# HUTAMS (AI 기반 전동차 운용관리 플랫폼 - 무전 STT 시스템)

본 프로젝트는 현장 철도 무전(LTE-R) 음성을 실시간으로 수집하고, Edge 단에서 AI(Faster-Whisper + 0.8B 온디바이스 LLM + RapidFuzz 결합)를 기반으로 고속 문맥 분석과 긴급 상황을 식별하는 STT 및 분석 시스템입니다.

## 핵심 기동 방법 (Vibe Coding with uv)

1. **사전 준비**: `uv` 설치 및 파이썬 패키지 세팅
   ```bash
   uv sync
   ```

2. **서버 실행**:
   `run_server.ps1` 또는 아래 구문을 사용합니다.
   ```bash
   uv run uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 28000
   ```

3. **테스트 도구**:
   현장 오디오 입력을 위해 USB 사운드카드로 Line-in을 받을 때 쓰는 샘플 스크립트입니다.
   ```bash
   # 디바이스 목록 확인
   uv run python tools/record_sample.py --list-devices
   # 특정 인덱스로 녹음
   uv run python tools/record_sample.py --device 2 --duration 10
   ```

4. **문서 구조**:
   - `docs/project_spec.md`: 모듈 기능 구조와 파이프라인 정비
   - `docs/api_contract.md`: REST API 및 WebSocket 명세서
   - `docs/issue.md`: 작업 현황과 롤링 이슈 
