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).

voice-samples/README.md

@@ -0,0 +1,15 @@
+# voice-samples — образцы голоса для тестов распознавания
+
+Тестовые аудио для on-device STT (очки/телефон). Не удалять — образцы
+пользователя, присылаются повторно только по необходимости.
+
+| Файл | Что там | Длительность |
+|---|---|---|
+| `skorogovorka-greka.mp3` | «Ехал грека через реку…» (скороговорка) | ~6 с |
+| `raz-dva-tri.mp3` | «раз два три четыре пять» | ~3 с |
+| `masha-anton.wav` | Голоса Маши и Антона (с 142, 16 кГц mono) | 60 с |
+
+Конвертация в 16 кГц mono (как для STT):
+```
+ffmpeg -y -i in.mp3 -ar 16000 -ac 1 out.wav
+```