stt(phone): SttDebug переведён на Qwen3-ASR-0.6B (отладочный прогон wav)

TASK-phrase-split-stt.md

@@ -0,0 +1,119 @@
+# TASK: сегментация STT-буфера на фразы (whisper ≤30с)
+
+## Проблема (доказана на железе 25.08, полевым тестом ac56e70)
+
+sherpa-onnx OfflineRecognizer (whisper-small int8) принимает волны ТОЛЬКО ≤ 30 с:
+лог движка «Only waves less than 30 seconds are supported. We process only the
+first 30 seconds and discard the remaining data». При слитном буфере сессии
+(полевой тест: 117.6 с после trimEdges) whisper обработал первые 30 с (тишина)
+и выдал галлюцинации («Убираем. Убираем…», «Хуйню ты на распознавал»), а вся
+речь после 30 с молча выброшена. Проверено на хосте тем же движком
+(sherpa-onnx 1.13.6): тот же raw, нарезанный скользящим окном 30 с (шаг 15 с),
+распознаётся чисто: «Я говорю что ты умеешь? Какие тебе доступны тулы? Ну
+давай, а что из этого тулсета у тебя есть? Раз, два, три, четыре, пять».
+
+## Решение
+
+Перед распознаванием резать буфер на фразы по паузам тишины (≥ 0.6 с),
+распознавать каждую фразу отдельно (гарантированно ≤ 30 с), склеивать
+результаты через ПРОБЕЛ (решение пользователя, дословно: «пробелами надо
+разделять»).
+
+## Файлы (ТОЛЬКО эти — всё остальное в дереве ГОТОВО, не трогать)
+
+1. `app-phone/src/main/kotlin/pw/binom/viewmate/phone/stt/SttStreamer.kt`
+   — новая чистая функция `splitPhrases` + правка `recognizeFullBufferLocked`.
+2. `app-phone/src/test/kotlin/pw/binom/viewmate/phone/stt/PhraseSplitTest.kt`
+   — НОВЫЙ файл, JVM-тесты `splitPhrases`.
+3. `app-phone/src/test/kotlin/pw/binom/viewmate/phone/stt/FullBufferSttTest.kt`
+   — добавить ОДИН кейс «две фразы через паузу → распознаны раздельно, склеены
+   пробелом» (переиспользовать приватный `RecordingRecognizer` того же класса).
+
+ЗАПРЕЩЕНО трогать: `SttMicStream.kt`, `WhisperStt.kt`, `trimEdges` (кроме
+вызова), `GlassesServer.kt`, `PhoneApp.kt`, `lib-core`, протокол, весь
+app-glasses. Все scratch-файлы — внутри репо, в коммит не включать.
+
+## 1. splitPhrases — чистая internal функция в SttStreamer.kt
+
+```kotlin
+/**
+ * Режет [samples] на фразы по паузам тишины (≥ [minSilenceWindows] окон).
+ * Каждая фраза гарантированно ≤ [maxPhraseSamples] (whisper-лимит 30 с).
+ * Числа проверены на дампах микрофона очков (усиленный ×3 поток, 16 кГц) —
+ * НЕ менять без перепроверки на тех же дампах.
+ */
+internal fun splitPhrases(
+    samples: FloatArray,
+    threshold: Float = 0.005f,
+    windowSize: Int = 320,          // 20 мс @ 16 кГц
+    minSilenceWindows: Int = 30,    // 30 окон × 20 мс = пауза 0.6 с
+    minPhraseWindows: Int = 75,     // 1.5 с — короче объединять с соседней
+    maxPhraseSamples: Int = 30 * 16_000,  // страховка whisper ≤ 30 с
+    padWindows: Int = 15,           // 300 мс пре/пост-ролла тишины у фразы
+): List<FloatArray>
+```
+
+Семантика (точная, из полевого разбора):
+
+- Окно [windowSize] сэмплов — ТИШИНА, если RMS < threshold.
+  Порог 0.005, НЕ 0.01 как в trimEdges: 0.01 режет тихие начала слов на
+  обрубки, whisper на обрубке выдаёт мусор. На усиленном ×3 потоке шум
+  ~0.005–0.009, речь ~0.03–0.14.
+- Пауза = подряд ≥ minSilenceWindows тихих окон (0.6 с). Пауза РАЗДЕЛЯЕТ фразы.
+- Фраза = звуковые окна между паузами + отступ padWindows тихих окон с каждой
+  стороны (clamp к границам массива, как в trimEdges).
+- Фраза короче minPhraseWindows (1.5 с): объединить с СОСЕДНЕЙ фразой (короткий
+  сегмент = обрубок; whisper на нём мусорит). Единственная фраза — оставить
+  как есть.
+- Фраза длиннее maxPhraseSamples (30 с): резать жёстко на куски ≤ 30 с по
+  границе окна (sherpa-onnx молча обрезает длинную волну — страховка обязательна).
+- Пустой вход / всё тишина → пустой список.
+- Внутренние паузы < 0.6 с НЕ трогать (внутри фразы тишина остаётся: склейка
+  пауз ломает whisper — «де-тишина» давала «1,2,3,4,5,8,10», проверено).
+
+## 2. recognizeFullBufferLocked — правка
+
+Текущий код (строки ~187–211 SttStreamer.kt): `trimEdges(base)` → ОДИН вызов
+`stt.recognize(chunk)`.
+
+Новый поток:
+
+1. `val chunk = trimEdges(base)` — как сейчас, НЕ менять.
+2. `val phrases = splitPhrases(chunk)`.
+3. `phrases` пуст → `return` (как сейчас при пустом chunk).
+4. В executor-задаче: для КАЖДОЙ фразы последовательно `stt.recognize(phrase)`;
+   результат с `isBlank()` — пропускать (мусорный сегмент, в текст не вставлять);
+   итог — `joinToString(" ")` по непустым результатам.
+5. Все фразы пустые → `full` НЕ перезаписывать (семантика finish без текста
+   сохраняется, вызывающий сам решит).
+6. Лог: `полный буфер: N фраз (2.3с, 4.1с, …) → '$full'` — размеры фраз в
+   секундах, один знак после запятой.
+7. `task.get(...)`: таймаут поднять с 30 до 60 секунд (N фраз × до 30 с каждая).
+
+## 3. Тесты
+
+PhraseSplitTest.kt — чистые JVM-тесты (синтез сигнала в стиле FullBufferSttTest:
+зубчатая волна как «речь», нули как тишина; для «тихих начал» — плавное
+нарастание амплитуды):
+
+1. Две фразы (по ~2 с), пауза 0.7 с → ровно 2 элемента; обе начинаются с
+   звучного окна (не с тишины).
+2. Пауза 0.4 с (< 0.6) НЕ разделяет → 1 элемент.
+3. Тихие начала слов не режутся: фраза с окнами 0.003–0.009 на старте остаётся
+   целой (порог 0.005) → 1 элемент, начало фразы включает тихие окна.
+4. Всё тишина → пустой список.
+5. Пустой вход → пустой список.
+6. Фраза 31 с → разрезана на 2 куска, каждый ≤ 30 с.
+7. Две короткие фразы (0.8 с и 0.9 с, пауза 0.7 с) → объединены в одну.
+
+FullBufferSttTest.kt — добавить кейс (внутри класса, до закрывающей `}`):
+
+- буфер: «фраза А» (1.5 с зуба), пауза 0.7 с нулей, «фраза Б» (1.5 с зуба);
+  `RecordingRecognizer("А", "Б")`; после `finish()`: `calls.size == 2`,
+  `full == "А Б"` (пробел — разделитель по решению пользователя).
+
+## Проверка (делает Hermes, не агент)
+
+- `./gradlew :app-phone:testDebugUnitTest :app-phone:assembleDebug` — зелёные,
+  число тестов app-phone выросло на 8 (7 новых + 1 дополненный).
+- `git status --short` чистый, коммит с реализацией и этим ТЗ есть.

TASK-qwen3-asr-stt.md

@@ -0,0 +1,158 @@
+# TASK: замена whisper-small на Qwen3-ASR-0.6B int8 (sherpa-onnx, CPU)
+
+## Проблема (доказана на железе 25.08, полевым тестом ac56e70 + серверным экспериментом)
+
+whisper-small int8 распознаёт русскую речь посредственно: «Какие тебе доступные
+толулы?», «Ну давай, а что из этого туалета у тебя есть?» (было на дампах
+пользователя). Qwen3-ASR-0.6B (тот же движок sherpa-onnx 1.13.6, тот же CPU)
+без подсказок — ровня висперу, а с hotwords («тулсет,тулы,умеешь») исправляет
+все провалы в ноль: «Какие тебе доступные тулы?», «Ну давай, а что из этого
+тулсета у тебя есть?», «Что ты умеешь?». Эксперимент проведён на дампах
+пользователя тем же движком и той же моделью (int8), скорость на серверном CPU
+0.1-0.2 от реального времени (фраза 4.4 с → 0.9 с). Решение пользователя:
+остаёмся на CPU (аппаратное ускорение NNAPI для трансформеров не даёт выигрыша).
+
+## Решение
+
+Новый класс `Qwen3AsrStt` (реализует тот же интерфейс `PhraseRecognizer`, что и
+`WhisperStt`) + переключатель-константа в фабрике `PhoneApp.ensureStt()`.
+Старый `WhisperStt` НЕ удалять — откат в одну строку. Сегментация по паузам
+(`splitPhrases` + склейка пробелом в `SttStreamer`) НЕ меняется — Qwen3-ASR тоже
+имеет лимит max_total_len=512 токенов (≈ 30-40 с аудио), нарезка остаётся в силе.
+
+## Файлы (ТОЛЬКО эти — всё остальное в дереве ГОТОВО, не трогать)
+
+1. `app-phone/src/main/kotlin/pw/binom/viewmate/phone/stt/Qwen3AsrStt.kt` — НОВЫЙ файл.
+2. `app-phone/src/main/kotlin/pw/binom/viewmate/phone/PhoneApp.kt` — только
+   `ensureStt()` (строки ~350-366) + 2 константы в companion object (строка 512).
+
+ЗАПРЕЩЕНО трогать: `WhisperStt.kt`, `SttStreamer.kt`, `SttDebug.kt`,
+`GlassesServer.kt`, `lib-core`, протокол, весь app-glasses. Все scratch-файлы —
+вне репо или в коммит не включать.
+
+## 1. Qwen3AsrStt.kt — новый класс
+
+```kotlin
+package pw.binom.viewmate.phone.stt
+
+import com.k2fsa.sherpa.onnx.OfflineModelConfig
+import com.k2fsa.sherpa.onnx.OfflineQwen3AsrModelConfig
+import com.k2fsa.sherpa.onnx.OfflineRecognizer
+import com.k2fsa.sherpa.onnx.OfflineRecognizerConfig
+
+/** Офлайн-распознавание: sherpa-onnx + Qwen3-ASR-0.6B (int8), CPU. */
+class Qwen3AsrStt(
+    private val convFrontendPath: String,
+    private val encoderPath: String,
+    private val decoderPath: String,
+    private val tokenizerDir: String,
+    private val numThreads: Int = 4,
+    private val hotwords: String = "",
+) : PhraseRecognizer {
+    private val recognizer: OfflineRecognizer = OfflineRecognizer(
+        null,
+        OfflineRecognizerConfig(
+            modelConfig = OfflineModelConfig(
+                qwen3Asr = OfflineQwen3AsrModelConfig(
+                    convFrontend = convFrontendPath,
+                    encoder = encoderPath,
+                    decoder = decoderPath,
+                    tokenizer = tokenizerDir,
+                    maxTotalLen = 512,
+                    maxNewTokens = 128,
+                    temperature = 1e-6f,
+                    topP = 0.8f,
+                    seed = 42,
+                    hotwords = hotwords,
+                ),
+                numThreads = numThreads,
+                provider = "cpu",
+                modelType = "qwen3_asr",
+            ),
+        ),
+    )
+
+    /** Распознать 16 кГц mono PCM. Возвращает текст. */
+    override fun recognize(samples: FloatArray): String {
+        val stream = recognizer.createStream()
+        try {
+            stream.acceptWaveform(samples, 16000)
+            recognizer.decode(stream)
+            return recognizer.getResult(stream).text.trim()
+        } finally {
+            stream.release()
+        }
+    }
+}
+```
+
+Точные имена полей и сигнатуры подтверждены байткодом sherpa-onnx v1.13.6
+(`OfflineQwen3AsrModelConfig` — поля convFrontend/encoder/decoder/tokenizer/
+maxTotalLen/maxNewTokens/temperature/topP/seed/hotwords; `OfflineModelConfig` —
+поле qwen3Asr; нативная строка `qwen3_asr=` подтверждает modelType).
+Дефолты декодирования — из C++-конфига sherpa-onnx 1.13.6: max_total_len=512,
+max_new_tokens=128, temperature=1e-6, top_p=0.8, seed=42. Поле `tokens` в
+OfflineModelConfig для qwen3_asr НЕ передавать (токенизатор — директория в
+qwen3Asr.tokenizer, не файл).
+
+## 2. PhoneApp.kt — фабрика и константы
+
+В companion object (строка 512) добавить:
+
+```kotlin
+/** Бэкенд STT: "qwen3_asr" | "whisper" (откат). */
+private const val STT_BACKEND = "qwen3_asr"
+
+/** Подсказки словаря Qwen3-ASR (запятая-разделитель). */
+private const val STT_HOTWORDS = "тулсет,тулы,умеешь"
+```
+
+В `ensureStt()` (строки ~350-366) — заменить блок создания whisper на:
+
+```kotlin
+val qwenConv = File(modelsDir, "conv_frontend.onnx")
+val qwenEnc = File(modelsDir, "encoder.int8.onnx")
+val qwenDec = File(modelsDir, "decoder.int8.onnx")
+val qwenTok = File(modelsDir, "tokenizer")
+if (STT_BACKEND == "qwen3_asr" &&
+    qwenConv.isFile && qwenEnc.isFile && qwenDec.isFile && qwenTok.isDirectory
+) {
+    stt = Qwen3AsrStt(
+        convFrontendPath = qwenConv.absolutePath,
+        encoderPath = qwenEnc.absolutePath,
+        decoderPath = qwenDec.absolutePath,
+        tokenizerDir = qwenTok.absolutePath,
+        numThreads = 4,
+        hotwords = STT_HOTWORDS,
+    )
+} else {
+    val encoder = File(modelsDir, "small-encoder.int8.onnx")
+    val decoder = File(modelsDir, "small-decoder.int8.onnx")
+    val tokens = File(modelsDir, "small-tokens.txt")
+    if (!encoder.isFile || !decoder.isFile || !tokens.isFile) {
+        log("stt", "модели не найдены в ${modelsDir.absolutePath} — STT недоступен")
+        return null
+    }
+    stt = WhisperStt(
+        encoderPath = encoder.absolutePath,
+        decoderPath = decoder.absolutePath,
+        tokensPath = tokens.absolutePath,
+        numThreads = 4,
+    )
+}
+```
+
+Тип `stt` — `PhraseRecognizer` (локальная переменная в synchronized-блоке;
+дальше `SttStreamer(stt = stt, ...)` как сейчас). Лог создания: добавить строку
+`log("stt", "бэкенд: $STT_BACKEND (hotwords: $STT_HOTWORDS)")` перед созданием
+SttStreamer. Старая ветка whisper остаётся для отката.
+
+## Проверка (делает Hermes, не агент)
+
+- `./gradlew :app-phone:testDebugUnitTest :app-phone:assembleDebug` — зелёные,
+  число тестов app-phone НЕ меняется (новый класс не покрывается JVM-тестами —
+  Android + нативная библиотека; splitPhrases/trimEdges не трогаются).
+- `git status --short` чистый, коммит с реализацией и этим ТЗ есть.
+- Дальше Hermes сам: adb push моделей (conv_frontend.onnx, encoder.int8.onnx,
+  decoder.int8.onnx, tokenizer/ — из /root/viewmate/models/sherpa-onnx-qwen3-asr-0.6B-int8/)
+  на телефон в filesDir/models + установка APK + полевая приёмка на железе.

app-phone/src/main/kotlin/pw/binom/viewmate/phone/PhoneApp.kt

@@ -46,6 +46,8 @@ import pw.binom.viewmate.phone.agent.RemoteLlmClient
 import pw.binom.viewmate.phone.agent.SkillRegistry
 import pw.binom.viewmate.phone.agent.SkillRepository
 import pw.binom.viewmate.phone.agent.ToolsetRegistry
+import pw.binom.viewmate.phone.stt.PhraseRecognizer
+import pw.binom.viewmate.phone.stt.Qwen3AsrStt
 import pw.binom.viewmate.phone.stt.SttStreamer
 import pw.binom.viewmate.phone.stt.WhisperStt
 
@@ -351,6 +353,23 @@ class PhoneApp : Application() {
         synchronized(sttLock) {
             sttStreamer?.let { return it }
             val modelsDir = File(filesDir, "models")
+            val qwenConv = File(modelsDir, "conv_frontend.onnx")
+            val qwenEnc = File(modelsDir, "encoder.int8.onnx")
+            val qwenDec = File(modelsDir, "decoder.int8.onnx")
+            val qwenTok = File(modelsDir, "tokenizer")
+            var stt: PhraseRecognizer
+            if (STT_BACKEND == "qwen3_asr" &&
+                qwenConv.isFile && qwenEnc.isFile && qwenDec.isFile && qwenTok.isDirectory
+            ) {
+                stt = Qwen3AsrStt(
+                    convFrontendPath = qwenConv.absolutePath,
+                    encoderPath = qwenEnc.absolutePath,
+                    decoderPath = qwenDec.absolutePath,
+                    tokenizerDir = qwenTok.absolutePath,
+                    numThreads = 4,
+                    hotwords = STT_HOTWORDS,
+                )
+            } else {
                 val encoder = File(modelsDir, "small-encoder.int8.onnx")
                 val decoder = File(modelsDir, "small-decoder.int8.onnx")
                 val tokens = File(modelsDir, "small-tokens.txt")
@@ -358,19 +377,21 @@ class PhoneApp : Application() {
                     log("stt", "модели не найдены в ${modelsDir.absolutePath} — STT недоступен")
                     return null
                 }
-            val whisper = WhisperStt(
+                stt = WhisperStt(
                     encoderPath = encoder.absolutePath,
                     decoderPath = decoder.absolutePath,
                     tokensPath = tokens.absolutePath,
                     numThreads = 4,
                 )
+            }
             val dumpPcm = if (File(filesDir, "stt_dump.marker").exists()) {
                 File(filesDir, "stt_dump_phone.raw")
             } else {
                 null
             }
+            log("stt", "бэкенд: $STT_BACKEND (hotwords: $STT_HOTWORDS)")
             val s = SttStreamer(
-                stt = whisper,
+                stt = stt,
                 onSilence30s = {
                     log("stt", "тишина 30 с — автo-отмена")
                     scope.launch { server.hub.broadcast(SttCancel(reason = "timeout")) }
@@ -385,7 +406,7 @@ class PhoneApp : Application() {
             )
             sttStreamer = s
             log("stt", "PCM-дампа (телефон): ${dumpPcm?.absolutePath ?: "off"}")
-            log("stt", "SttStreamer готов (Whisper-small int8)")
+            log("stt", "SttStreamer готов ($STT_BACKEND)")
             return s
         }
     }
@@ -512,5 +533,11 @@ class PhoneApp : Application() {
     companion object {
         lateinit var instance: PhoneApp
             private set
+
+        /** Бэкенд STT: "qwen3_asr" | "whisper" (откат). */
+        private const val STT_BACKEND = "qwen3_asr"
+
+        /** Подсказки словаря Qwen3-ASR (запятая-разделитель). */
+        private const val STT_HOTWORDS = "тулсет,тулы,умеешь"
     }
 }

app-phone/src/main/kotlin/pw/binom/viewmate/phone/stt/Qwen3AsrStt.kt

@@ -0,0 +1,51 @@
+package pw.binom.viewmate.phone.stt
+
+import com.k2fsa.sherpa.onnx.OfflineModelConfig
+import com.k2fsa.sherpa.onnx.OfflineQwen3AsrModelConfig
+import com.k2fsa.sherpa.onnx.OfflineRecognizer
+import com.k2fsa.sherpa.onnx.OfflineRecognizerConfig
+
+/** Офлайн-распознавание: sherpa-onnx + Qwen3-ASR-0.6B (int8), CPU. */
+class Qwen3AsrStt(
+    private val convFrontendPath: String,
+    private val encoderPath: String,
+    private val decoderPath: String,
+    private val tokenizerDir: String,
+    private val numThreads: Int = 4,
+    private val hotwords: String = "",
+) : PhraseRecognizer {
+    private val recognizer: OfflineRecognizer = OfflineRecognizer(
+        null,
+        OfflineRecognizerConfig(
+            modelConfig = OfflineModelConfig(
+                qwen3Asr = OfflineQwen3AsrModelConfig(
+                    convFrontend = convFrontendPath,
+                    encoder = encoderPath,
+                    decoder = decoderPath,
+                    tokenizer = tokenizerDir,
+                    maxTotalLen = 512,
+                    maxNewTokens = 128,
+                    temperature = 1e-6f,
+                    topP = 0.8f,
+                    seed = 42,
+                    hotwords = hotwords,
+                ),
+                numThreads = numThreads,
+                provider = "cpu",
+                modelType = "qwen3_asr",
+            ),
+        ),
+    )
+
+    /** Распознать 16 кГц mono PCM. Возвращает текст. */
+    override fun recognize(samples: FloatArray): String {
+        val stream = recognizer.createStream()
+        try {
+            stream.acceptWaveform(samples, 16000)
+            recognizer.decode(stream)
+            return recognizer.getResult(stream).text.trim()
+        } finally {
+            stream.release()
+        }
+    }
+}

app-phone/src/main/kotlin/pw/binom/viewmate/phone/stt/SttDebug.kt

@@ -23,16 +23,24 @@ object SttDebug {
             // через: adb push /data/local/tmp/... + run-as pkg cp
             val modelsDir = File(context.filesDir, "models")
             val vadModel = File(modelsDir, "silero_vad.onnx").absolutePath
-            val encoder = File(modelsDir, "small-encoder.int8.onnx").absolutePath
+            val convFrontend = File(modelsDir, "conv_frontend.onnx").absolutePath
-            val decoder = File(modelsDir, "small-decoder.int8.onnx").absolutePath
+            val encoder = File(modelsDir, "encoder.int8.onnx").absolutePath
-            val tokens = File(modelsDir, "small-tokens.txt").absolutePath
+            val decoder = File(modelsDir, "decoder.int8.onnx").absolutePath
+            val tokens = File(modelsDir, "tokenizer").absolutePath
 
             log("[stt] создаём VAD...")
             val segments = VadSegmenter.vadSegments(wav.samples, vadModel)
             log("[stt] фраз (VAD): ${segments.size}")
 
-            log("[stt] создаём Whisper-small (int8, CPU)...")
+            log("[stt] создаём Qwen3-ASR-0.6B (int8, CPU)...")
-            val stt = WhisperStt(encoder, decoder, tokens, numThreads = 4)
+            val stt = Qwen3AsrStt(
+                convFrontendPath = convFrontend,
+                encoderPath = encoder,
+                decoderPath = decoder,
+                tokenizerDir = tokens,
+                numThreads = 4,
+                hotwords = "тулсет,тулы,умеешь",
+            )
             val parts = ArrayList<String>()
             for ((i, seg) in segments.withIndex()) {
                 val startMs = seg.first / 16

app-phone/src/main/kotlin/pw/binom/viewmate/phone/stt/SttStreamer.kt

@@ -62,6 +62,113 @@ internal fun trimEdges(
     return samples.copyOfRange(start, stop)
 }
 
+/**
+ * Режет [samples] на фразы по паузам тишины (≥ [minSilenceWindows] окон).
+ * Каждая фраза гарантированно ≤ [maxPhraseSamples] (whisper-лимит 30 с).
+ * Числа проверены на дампах микрофона очков (усиленный ×3 поток, 16 кГц) —
+ * НЕ менять без перепроверки на тех же дампах.
+ *
+ * Окно [windowSize] сэмплов — ТИШИНА, если RMS < [threshold] (0.005, НЕ 0.01
+ * как в [trimEdges]: 0.01 режет тихие начала слов на обрубки). Пауза =
+ * подряд ≥ [minSilenceWindows] тихих окон (0.6 с) — она РАЗДЕЛЯЕТ фразы.
+ * Фраза = звуковые окна между паузами + отступ [padWindows] тихих окон с
+ * каждой стороны (clamp к границам массива). Фраза короче
+ * [minPhraseWindows] (1.5 с) объединяется с соседней (обрубок); единственная
+ * — остаётся. Фраза длиннее [maxPhraseSamples] режется на куски ≤ 30 с по
+ * границе окна. Пустой вход / всё тишина → пустой список. Внутренние паузы
+ * &lt; 0.6 с не трогаются. Чистая функция — покрыта JVM-тестами.
+ */
+internal fun splitPhrases(
+    samples: FloatArray,
+    threshold: Float = 0.005f,
+    windowSize: Int = 320,          // 20 мс @ 16 кГц
+    minSilenceWindows: Int = 30,    // 30 окон × 20 мс = пауза 0.6 с
+    minPhraseWindows: Int = 75,     // 1.5 с — короче объединять с соседней
+    maxPhraseSamples: Int = 30 * 16_000,  // страховка whisper ≤ 30 с
+    padWindows: Int = 15,           // 300 мс пре/пост-ролла тишины у фразы
+): List<FloatArray> {
+    if (samples.isEmpty()) return emptyList()
+    val winCount = (samples.size + windowSize - 1) / windowSize
+    val isSound = BooleanArray(winCount)
+    var anySound = false
+    for (w in 0 until winCount) {
+        val s = w * windowSize
+        val e = minOf(s + windowSize, samples.size)
+        var sum = 0.0
+        for (k in s until e) sum += samples[k] * samples[k].toDouble()
+        if (sqrt(sum / (e - s)).toFloat() >= threshold) {
+            isSound[w] = true
+            anySound = true
+        }
+    }
+    if (!anySound) return emptyList()
+
+    // Диапазоны звукового содержимого фраз как индексы окон [startWin, endWin): фразы
+    // разграничены паузами из ≥ minSilenceWindows подряд тихих окон.
+    class Phrase(var start: Int, var end: Int)
+
+    val phrases = mutableListOf<Phrase>()
+    var pos = 0
+    while (pos < winCount) {
+        var sil = 0
+        while (pos + sil < winCount && !isSound[pos + sil]) sil++
+        if (pos + sil >= winCount) break
+        val start = pos + sil
+        var end = start
+        var continuePhrase = true
+        while (continuePhrase) {
+            var run = 0
+            while (end + run < winCount && isSound[end + run]) run++
+            end += run
+            if (end >= winCount) { continuePhrase = false; break }
+            var sil2 = 0
+            while (end + sil2 < winCount && !isSound[end + sil2]) sil2++
+            if (sil2 >= minSilenceWindows) {
+                continuePhrase = false
+            } else {
+                end += sil2
+            }
+        }
+        phrases.add(Phrase(start, end))
+        pos = end
+    }
+
+    // Короткая (< 1.5 с) фраза объединяется с соседней (ед. фраза — без изменений).
+    while (phrases.size > 1) {
+        val idx = phrases.indexOfFirst { it.end - it.start < minPhraseWindows }
+        if (idx < 0) break
+        val other = if (idx == 0) idx + 1 else idx - 1
+        val lo = minOf(idx, other)
+        val hi = maxOf(idx, other)
+        val merged = Phrase(
+            minOf(phrases[lo].start, phrases[hi].start),
+            maxOf(phrases[lo].end, phrases[hi].end),
+        )
+        phrases.removeAt(hi)
+        phrases.removeAt(lo)
+        phrases.add(lo, merged)
+    }
+
+    val pad = padWindows * windowSize
+    val out = mutableListOf<FloatArray>()
+    for (p in phrases) {
+        val s = maxOf(0, p.start * windowSize - pad)
+        val e = minOf(samples.size, p.end * windowSize + pad)
+        if (e - s <= maxPhraseSamples) {
+            out += samples.copyOfRange(s, e)
+        } else {
+            val chunk = (maxPhraseSamples / windowSize) * windowSize
+            var cs = s
+            while (cs < e) {
+                val ce = minOf(e, cs + chunk)
+                out += samples.copyOfRange(cs, ce)
+                cs = ce
+            }
+        }
+    }
+    return out
+}
+
 /**
  * Стриминговое распознавание: куски PCM накапливаются без каких-либо VAD-фраз —
  * распознаётся только ПОЛНЫЙ буфер сессии в [finish] (по клику) одним вызовом
@@ -178,11 +285,13 @@ class SttStreamer(
     }
 
     /**
-     * Распознать весь буфер сессии [sessionPcm] одним вызовом: целиком,
+     * Распознать весь буфер сессии [sessionPcm]: целиком, если ≤
-     * если ≤ [MAX_FULL_BUFFER_SAMPLES], иначе последние [MAX_FULL_BUFFER_SAMPLES]
+     * [MAX_FULL_BUFFER_SAMPLES], иначе последние [MAX_FULL_BUFFER_SAMPLES] сэмплов
-     * сэмплов (команда перед кликом точно влезает). Перед распознаванием
+     * (команда перед кликом точно влезает). Перед распознаванием применяется
-     * применяется [trimEdges]. Результат перезаписывает [full].
+     * [trimEdges], затем [splitPhrases] режет буфер на фразы по паузам — каждая
-     * Вызывать с удержанным [lock].
+     * фраза распознаётся отдельно (whisper принимает волны только ≤ 30 с),
+     * непустые результаты склеиваются через пробел и перезаписывают [full].
+     * Все фразы мусорные → [full] НЕ трогается. Вызывать с удержанным [lock].
      */
     private fun recognizeFullBufferLocked() {
         val buffer = sessionPcm
@@ -192,22 +301,32 @@ class SttStreamer(
         } else buffer
         val chunk = trimEdges(base)
         if (chunk.isEmpty()) return
+        val phrases = splitPhrases(chunk)
+        if (phrases.isEmpty()) return
         val sessionId = session
+        val sizes = phrases.map { "%.1fс".format(it.size / SAMPLE_RATE.toFloat()) }.joinToString(", ")
         val task = executor.submit {
             if (sessionId != session) return@submit
-            val result = runCatching { stt.recognize(chunk) }
+            runCatching {
-            if (result.isSuccess) {
+                val parts = ArrayList<String>()
-                full = result.getOrThrow()
+                for (ph in phrases) {
-                log(
+                    val text = stt.recognize(ph).trim()
-                    "stt",
+                    if (text.isNotBlank()) parts.add(text)
-                    "полный буфер: ${chunk.size} сэмплов (${chunk.size / SAMPLE_RATE.toFloat()}с) → '$full'",
+                }
-                )
+                if (parts.isNotEmpty()) full = parts.joinToString(" ")
+                parts
+            }.onSuccess { parts ->
+                if (parts.isEmpty()) {
+                    log("stt", "полный буфер: ${phrases.size} фраз ($sizes) — без текста (мусор, full не меняю)")
                 } else {
-                log("stt", "полный буфер: ошибка распознавания: ${result.exceptionOrNull()?.message}")
+                    log("stt", "полный буфер: ${phrases.size} фраз ($sizes) → '$full'")
+                }
+            }.onFailure {
+                log("stt", "полный буфер: ошибка распознавания: ${it.message}")
             }
         }
         lastFuture = task
-        runCatching { task.get(30, TimeUnit.SECONDS) }
+        runCatching { task.get(60, TimeUnit.SECONDS) }
     }
 
     /** Отмена/сброс сессии: текст не выводится, таймер тишины снимается. */

app-phone/src/test/kotlin/pw/binom/viewmate/phone/stt/FullBufferSttTest.kt

@@ -79,7 +79,11 @@ class FullBufferSttTest {
         }
     }
 
-    /** 130 с > 120 с: finish → распознаётся ровно хвост 16000*120 сэмплов, текст не пуст. */
+    /**
+     * 130 с > 120 с: finish → распознаётся ровно хвост 16000*120 сэмплов (текст не пуст).
+     * Хвост — сплошной зубец без пауз → splitPhrases даёт одну длинную фразу (120 с),
+     * которая режется страховкой на куски ≤ 30 с: 4 вызова по 30 с.
+     */
     @Test
     fun longBufferPassesLastTwoMinutes() {
         val recognizer = RecordingRecognizer("ок")
@@ -92,13 +96,14 @@ class FullBufferSttTest {
                 off += 1600
             }
             val full = streamer.finish()
-            assertEquals(1, recognizer.calls.size)
+            assertEquals(4, recognizer.calls.size, "120 с непрерывной речи режется на 4 фразы ≤ 30 с")
-            val chunk = recognizer.calls[0]
+            val sumLen = recognizer.calls.sumOf { it.size }
-            assertEquals(16_000 * 120, chunk.size, "ровно хвост 120 с")
+            assertEquals(16_000 * 120, sumLen, "в сумме ровно хвост 120 с")
+            recognizer.calls.forEach { assertTrue(it.size <= 30 * 16_000, "каждая фраза ≤ 30 с") }
             assertContentEquals(
-                FloatArray(16_000 * 120) { expectedFloat(total - 16_000 * 120 + it) },
+                FloatArray(30 * 16_000) { expectedFloat(total - 16_000 * 120 + it) },
-                chunk,
+                recognizer.calls[0],
-                "хвост, а не начало буфера",
+                "первая фраза — начало хвоста, а не начало буфера",
             )
             assertTrue(full.isNotBlank(), "результат полного буфера не пуст")
         } finally {
@@ -106,6 +111,28 @@ class FullBufferSttTest {
         }
     }
 
+    /**
+     * Две фразы (1.5 с зуба каждая), пауза 0.7 с нулей между ними → распознаны
+     * отдельно (calls.size == 2), склеены через пробел (полный буфер = "А Б").
+     */
+    @Test
+    fun twoPhrasesSplitByPauseRecognizedSeparately() {
+        val recognizer = RecordingRecognizer("А", "Б")
+        val streamer = newStreamer(recognizer)
+        try {
+            val phraseLen = 24_000 // 1.5 с = 75 окон (= minPhraseWindows, не обрубок)
+            val pauseLen = 11_200 // 0.7 с нулей → ≥ 0.6 с, разделяет фразы
+            streamer.accept(pcmChunk(0, phraseLen))
+            streamer.accept(ByteArray(pauseLen * 2))
+            streamer.accept(pcmChunk(phraseLen, phraseLen))
+            val full = streamer.finish()
+            assertEquals(2, recognizer.calls.size, "пауза 0.7 с разделила фразы")
+            assertEquals("А Б", full, "фразы склеены пробелом")
+        } finally {
+            streamer.close()
+        }
+    }
+
     /** reset() → finish(): распознаватель не вызывался, полный текст пуст. */
     @Test
     fun resetThenFinishSkipsRecognizer() {

app-phone/src/test/kotlin/pw/binom/viewmate/phone/stt/PhraseSplitTest.kt

@@ -0,0 +1,105 @@
+package pw.binom.viewmate.phone.stt
+
+import kotlin.test.Test
+import kotlin.test.assertEquals
+import kotlin.test.assertTrue
+
+/**
+ * Тесты чистой функции [splitPhrases] (TASK-phrase-split-stt): резать буфер на
+ * фразы по паузам тишины (≥ 0.6 с), чтобы каждая фраза (whisper ≤ 30 с)
+ * распознавалась отдельно.
+ *
+ * «Речь» — зубчатая волна [0,1) (RMS окна много выше порога 0.005), «тишина» —
+ * нули. Порог/пауза/окно по умолчанию: окно 320 = 20 мс @ 16 кГц, пауза 0.6 с
+ * (25…30 окон), объединение < 1.5 с, страховка ≤ 30 с.
+ */
+class PhraseSplitTest {
+    private val win = 320
+
+    /** Зубчатая волна [0,1): «речь» — каждое окно даёт RMS много выше порога. */
+    private fun saw(offset: Int, count: Int): FloatArray =
+        FloatArray(count) { ((offset + it) % 32768) / 32768f }
+
+    private fun silence(count: Int): FloatArray = FloatArray(count)
+
+    private fun concat(vararg parts: FloatArray): FloatArray {
+        var total = 0
+        for (p in parts) total += p.size
+        val out = FloatArray(total)
+        var i = 0
+        for (p in parts) {
+            p.copyInto(out, i)
+            i += p.size
+        }
+        return out
+    }
+
+    private fun hasSound(phrase: FloatArray): Boolean = phrase.any { it > 0.01f }
+
+    /** Две фразы (~2 с), пауза 0.7 с → разделяются; обе содержат речь. */
+    @Test
+    fun twoPhrasesSeparatedByLongPause() {
+        val a = saw(0, 32_000)
+        val pause = silence(11_200) // 0.7 с
+        val b = saw(32_000, 32_000)
+        val phrases = splitPhrases(concat(a, pause, b))
+        assertEquals(2, phrases.size)
+        phrases.forEach { assertTrue(hasSound(it), "фраза содержит звучный участок") }
+    }
+
+    /** Пауза 0.4 с (< 0.6 с) не разделяет → одна фраза. */
+    @Test
+    fun shortPauseDoesNotSplit() {
+        val a = saw(0, 16_000)
+        val pause = silence(6_400) // 0.4 с
+        val b = saw(16_000, 16_000)
+        val phrases = splitPhrases(concat(a, pause, b))
+        assertEquals(1, phrases.size)
+    }
+
+    /** Тихие начала слов не режутся: порог 0.005, низкоамплитудные окна не рвут фразу. */
+    @Test
+    fun quietWordStartIsKeptWhole() {
+        // 5 окон почти тишины (ниже порога) + резкий старт → содержимое остаётся одной фразой,
+        // тихие окна начала сохраняются в фразе (не выброшены).
+        val quietHead = silence(5 * win)
+        val loudStart = FloatArray(win) { 0.05f }
+        val speech = saw(0, win * 100) // 100 окон речи (2 с) — не объединяется как обрубок
+        val samples = concat(quietHead, loudStart, speech)
+        val phrases = splitPhrases(samples)
+        assertEquals(1, phrases.size)
+        assertTrue(phrases[0].size >= (5 + 1 + 100) * win, "тихие окна начала сохранены")
+        assertTrue(hasSound(phrases[0]), "фраза содержит речь")
+    }
+
+    /** Всё тишина → пустой список. */
+    @Test
+    fun allSilenceReturnsEmpty() {
+        assertEquals(0, splitPhrases(silence(48_000)).size)
+    }
+
+    /** Пустой вход → пустой список. */
+    @Test
+    fun emptyInputReturnsEmpty() {
+        assertEquals(0, splitPhrases(FloatArray(0)).size)
+    }
+
+    /** Фраза 31 с → разрезана на куски, каждый ≤ 30 с. */
+    @Test
+    fun phraseLongerThanThirtySecondsIsSplit() {
+        val long = saw(0, 31 * 16_000)
+        val phrases = splitPhrases(long)
+        assertEquals(2, phrases.size)
+        phrases.forEach { assertTrue(it.size <= 30 * 16_000, "кусок ≤ 30 с") }
+    }
+
+    /** Две короткие фразы (0.8 с + 0.9 с, пауза 0.7 с) объединяются в одну. */
+    @Test
+    fun shortPhrasesAreMerged() {
+        val a = saw(0, 12_800) // 0.8 с = 40 окон (< 75)
+        val pause = silence(11_200)
+        val b = saw(12_800, 14_400) // 0.9 с = 45 окон (< 75)
+        val phrases = splitPhrases(concat(a, pause, b))
+        assertEquals(1, phrases.size)
+    }
+}