# HUTAMS STT 파이프라인 

이 시스템은 현장 관제를 위한 초저지연 오디오 인식 및 지식 결합 파이프라인을 구축하고 있습니다.
기반 아키텍처: FastAPI + SQLite + Faster-Whisper + On-device LLM + WebSocket.

## 1. 단계별 실행 흐름

1. **음성 포착 (VAD)**
   MockAudioListener 또는 RadioListener(실마이크) 백그라운드 스레드가 임계치를 넘는 음성만을 분리하여 임시 `wav` 파일로 만들어 저장합니다. 
   해당 파일 완성 직후 `on_segment` 콜백이 트리거되어 STT Service에 넘깁니다.

2. **음성 처리 및 Opus 인코딩 (STT Service)**
   Faster-Whisper V3 Turbo가 텍스트를 인식합니다.
   음성은 고효율(16k libopus) `.ogg` 로 백업되어 보관(`data/audio/`)됩니다.
   1차 보정: Rapidfuzz를 사용해 고속으로 4,000건의 철도 용어 사전(`dictionary.py`) 대조 작업을 거친 뒤 철자를 교정합니다.

3. **Rule-based 긴급 상황 식별 (Analyzer)**
   교정된 문장에서 룰 기반 긴급 키워드 필터링과 다국어(한국어 단위)가 섞인 열차 번호("삼천사십이")를 정규식으로 직접 추출합니다.
   이 룰 판별은 LLM에 들어가는 병목을 우회하여 즉시(Socket Event) Pydantic 모델로 주입됩니다.

4. **Background Data Integration (LLM Worker)**
   STT의 큐가 넘어간 다음 0.8B Qwen 로컬 모델(`llm_service.py`)이 다음과 같은 두 가지 행동을 백그라운드로 실행합니다:
   - `thread_updated`: 이전 대화와의 이어지는 맥락인지 화자를 식별.
   - `context_discovered`: 관련 철도 전문 사전 키워드가 있는지 추출해 우측 Context 패널에 띄웁니다.

5. **클린업 스케줄러 (lifespan)**
   FastAPI 서비스 생명주기에 결합되어, 매 24시간마다 3일 이상 지난 일반 오디오(긴급 아님) 라인들을 삭제하며 디스크를 관리합니다.