드, 4인 한국어 아닌 샘플 57초): - 처리 1.5초 → RTF 0.03, 실시간의 33배 - 자동 추정은 화자 5명(과다 계수), 참석자 수를 주면 4명(정확) → 참석자 수 입력을 1급 기능으로 노출 구성: - lib/diarization.ts — sherpa-onnx-node 래퍼, 모델 캐시, 참석자 수 힌트 - lib/audio-session.ts — 녹음 중 PCM 조각을 세션별로 누적 (메모리) - api/diarize/chunk — 4초짜리 Int16 PCM 조각 업로드 - api/diarize — 누적 오디오 전체 분석, GET은 모델 설치 여부 확인 - public/pcm-worklet.js — 16kHz Int16 PCM 추출 AudioWorklet - hooks/useDiarization.ts — 수집·분석 상태 관리 - transcript-formatter: assignSpeakers() — 시간 겹침으로 화자 배정. 겹치는 구간이 없으면 라벨을 비운다 (틀린 라벨보다 없는 편이 낫다) - LiveRecorder: 사용 안 함 / 원격 회의 / 대면 회의 3모드 + 참석자 수 - scripts/setup-diarization.mjs — 모델 34MB 내려받기 (npm run setup:diarization) 설계 변경: 롤링 재-diarization 대신 녹음 종료 시 1회 전체 분석. 구간을 잘라 반복하면 실행마다 화자 번호가 달라져 이어 붙일 수 없고, 누적분 재분석은 비용이 회의 길이에 비례해 커진다. 대신 실시간 화자 표시는 없다. 모델은 라이선스와 용량 때문에 저장소에 넣지 않고 gitignore 한다. 테스트 176 → 184. Co-Authored-By: Claude Opus 5 <noreply@anthropic.com>
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701 B
TypeScript
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701 B
TypeScript
import type { NextConfig } from "next";
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const securityHeaders = [
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{ key: "X-Content-Type-Options", value: "nosniff" },
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{ key: "X-Frame-Options", value: "DENY" },
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{ key: "Referrer-Policy", value: "strict-origin-when-cross-origin" },
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{
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key: "Permissions-Policy",
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value: "camera=(), microphone=(self), geolocation=(), interest-cohort=()",
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},
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];
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const nextConfig: NextConfig = {
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output: "standalone",
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// sherpa-onnx-node는 네이티브 애드온이라 번들링하면 안 된다.
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serverExternalPackages: ["sherpa-onnx-node"],
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async headers() {
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return [
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{
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source: "/(.*)",
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headers: securityHeaders,
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},
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];
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},
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};
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export default nextConfig;
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