# ASR-микросервис для calls24.ru
# Распознавание речи: whisper-large-v3-russian + Qwen3-ASR-1.7B

FastAPI-сервис распознавания речи для анализа записанных звонков.
Две модели: Qwen3-ASR-1.7B (новее, точнее) и whisper-large-v3-russian.

## Структура
```
app/
├── __init__.py
├── main.py          # FastAPI app, роуты
├── engine.py        # Движки ASR (whisper + qwen3)
└── config.py        # Pydantic Settings
```

## Запуск
```bash
cd /home/neo/workspace/asr-microservice
~/gigaam-env/bin/python -m uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
```

## API
- `GET /health` — статус моделей
- `POST /transcribe` — загрузка аудиофайла, параметр `model` (qwen3|whisper)

### Пример
```bash
curl -X POST "http://localhost:8000/transcribe?model=qwen3" \
  -F "file=@/tmp/test_silero.wav"
```

## Конфиг
Переменные окружения (см. .env.example):
- `DEVICE` — cuda / cpu
- `WHISPER_MODEL_PATH` — путь к checkpoint whisper
- `QWEN_MODEL_NAME` — модель Qwen3-ASR

## Зависимости
```bash
~/gigaam-env/bin/python -m pip install fastapi uvicorn python-multipart librosa soundfile
```
Модели уже скачаны:
- whisper: `/home/neo/models/whisper-russian`
- qwen3: `Qwen/Qwen3-ASR-1.7B` (автоматическая загрузка)