feat(ui): resume STT job after refresh via ?job= and localStorage

- Sync job_id to URL and localStorage; tryResumeJob on load
- Clear sync on terminal state, clear button, new upload, poll errors
- README: note server thread vs UI reattach and JOB_TTL

Made-with: Cursor

.cursor/rules/git-push-after-changes.mdc

@@ -0,0 +1,10 @@
+---
+description: 코드·문서 수정 후 origin/main에 커밋하고 git push까지 한다
+alwaysApply: true
+---
+
+# Git: 수정 후 push
+
+- 이 저장소에서 **의도한 변경**을 마치면 `git add` → **의미 있는 커밋 메시지**로 `git commit` → **`git push origin main`** 까지 수행한다.
+- 사용자가 별도로 말하지 않아도, 작업 완료 시점에 푸시한다(원격이 `main`이 아니면 해당 브랜치).
+- 커밋에 포함하면 안 되는 로컬 전용 파일은 `.gitignore`를 따른다.

README.md

@@ -4,8 +4,9 @@
 
 - **백엔드**: FastAPI (업로드/검증/STT 수행)
 - **STT 엔진**: `faster-whisper` (Whisper 모델)
+- **화자 분리(웹 기본 켜짐)**: `pyannote` — `whisper_stt.py`와 동일하게 로컬 `./models/pyannote-diarization-3.1` + HF 토큰·게이트 동의 필요. UI/API에서 끌 수 있음(`diarize=false`).
 - **프론트**: 단일 HTML (파일 선택 → 전사 → 결과 표시/다운로드)
-- **선택 CLI**: `whisper_stt.py` — OpenAI Whisper 기반 로컬 전사(**기본: 화자 구분**, 로컬 `./models/pyannote-diarization-3.1`)
+- **선택 CLI**: `whisper_stt.py` — OpenAI Whisper 기반 로컬 전사(**기본: 화자 구분**, 동일 pyannote 스냅샷)
 
 ## 동작 개요 (pseudocode)
 
@@ -71,9 +72,14 @@ brew install ffmpeg
 ```bash
 conda create -n stt python=3.11 -y
 conda activate stt
+pip install -U pip setuptools wheel
 pip install -r requirements.txt
+pip install -r requirements-diarize.txt
 ```
 
+**Linux에서 `pip install -r requirements.txt` 만으로 `resolution-too-deep` 이 난 경우**  
+예전에는 `pyannote.audio>=3.1.0` 이 한 파일에 있어 최신 버전까지 풀며 그래프가 깊어질 수 있었습니다. 지금은 **베이스**(`requirements.txt`)와 **화자 분리**(`requirements-diarize.txt`, `torch`·`pyannote.audio==3.3.2` 고정)로 나뉘어 있습니다. 위처럼 **두 파일을 순서대로** 설치하고, 그래도 실패하면 **conda로 PyTorch 먼저** 한 뒤 `pip install -r requirements-diarize.txt` 만 다시 시도해 보세요 (`requirements-whisper-stt.txt` 절의 torch 복구 절차 참고).
+
 ### 2) (선택) 로컬 전사 CLI — `whisper_stt.py`
 
 ```bash
@@ -140,7 +146,7 @@ conda env create -f environment.yml
 conda activate ncue
 ```
 
-`pip` 의존성은 `requirements.txt`를 통해 설치됩니다. 팀에서 이미 `ncue`를 쓰는 경우에만 사용해도 됩니다.
+`pip` 의존성은 `requirements.txt`와 `requirements-diarize.txt`를 통해 설치됩니다. 팀에서 이미 `ncue`를 쓰는 경우에만 사용해도 됩니다.
 
 ---
 
@@ -151,9 +157,100 @@ conda activate stt   # 또는 ncue
 uvicorn app.main:app --reload --host 127.0.0.1 --port 8025
 ```
 
+또는 저장소 루트에서 **`./run.sh`** (백그라운드 + `server.log`, 기본 포트 `8025`, `PORT`·`CONDA_ENV` 등으로 조정).
+
 브라우저에서 `http://127.0.0.1:8025` 접속.
 
-웹 UI는 **faster-whisper** 전사만 수행합니다. 화자 구분이 필요하면 **`whisper_stt.py`**(로컬 CLI)를 사용하세요.
+웹 UI는 **faster-whisper** 전사와(옵션) **pyannote 화자 분리**를 지원합니다. OpenAI Whisper 기반 CLI는 **`whisper_stt.py`** 를 사용하세요. 비동기 작업(`POST /api/jobs`)은 **서버 스레드에서 계속** 돌아가며, UI는 **`?job=<uuid>`·`localStorage`** 로 새로고침 후에도 같은 작업을 다시 조회·폴링합니다(메모리 TTL `APP_JOB_TTL_SEC` 초과 시 job 은 사라짐).
+
+### HTTPS 도메인(`https://ncue.net/stt/…`)에서 503 (Service Unavailable)
+
+브라우저가 **503**을 보여 줄 때, 대부분 **리버스 프록시(nginx·Apache 등)가 백엔드(uvicorn)에 붙지 못했다**는 뜻입니다. 이 저장소의 앱은 일반적으로 **503을 직접 내지 않습니다.**
+
+**흔한 원인**
+
+1. **`run.sh`를 다른 머신에서만 실행한 경우**  
+   `run.sh`는 uvicorn을 **`127.0.0.1:8025`**에만 띄웁니다. **웹 서버(프록시)가 돌아가는 서버와 같은 호스트**에서 프로세스가 떠 있어야 `https://도메인/stt/` 프록시가 연결됩니다. 노트북에서만 `./run.sh`를 켜 두면 공개 도메인 쪽 업스트림은 비어 있어 **503**이 납니다.
+
+2. **프로세스가 곧바로 종료된 경우**  
+   DB 설정 오류, **import 실패(NumPy·torch 등)** 로 uvicorn이 뜨자마자 죽으면 프록시도 503을 냅니다. **서버에서** `tail -n 100 server.log` 로 스택 트레이스를 확인하세요.
+
+3. **포트·프록시 설정 불일치**  
+   프록시가 가리키는 포트가 실제 uvicorn 포트(`PORT`, 기본 8025)와 같아야 합니다.
+
+#### 구형 CPU / NumPy `X86_V2` 오류 (`server.log`)
+
+다음처럼 **앱이 시작조차 못 하고** 죽는 경우가 있습니다.
+
+`RuntimeError: NumPy was built with baseline optimizations: (X86_V2) but your machine doesn't support: (X86_V2).`
+
+의미: 설치된 NumPy **바이너리**가 x86_64_v2(AVX2 등)를 요구하는데, 서버 CPU가 이를 지원하지 않습니다. (가상머신·오래된 Xeon 등에서 흔합니다.)
+
+**조치** (웹 서버에서, 사용 중인 conda env — 예: `ncue`):
+
+```bash
+conda activate ncue
+pip install "numpy>=1.26,<2.2" --force-reinstall
+pip install -r requirements.txt
+pip install -r requirements-diarize.txt
+./run.sh
+```
+
+pip만으로 안 되면 **conda-forge** NumPy가 해당 CPU에 맞는 빌드를 주는 경우가 많습니다.
+
+```bash
+conda install -n ncue "numpy<2.2" -c conda-forge
+```
+
+이 저장소 `requirements.txt`에는 위와 같이 **`numpy<2.2`** 를 명시해 두었습니다. 이미 깨진 환경은 위처럼 한 번 재설치하면 됩니다.
+
+**`pyannote-metrics 4.x` 와 NumPy 버전 경고**  
+`pyannote-metrics` 4.0.0 이상은 **`numpy>=2.2.2`** 를 요구해, 위 `numpy<2.2` 정책과 맞지 않습니다. `requirements-diarize.txt` 에서 **`pyannote-metrics>=3.2,<4`** 로 상한을 두고, **`pyannote-core` / `pyannote-database` / `pyannote-pipeline` 도 6대 미만 등 3.x 스택**에 맞게 캡해 두었습니다. (CPU가 **X86_V2를 지원**하고 NumPy 2.2+ 휠을 쓸 수 있다면, 팀 정책에 따라 `numpy` 상한을 올리고 metrics 4.x + `pyannote-audio` 4.x를 쓰는 선택도 가능합니다.)
+
+**`pyannote-audio 4.x` 와 `pyannote-metrics 3.x` 충돌**  
+`pyannote-audio` 4.x 는 **`pyannote-metrics>=4`** 를 요구합니다. metrics 를 3.x로 두려면 **audio 도 3.3.2** 여야 합니다. 경고가 나오면:
+
+```bash
+pip uninstall -y pyannote-audio pyannote.audio
+pip install -r requirements-diarize.txt
+```
+
+구형 CPU용으로 **`numpy<2.2`** 를 쓰는 경우, 위 설치 후 NumPy가 올라갔다면 `pip install "numpy>=1.26,<2.2" --force-reinstall` 로 다시 맞춥니다.
+
+**같은 서버에서 빠른 점검**
+
+```bash
+curl -sS -o /dev/null -w '%{http_code}\n' http://127.0.0.1:8025/healthz
+# 200 이어야 정상
+ss -lntp | grep 8025
+# 또는: lsof -iTCP:8025 -sTCP:LISTEN
+```
+
+**nginx 예시** (`/stt/` 아래로 서비스할 때, 접두사를 벗겨 uvicorn의 `/`·`/api/…`에 넘깁니다)
+
+```nginx
+location /stt/ {
+    proxy_pass http://127.0.0.1:8025/;
+    proxy_http_version 1.1;
+    proxy_set_header Host $host;
+    proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
+    proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;
+    proxy_set_header X-Forwarded-Proto $scheme;
+}
+```
+
+`proxy_pass`에 **끝 슬래시(`/`)**가 있어야 `location /stt/`와 짝이 맞아 경로가 올바르게 넘어갑니다. 설정을 고친 뒤 **`nginx -t` 후 reload** 하세요.
+
+**Apache (`httpd`) 예시** (`mod_proxy`, `mod_proxy_http` 필요)
+
+```apache
+ProxyPass        "/stt/" "http://127.0.0.1:8025/"
+ProxyPassReverse "/stt/" "http://127.0.0.1:8025/"
+```
+
+설정 반영 후 `apachectl configtest` 및 재시작(또는 reload) 하세요.
+
+공개 URL은 가능하면 **`https://예시/stt/`** 처럼 **슬래시까지 포함**해 두면, UI의 상대 경로(`healthz`, `api/…`)가 같은 접두사 아래로 잘 붙습니다.
 
 ---
 
@@ -161,15 +258,64 @@ uvicorn app.main:app --reload --host 127.0.0.1 --port 8025
 
 - **모델**: 기본 `small` (정확도/속도 균형). `APP_WHISPER_MODEL=base|small|medium|large-v3` 등으로 변경 가능.
 - **디바이스**: 기본 CPU. Apple Silicon에서 Metal은 `faster-whisper` 단독으로는 제한이 있어 CPU 기본값을 권장.
+- **화자 분리**: `pip install -r requirements-diarize.txt`에 `pyannote.audio`·`torch` 등이 포함됩니다(베이스 `requirements.txt` 설치 후). 모델 폴더는 `WHISPER_DIARIZE_MODEL_DIR` / `PYANNOTE_MODEL_DIR` 또는 기본 `./models/pyannote-diarization-3.1`. 다른 경로는 `APP_PYANNOTE_MODEL_DIR`로 지정 가능. HF 토큰(`HF_TOKEN` 등)과 gated 저장소 동의는 `whisper_stt.py` 절·`requirements-whisper-stt.txt` 주석과 동일합니다.
 - **기타**: `APP_WHISPER_DEVICE`, `APP_WHISPER_COMPUTE_TYPE`, 업로드 크기 등은 `app/main.py` 및 `.env` 예시를 참고.
 
 ---
 
+## Linux + Conda: `libtinfo.so.6` / `vi`·`bash` 경고
+
+`(ncue)` 등 conda 환경을 켠 뒤 **`LD_LIBRARY_PATH`에 `${CONDA_PREFIX}/lib`가 들어가면**, 터미널에서 돌아가는 **시스템 프로그램(`vi`, `bash`, `less` 등)** 이 conda에 들어 있는 `libtinfo.so.6`을 먼저 물 수 있습니다. 그 라이브러리에 ELF 버전 태그가 맞지 않을 때 **«no version information available»** 가 납니다. (`run.sh`는 스크립트 안에서 이를 피하도록 처리해 두었습니다.)
+
+**`conda deactivate` 해도 경고가 남는 경우**
+
+- `deactivate`만으로 **`LD_LIBRARY_PATH`가 비워지지 않을 수 있습니다** (이전 셸 값 복원 실패, `.bashrc`에서 직접 export, 다른 툴이 덧붙임).
+- **`vi`가 conda·vim 빌드**일 수 있습니다. `type -a vi`, `which -a vi` 로 확인하고, 가능하면 **`/usr/bin/vi`** 또는 **`/usr/bin/vim`** 을 쓰세요.
+
+**당장 편집·실행**
+
+```bash
+unset LD_LIBRARY_PATH
+vi run.sh
+```
+
+또는 한 줄로:
+
+```bash
+env -u LD_LIBRARY_PATH /usr/bin/vi run.sh
+LD_LIBRARY_PATH= /usr/bin/vi run.sh
+```
+
+저장소 헬퍼 (`chmod +x scripts/env-no-ld.sh` 후):
+
+```bash
+./scripts/env-no-ld.sh vi run.sh
+./scripts/env-no-ld.sh /usr/bin/vi run.sh
+```
+
+**원인 확인**
+
+```bash
+echo "LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH-<비어 있음>}"
+type -a vi
+conda deactivate
+echo "LD_LIBRARY_PATH=${LD_LIBRARY_PATH-<비어 있음>}"   # 여전히 miniconda 경로면 .bashrc 등 확인
+grep -n LD_LIBRARY_PATH ~/.bashrc ~/.profile ~/.bash_profile 2>/dev/null
+```
+
+**장기적으로**
+
+1. `grep -r LD_LIBRARY_PATH "$HOME/workspace/miniconda3/envs/ncue/etc/conda/activate.d/"` 등으로 어떤 패키지가 넣는지 확인합니다.
+2. GPU/torch가 꼭 필요한 터미널과 **편집·git용 터미널**을 나누거나, 편집 전에 `unset LD_LIBRARY_PATH` 를 습관화합니다.
+3. `conda install -c conda-forge ncurses` 로 env 안 ncurses를 맞추면 완화되는 경우가 있습니다(환경마다 다름).
+
+---
+
 ## 플랫폼 요약
 
 | 항목 | Ubuntu | macOS |
 |------|--------|--------|
 | `ffmpeg` | `sudo apt install ffmpeg` | `brew install ffmpeg` |
 | Python | Conda `stt` 권장 | 동일 |
-| 웹 STT | `pip install -r requirements.txt` | 동일 |
+| 웹 STT | `pip install -r requirements.txt` 후 `pip install -r requirements-diarize.txt` | 동일 |
 | `whisper_stt.py` | `pip install -r requirements-whisper-stt.txt` | 동일 |

app/diarize.py

@@ -0,0 +1,172 @@
+"""웹 STT용 화자 분리 — whisper_stt.py와 동일한 pyannote 로컬 스냅샷 + 타임라인 정렬."""
+from __future__ import annotations
+
+import os
+from pathlib import Path
+from typing import Any
+
+from .pyannote_auth import load_pyannote_pipeline
+
+PROJECT_ROOT = Path(__file__).resolve().parent.parent
+DEFAULT_DIARIZE_MODEL_DIR = PROJECT_ROOT / "models" / "pyannote-diarization-3.1"
+
+DIARIZE_DISCLAIMER_KO = (
+    "※ 화자 A, B, C… 는 실제 이름이 아니라, 이 녹음에서 말이 처음 잡힌 순서로 붙인 구분자입니다.\n"
+    "※ 같은 사람이 여러 구간으로 나뉘면 라벨이 바뀌거나 섞일 수 있으니, 중요한 회의는 검수가 필요합니다.\n\n"
+)
+
+
+def diarization_annotation(diarization: Any) -> Any:
+    """pyannote.audio 4.x는 DiarizeOutput; 구간은 .speaker_diarization에 있다."""
+    ann = getattr(diarization, "speaker_diarization", None)
+    return diarization if ann is None else ann
+
+
+def validate_pyannote_snapshot(model_dir: Path | str) -> None:
+    cfg = Path(model_dir) / "config.yaml"
+    if cfg.is_file():
+        return
+    p = Path(model_dir).resolve()
+    raise ValueError(
+        f"pyannote 모델 폴더가 불완전합니다 (config.yaml 없음): {p}. "
+        "hf download pyannote/speaker-diarization-3.1 --local-dir ./models/pyannote-diarization-3.1"
+    )
+
+
+def resolve_local_diarize_dir(override: str | None) -> Path:
+    if override:
+        path = Path(override).expanduser().resolve()
+        if path.is_dir():
+            return path
+        raise ValueError(f"화자 분리 모델 폴더가 없습니다: {path}")
+
+    for cand in (os.environ.get("WHISPER_DIARIZE_MODEL_DIR"), os.environ.get("PYANNOTE_MODEL_DIR")):
+        if cand:
+            path = Path(cand).expanduser().resolve()
+            if path.is_dir():
+                return path
+
+    path = DEFAULT_DIARIZE_MODEL_DIR.resolve()
+    if path.is_dir():
+        return path
+    raise ValueError(
+        f"화자 분리 모델 폴더가 없습니다: {path}. "
+        "프로젝트 루트에서: hf download pyannote/speaker-diarization-3.1 "
+        "--local-dir ./models/pyannote-diarization-3.1 (약관 동의·HF 토큰 필요)"
+    )
+
+
+def speaker_turns(audio_path: str, *, model_dir: str | None = None) -> list[tuple[float, float, str]]:
+    import torch
+
+    resolved = resolve_local_diarize_dir(model_dir)
+    validate_pyannote_snapshot(resolved)
+    pipeline = load_pyannote_pipeline(resolved)
+    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
+    pipeline.to(device)
+    diarization = pipeline(audio_path)
+    ann = diarization_annotation(diarization)
+    turns: list[tuple[float, float, str]] = []
+    for segment, _, label in ann.itertracks(yield_label=True):
+        turns.append((float(segment.start), float(segment.end), str(label)))
+    turns.sort(key=lambda x: x[0])
+    return turns
+
+
+def _overlap_sec(a0: float, a1: float, b0: float, b1: float) -> float:
+    return max(0.0, min(a1, b1) - max(a0, b0))
+
+
+def _assign_speaker(
+    seg_start: float, seg_end: float, turns: list[tuple[float, float, str]]
+) -> str | None:
+    best: str | None = None
+    best_ov = 0.0
+    for t0, t1, sp in turns:
+        ov = _overlap_sec(seg_start, seg_end, t0, t1)
+        if ov > best_ov:
+            best_ov = ov
+            best = sp
+    if best is None or best_ov < 0.05:
+        return None
+    return best
+
+
+def speaker_label_order(turns: list[tuple[float, float, str]]) -> dict[str, str]:
+    order: list[str] = []
+    for t0, _, sp in sorted(turns, key=lambda x: x[0]):
+        if sp not in order:
+            order.append(sp)
+
+    def letter(i: int) -> str:
+        if i < 26:
+            return chr(ord("A") + i)
+        return f"SP{i + 1}"
+
+    return {sp: letter(i) for i, sp in enumerate(order)}
+
+
+def format_diarized_text(
+    whisper_segments: list[dict[str, Any]],
+    turns: list[tuple[float, float, str]],
+) -> str:
+    labels = speaker_label_order(turns)
+    lines: list[str] = []
+    current_letter: str | None = None
+    current_parts: list[str] = []
+
+    def flush() -> None:
+        nonlocal current_letter, current_parts
+        if current_letter is not None and current_parts:
+            lines.append(f"{current_letter}: {' '.join(current_parts).strip()}")
+        current_letter = None
+        current_parts = []
+
+    for seg in whisper_segments:
+        text = (seg.get("text") or "").strip()
+        if not text:
+            continue
+        start = float(seg["start"])
+        end = float(seg["end"])
+        sp = _assign_speaker(start, end, turns)
+        letter = labels.get(sp, "?") if sp is not None else "?"
+
+        if letter == current_letter:
+            current_parts.append(text)
+        else:
+            flush()
+            current_letter = letter
+            current_parts = [text]
+
+    flush()
+    return "\n".join(lines)
+
+
+def segments_with_speakers(
+    whisper_segments: list[dict[str, Any]],
+    turns: list[tuple[float, float, str]],
+) -> list[dict[str, Any]]:
+    labels = speaker_label_order(turns)
+    out: list[dict[str, Any]] = []
+    for seg in whisper_segments:
+        text = (seg.get("text") or "").strip()
+        if not text:
+            continue
+        sp = _assign_speaker(float(seg["start"]), float(seg["end"]), turns)
+        letter = labels.get(sp, "?") if sp is not None else "?"
+        out.append({**seg, "text": text, "speaker": letter})
+    return out
+
+
+def build_diarized_output(
+    whisper_segments: list[dict[str, Any]],
+    audio_path: str,
+    *,
+    model_dir: str | None = None,
+    with_disclaimer: bool = True,
+) -> tuple[str, list[dict[str, Any]]]:
+    turns = speaker_turns(audio_path, model_dir=model_dir)
+    body = format_diarized_text(whisper_segments, turns)
+    text = (DIARIZE_DISCLAIMER_KO + body) if with_disclaimer else body
+    segs = segments_with_speakers(whisper_segments, turns)
+    return text, segs

app/main.py

@@ -61,6 +61,7 @@ class _Job:
     language: str | None
     vad_filter: bool
     beam_size: int
+    diarize: bool
     author_id: str
     language_requested: str | None
     status: str = "queued"  # queued|running|completed|failed|cancelled
@@ -128,6 +129,7 @@ async def api_create_job(
     language: str = Form(default="ko"),
     vad_filter: bool = Form(default=True),
     beam_size: int = Form(default=5),
+    diarize: bool = Form(default=True),
     author_id: str = Form(default=DEFAULT_AUTHOR_ID),
 ) -> dict[str, Any]:
     _cleanup_jobs()
@@ -146,6 +148,7 @@ async def api_create_job(
         language=(lang or None),
         vad_filter=bool(vad_filter),
         beam_size=int(beam_size),
+        diarize=bool(diarize),
         author_id=(author_id.strip() or DEFAULT_AUTHOR_ID),
         language_requested=(language.strip() or None),
         status="queued",
@@ -188,6 +191,7 @@ async def api_transcribe(
     language: str = Form(default="ko"),
     vad_filter: bool = Form(default=True),
     beam_size: int = Form(default=5),
+    diarize: bool = Form(default=True),
     author_id: str = Form(default=DEFAULT_AUTHOR_ID),
 ) -> dict[str, Any]:
     _validate_upload(file)
@@ -203,6 +207,7 @@ async def api_transcribe(
             language=(lang or None),
             vad_filter=bool(vad_filter),
             beam_size=int(beam_size),
+            diarize=bool(diarize),
         )
         # 단발성 API도 DB 저장
         try:
@@ -357,6 +362,7 @@ def _run_job(job_id: str) -> None:
             language = job.language
             vad_filter = job.vad_filter
             beam_size = job.beam_size
+            do_diarize = job.diarize
             author_id = job.author_id
             language_requested = job.language_requested
             filename = job.filename
@@ -421,6 +427,34 @@ def _run_job(job_id: str) -> None:
                     job.progress = None
                 job.updated_at = time.time()
 
+        if not cancelled and do_diarize:
+            with _JOBS_LOCK:
+                job = _JOBS.get(job_id)
+                if job is None:
+                    return
+                if job.cancel_event.is_set():
+                    cancelled = True
+                else:
+                    segs_snapshot = [dict(s) for s in job.segments]
+                    path_for_diar = job.tmp_path
+
+            if not cancelled and segs_snapshot:
+                from . import diarize as dz
+
+                mdir = os.getenv("APP_PYANNOTE_MODEL_DIR") or None
+                with _JOBS_LOCK:
+                    job = _JOBS.get(job_id)
+                    if job is not None:
+                        job.progress = 0.97
+                        job.updated_at = time.time()
+                text_d, segs_d = dz.build_diarized_output(segs_snapshot, path_for_diar, model_dir=mdir)
+                with _JOBS_LOCK:
+                    job = _JOBS.get(job_id)
+                    if job is not None:
+                        job.text = text_d
+                        job.segments = segs_d
+                        job.updated_at = time.time()
+
         with _JOBS_LOCK:
             job = _JOBS.get(job_id)
             if job is None:

app/static/index.html

@@ -305,6 +305,11 @@
             VAD 필터 (무음 구간 감소)
           </label>
 
+          <label>
+            <input id="diarize" type="checkbox" checked />
+            화자 분리 (pyannote, whisper_stt.py와 동일 방식 — 서버에 로컬 모델·HF 토큰 필요)
+          </label>
+
           <div class="row" style="margin-top: 12px">
             <button class="btn primary" id="go" disabled>전사(STT) 실행</button>
             <button class="btn" id="cancel" disabled>취소</button>
@@ -314,7 +319,9 @@
 
           <div class="hint">
             - 허용: mp3, m4a, wav, mp4, aac, ogg, flac, webm<br />
-            - 첫 실행 시 Whisper 모델 다운로드로 시간이 걸릴 수 있습니다.
+            - 첫 실행 시 Whisper 모델 다운로드로 시간이 걸릴 수 있습니다.<br />
+            - 화자 분리 켜짐: <span class="mono">./models/pyannote-diarization-3.1</span> 및 gated HF 모델 동의(README 참고).<br />
+            - 전사는 서버에서 계속 실행됩니다. 새로고침·다른 탭 후에도 주소의 <span class="mono">?job=…</span> 또는 이 브라우저 저장값으로 진행 상황을 다시 붙입니다.
           </div>
 
           <div class="progress">
@@ -420,11 +427,15 @@
       const progTextEl = $("progText");
       const downloadEl = $("download");
       const clearEl = $("clear");
+      const diarizeEl = $("diarize");
       const healthEl = $("health");
       const metaEl = $("meta");
       const timingEl = $("timing");
 
       const allowedExt = [".mp3", ".m4a", ".wav", ".mp4", ".aac", ".ogg", ".flac", ".webm"];
+      const STORAGE_ACTIVE_JOB = "stt_active_job_id";
+      const UUID_RE = /^[0-9a-f]{8}-[0-9a-f]{4}-[1-5][0-9a-f]{3}-[89ab][0-9a-f]{3}-[0-9a-f]{12}$/i;
+
       let currentJobId = null;
       let pollTimer = null;
       let startedAt = null;
@@ -432,6 +443,107 @@
       let lastSegCount = 0;
       let lastTextLen = 0;
 
+      /** 서버 작업 ID를 브라우저에 남겨 새로고침 후에도 폴링 복구 */
+      function syncActiveJobToBrowser(jobId) {
+        try {
+          if (jobId) {
+            localStorage.setItem(STORAGE_ACTIVE_JOB, jobId);
+            const u = new URL(window.location.href);
+            u.searchParams.set("job", jobId);
+            history.replaceState(null, "", u.pathname + u.search + u.hash);
+          } else {
+            localStorage.removeItem(STORAGE_ACTIVE_JOB);
+            const u = new URL(window.location.href);
+            u.searchParams.delete("job");
+            history.replaceState(null, "", u.pathname + u.search + u.hash);
+          }
+        } catch (_) {}
+      }
+
+      async function tryResumeJob() {
+        let jobId = null;
+        try {
+          const u = new URL(window.location.href);
+          jobId = u.searchParams.get("job") || localStorage.getItem(STORAGE_ACTIVE_JOB);
+        } catch (_) {
+          return;
+        }
+        if (!jobId || !UUID_RE.test(jobId.trim())) {
+          if (jobId) syncActiveJobToBrowser(null);
+          return;
+        }
+        jobId = jobId.trim();
+
+        const r = await fetch(`api/jobs/${encodeURIComponent(jobId)}`);
+        if (!r.ok) {
+          syncActiveJobToBrowser(null);
+          return;
+        }
+        const body = await r.json().catch(() => ({}));
+        const st = body.status;
+        if (!st) {
+          syncActiveJobToBrowser(null);
+          return;
+        }
+
+        currentJobId = jobId;
+        lastSegCount = 0;
+        lastTextLen = 0;
+
+        const text = body.text || "";
+        outEl.value = text;
+        lastTextLen = text.length;
+        const segs = Array.isArray(body.segments) ? body.segments : [];
+        segEl.value = segs.length ? JSON.stringify(segs, null, 2) : "";
+        lastSegCount = segs.length;
+        setProgress(typeof body.progress === "number" ? body.progress : null);
+
+        const lang = body.detected_language ? `${body.detected_language}` : "-";
+        const prob = typeof body.language_probability === "number" ? body.language_probability.toFixed(3) : "-";
+        const dur = typeof body.duration_sec === "number" ? `${body.duration_sec.toFixed(1)}s` : "-";
+        metaEl.textContent = `감지 언어: ${lang} (p=${prob}), 오디오 길이: ${dur}`;
+
+        if (st === "completed" || st === "failed" || st === "cancelled") {
+          syncActiveJobToBrowser(null);
+          currentJobId = null;
+          stopPolling();
+          if (st === "completed") {
+            setStatus("완료(재접속 시 결과 표시)");
+            setProgress(1);
+            setError("");
+          } else if (st === "failed") {
+            setStatus("실패");
+            setError(body.error || "실패");
+          } else {
+            setStatus("취소됨");
+            setError("");
+          }
+          setIdle();
+          downloadEl.disabled = !outEl.value?.trim();
+          return;
+        }
+
+        syncActiveJobToBrowser(jobId);
+        const t0 = typeof body.created_at === "number" ? body.created_at : Date.now() / 1000;
+        startedAt = performance.now() - (Date.now() / 1000 - t0) * 1000;
+        setStatus(st === "queued" ? "대기 중 — 서버에서 처리 예정(재접속됨)" : "전사(STT) 처리 중 — 서버에서 실행 중(재접속됨)");
+        metaEl.textContent = `${metaEl.textContent} · 새로고침해도 서버 작업은 계속됩니다`;
+        setRunning();
+
+        await pollJobOnce();
+        stopPolling();
+        pollTimer = setInterval(() => {
+          pollJobOnce().catch((e) => {
+            stopPolling();
+            setError(String(e?.message || e));
+            setStatus("실패");
+            currentJobId = null;
+            syncActiveJobToBrowser(null);
+            setIdle();
+          });
+        }, 700);
+      }
+
       // Tabs
       function setTab(which) {
         const isAdmin = which === "admin";
@@ -530,7 +642,17 @@
       });
 
       clearEl.addEventListener("click", () => {
-        cancelCurrent();
+        stopPolling();
+        if (uploadController) {
+          try {
+            uploadController.abort();
+          } catch (_) {}
+          uploadController = null;
+        } else if (currentJobId) {
+          fetch(`api/jobs/${encodeURIComponent(currentJobId)}/cancel`, { method: "POST" }).catch(() => {});
+        }
+        syncActiveJobToBrowser(null);
+        currentJobId = null;
         fileEl.value = "";
         outEl.value = "";
         segEl.value = "";
@@ -542,6 +664,7 @@
         goEl.disabled = true;
         cancelEl.disabled = true;
         downloadEl.disabled = true;
+        setIdle();
       });
 
       downloadEl.addEventListener("click", () => {
@@ -625,6 +748,7 @@
           setProgress(1);
           currentJobId = null;
           uploadController = null;
+          syncActiveJobToBrowser(null);
           setIdle();
           downloadEl.disabled = !outEl.value?.trim();
           return;
@@ -634,6 +758,7 @@
           setStatus("취소됨");
           currentJobId = null;
           uploadController = null;
+          syncActiveJobToBrowser(null);
           setIdle();
           return;
         }
@@ -643,6 +768,7 @@
           setError(body?.error || "실패");
           currentJobId = null;
           uploadController = null;
+          syncActiveJobToBrowser(null);
           setIdle();
           return;
         }
@@ -656,6 +782,7 @@
         if (!f) return;
 
         stopPolling();
+        syncActiveJobToBrowser(null);
         currentJobId = null;
         lastSegCount = 0;
         lastTextLen = 0;
@@ -677,6 +804,7 @@
           const author = (authorEl?.value || "").trim();
           if (author) fd.append("author_id", author);
           fd.append("vad_filter", $("vad").checked ? "true" : "false");
+          fd.append("diarize", !diarizeEl || diarizeEl.checked ? "true" : "false");
           fd.append("beam_size", $("beam").value);
 
           uploadController = new AbortController();
@@ -687,6 +815,7 @@
           }
 
           currentJobId = body.job_id;
+          syncActiveJobToBrowser(currentJobId);
           uploadController = null;
           setStatus("전사(STT) 처리 중…");
           setRunning();
@@ -699,6 +828,7 @@
               setStatus("실패");
               currentJobId = null;
               uploadController = null;
+              syncActiveJobToBrowser(null);
               setIdle();
             });
           }, 700);
@@ -721,6 +851,7 @@
 
       checkHealth();
       setInterval(checkHealth, 5000);
+      tryResumeJob().catch(() => {});
 
       // Admin (DB Records)
       const adminQEl = $("admin-q");

app/stt.py

@@ -54,6 +54,8 @@ def transcribe_file(
     language: str | None = None,
     vad_filter: bool = True,
     beam_size: int = 5,
+    diarize: bool = True,
+    diarize_model_dir: str | None = None,
 ) -> dict[str, Any]:
     segments_iter, info = transcribe_iter(
         audio_path,
@@ -70,10 +72,23 @@ def transcribe_file(
             segments.append(seg)
             texts.append(seg.text)
 
+    seg_dicts = [seg.__dict__ for seg in segments]
     full_text = "\n".join(texts).strip()
+
+    if diarize:
+        from . import diarize as dz
+
+        mdir = diarize_model_dir or os.getenv("APP_PYANNOTE_MODEL_DIR") or None
+        full_text, seg_dicts = dz.build_diarized_output(
+            seg_dicts,
+            audio_path,
+            model_dir=mdir,
+            with_disclaimer=True,
+        )
+
     return {
         "text": full_text,
-        "segments": [seg.__dict__ for seg in segments],
+        "segments": seg_dicts,
         "detected_language": getattr(info, "language", None),
         "language_probability": getattr(info, "language_probability", None),
         "duration_sec": getattr(info, "duration", None),

environment.yml

@@ -7,4 +7,5 @@ dependencies:
   - ffmpeg
   - pip:
       - -r requirements.txt
+      - -r requirements-diarize.txt
 

requirements-diarize.txt

@@ -0,0 +1,28 @@
+# 웹·로컬 공통: 화자 분리(pyannote). 메인 requirements.txt 설치 후 이 파일을 설치하세요.
+#
+#   pip install -U pip setuptools wheel
+#   pip install -r requirements.txt
+#   pip install -r requirements-diarize.txt
+#
+# 이미 pyannote-audio 4.x 가 깔려 있으면 metrics 3.x 와 절대 맞지 않습니다. 그때는 먼저:
+#   pip uninstall -y pyannote-audio pyannote.audio
+#   pip install -r requirements-diarize.txt
+#
+# `pyannote.audio>=3.1.0` 만 단독으로 두면 최신 메이저가 끌려와 torch/lightning/opentelemetry
+# 등으로 pip 해석 깊이가 커져 Linux에서 resolution-too-deep 이 날 수 있습니다.
+# 여기서는 pyannote 3.3.x + torch를 고정합니다 (PyPI 메타: torch>=2.0.0).
+#
+# CPU Linux: PyTorch 공식 CPU 인덱스
+--extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
+torch==2.5.1
+torchaudio==2.5.1
+lightning==2.4.0
+huggingface_hub>=0.26.0,<0.36.0
+# pyannote 3.x 한 묶음 (audio 4.x 는 metrics>=4·numpy>=2.2.2 쪽으로 가므로 여기서는 전부 3대 유지)
+pyannote-core>=5.0.0,<6.0.0
+pyannote-database>=5.0.1,<6.0.0
+pyannote-pipeline>=3.0.1,<4.0.0
+# metrics 4.x 는 numpy>=2.2.2 → requirements.txt 의 numpy<2.2 와 충돌 → 3.x 캡
+pyannote-metrics>=3.2,<4
+# 배포명은 PyPI에서 pyannote-audio (pip 에서 pyannote.audio 로도 동일)
+pyannote-audio==3.3.2

requirements.txt

@@ -2,7 +2,10 @@ fastapi
 uvicorn[standard]
 python-multipart
 pydantic
+# NumPy 2.2+ Linux wheel은 x86_64_v2(AVX2 등) 기준인 경우가 많아, 구형 CPU 서버에서 import 시 RuntimeError가 납니다.
+numpy>=1.26,<2.2
 faster-whisper
 imageio-ffmpeg
 psycopg[binary]
 python-dotenv
+# 화자 분리(pyannote·HF 허브): requirements-diarize.txt 를 추가로 설치 (torch 고정, pip resolution-too-deep 방지)

run.sh

@@ -1,19 +1,38 @@
-#!/usr/bin/env bash
+#!/bin/sh
+# conda가 LD_LIBRARY_PATH에 lib를 넣은 상태에서 bash가 스크립트를 읽으면
+# 시스템 bash가 conda의 libtinfo를 물어 경고가 난다. /bin/sh로 한 번 감싼 뒤
+# LD_LIBRARY_PATH 없이 bash를 다시 실행한다.
+if [ -z "${STT_RUN_WITH_CLEAN_LDLIB:-}" ]; then
+  export STT_RUN_WITH_CLEAN_LDLIB=1
+  exec env -u LD_LIBRARY_PATH /bin/bash "$0" "$@"
+fi
+
 set -euo pipefail
 
-if [[ -z "${BASH_VERSION:-}" ]]; then
+SCRIPT_DIR="$(cd "$(dirname "${BASH_SOURCE[0]}")" && pwd)"
-  echo "ERROR: bash로 실행하세요. 예) ./run.sh 또는 bash run.sh" >&2
+cd "$SCRIPT_DIR"
+
+if [[ -z "${CONDA_BASE:-}" || ! -f "${CONDA_BASE}/bin/activate" ]]; then
+  CONDA_BASE=""
+  for cand in "${HOME}/workspace/miniconda3" "${HOME}/miniconda3" "${HOME}/anaconda3" "/opt/anaconda3"; do
+    if [[ -n "$cand" && -f "$cand/bin/activate" ]]; then
+      CONDA_BASE="$cand"
+      break
+    fi
+  done
+fi
+if [[ -z "${CONDA_BASE:-}" || ! -f "${CONDA_BASE}/bin/activate" ]]; then
+  echo "ERROR: conda를 찾을 수 없습니다. 예: export CONDA_BASE=/path/to/miniconda3" >&2
   exit 1
 fi
 
-cd /home/dsyoon/workspace/stt
+# 기본은 ncue (기존 동작). 다른 환경은 CONDA_ENV=stt 등으로 지정.
-
+CONDA_ENV="${CONDA_ENV:-ncue}"
-CONDA_BASE="/home/dsyoon/workspace/miniconda3"
+# shellcheck source=/dev/null
-source "${CONDA_BASE}/bin/activate" ncue
+source "${CONDA_BASE}/bin/activate" "${CONDA_ENV}"
-
-# Torch/ctranslate2 런타임 로딩에 conda lib 경로 필요할 수 있음
-export LD_LIBRARY_PATH="${CONDA_PREFIX}/lib:${LD_LIBRARY_PATH:-}"
 
+# 전역 LD_LIBRARY_PATH에 conda lib를 넣지 않음 (bash/libtinfo 경고 방지).
+# torch/ctranslate2 등은 uvicorn 자식에만 경로 전달.
 PORT="${PORT:-8025}"
 RELOAD="${RELOAD:-0}"
 
@@ -29,5 +48,6 @@ if [[ "${RELOAD}" == "1" ]]; then
 fi
 
 echo "Starting uvicorn on 127.0.0.1:${PORT} (reload=${RELOAD})"
-nohup uvicorn app.main:app "${UVICORN_ARGS[@]}" > server.log 2>&1 &
+nohup env LD_LIBRARY_PATH="${CONDA_PREFIX}/lib${LD_LIBRARY_PATH:+:$LD_LIBRARY_PATH}" \
+  uvicorn app.main:app "${UVICORN_ARGS[@]}" > server.log 2>&1 &
 echo "Server started (PID: $!). Logs: server.log"

scripts/env-no-ld.sh

@@ -0,0 +1,5 @@
+#!/bin/sh
+# LD_LIBRARY_PATH 없이 명령 실행 (conda libtinfo 때문에 vi/bash 등이 경고 낼 때)
+# 사용: ./scripts/env-no-ld.sh vi run.sh
+#       ./scripts/env-no-ld.sh bash -c 'echo ok'
+exec env -u LD_LIBRARY_PATH "$@"