feat(app-phone): офлайн-распознавание речи — sherpa-onnx + Whisper-small

STT-модуль для отладки (без UI): WhisperStt (offline whisper int8, CPU),
VadSegmenter (Silero VAD, фразы), WavReader (16k mono s16), SttDebug
(распознавание wav-файла по фразам с печатью в лог). Вызов: am start
--ez stt_debug true (первый wav из filesDir/samples). Модели — в
filesDir/models (вне git): small-encoder/decoder.int8.onnx,
small-tokens.txt, silero_vad.onnx (fp32!).

Грабли, найденные на эмуляторе (Android 15):
- Silero VAD int8 (643КБ) молчит в Android-рантайме — нужна fp32 (2.2МБ)
- WavReader: littleShort возвращал беззнаковое 0..65535 — сэмплы с
  DC-offset, whisper давал мусор; теперь знаковый -32768..32767
- VAD требует подачу окнами ровно window_size (целиком — переполнение)
- Модели кладутся через adb push /data/local/tmp + run-as cp
  (внешний каталог приложения на Android 15 не видит adb-файлы)

Проверено на эмуляторе (CPU): «раз два три четыре пять» → «Раз, два 3 4 5»,
грека → почти идеально, masha/anton → 21 фраза, диалог распознан.
README: таблица жестов обновлена (TripleClick — безусловный вызов).

app-phone/build.gradle.kts

@@ -54,6 +54,9 @@ dependencies {
     implementation(libs.kotlinx.serialization.json)
     implementation(project(":lib-core"))
 
+    // Офлайн-распознавание речи (sherpa-onnx + Whisper), JitPack
+    implementation("com.github.k2-fsa.sherpa-onnx:sherpa-onnx:v1.13.6")
+
     // WS-сервер телефона (CIO — работает на Android)
     implementation("io.ktor:ktor-server-core:3.3.0")
     implementation("io.ktor:ktor-server-cio:3.3.0")