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Add a C++/Qt6/CMake CLI prototype that captures the default sink monitor through libpulse and transcribes it in-process with Qwen3-ASR via libllama/libmtmd. Add phase 0/1 verification docs. 新增实时字幕命令行原型：libpulse 采集默认输出 monitor，进程内用 libllama/libmtmd 跑 Qwen3-ASR 推理。附阶段 0/1 验证文档。
Phase 1：命令行原型
目标：把 docs/phase0-verification.md 验证过的链路写成一个真正的 C++/Qt/CMake 项目骨架，并在命令行跑通「采集系统输出 → 实时转写 → 打印」。
UI 悬浮窗留到 Phase 2。
目录
src/
├─ main.cpp # CLI 入口、VAD、滑窗策略、稳定前缀提交
├─ qwen3asr.{h,cpp}# 进程内 Qwen3-ASR 封装（libllama + libmtmd）
├─ audio.{h,cpp} # WAV 读取 + 默认输出 monitor 采集 + libsamplerate 重采样
└─ transcript.{h,cpp} # 解析 `language X<asr_text>正文`，语言显示名映射
构建
cmake -S . -B build -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release
cmake --build build -j
依赖：Qt6 Core、libpulse、libsamplerate、系统 llama.cpp（libllama0/libllama-dev，见 Phase 0 报告里的链接注意事项）。
运行
M=/tmp/opencode/models/Qwen3-ASR-0.6B-Q8_0.gguf
MM=/tmp/opencode/models/mmproj-Qwen3-ASR-0.6B-Q8_0.gguf
# 转写单个文件（不需要采集）
./build/live-caption-cli --model $M --mmproj $MM --file test_16k.wav
# 实时字幕（采集默认输出设备的 monitor）
./build/live-caption-cli --model $M --mmproj $MM --threads 8
# 需要看 llama.cpp 日志时加 --verbose
实时输出约定：~ 是预览行（其中稳定前缀为正常色、不稳定尾部为暗色），= 是提交行。
实测结果
文件模式（16k 单声道）：
| 音频 | 结果 |
|---|---|
| LibriSpeech 英文 10.4s | He hoped there would be stew for dinner—turnips and carrots and bruised potatoes and fat mutton pieces—to be ladled out in thick peppered flour-fatted sauce. ✅ |
| AISHELL 中文 3.35s | 不排除购房者可以在互联网上下单。 ✅ |
实时模式（播放上述音频到默认输出，经 monitor 采集转写）：
- 英文/中文均实时正确，语言标签正确显示「英语」「中文」。
- 每次推理耗时（0.6B Q8_0，8 线程）：
| 窗口时长 | 计算耗时 | RTF |
|---|---|---|
| 0.8 s | ≈0.30 s | 0.42 |
| 2.5 s | ≈0.55 s | 0.22 |
| 5.9 s | ≈1.06 s | 0.18 |
| 20 s | ≈3.59 s | 0.18 |
短窗口 RTF 差是因为有固定开销（prompt 处理 + 音频编码 + 分词），窗口越长越划算。
过程中发现并修复的两个 bug
- 丢样本：工作线程每轮只处理
floor(可用样本/320)帧并丢弃余数，每次唤醒丢约 160 个样本（~20% 音频），造成假静音和句子被截断。修复：跨批次保留残帧。 - VAD 噪声底跟错：原先用均值跟踪噪声底，遇到本身就很轻的音频（AISHELL 峰值 RMS 仅 0.028、中位 0.006）会一路抬升阈值，把 77% 的话音判成静音。修复：改为「快降慢升」的最小值跟踪，阈值 =
max(floor*3, 0.0015)。
已知问题（留给后续）
- 强制切窗会诱发模型编结尾：窗口在词中间被切断（到达 max window 或静音点）时，模型会给尾部补一个看似合理的结尾（例如
...mutton pieces too.）。已在显示层用「稳定前缀提交」缓解（只把跨多次转写一致的前缀当已定文本），但根治要靠模型原生的流式解码：按官方论文的做法，用动态注意力窗口 + 只固定到倒数第 4 个 chunk，尾部 token 不提交。 - 目前每段独立转写、每次清空 KV cache，因此段与段之间没有上下文。原生流式（复用 KV cache、滑动删除已提交部分）能同时降低延迟和提升连贯性，是 Phase 2 的核心工作（见 ../../docs/phase2-streaming.md）。