feat(cw): add CwDeepDecoder wiring ONNX Runtime to the CW pipeline
组装完整解码链路: 麦克风 PCM -> 重采样 3200Hz -> 20 秒滚动缓冲 ->
频谱图 -> ONNX 推理 -> 贪心 CTC -> 文本。
ICwDecoder 放 core:domain (纯 Kotlin, UI 可直接依赖), 实现放 core:data
(需要 Android Context 读 assets 及 ONNX Runtime 原生库)。
关键设计:
- decodedText 是替换语义不是追加: 模型会随上下文增加改写先前字符, 追加
会把中间态 (BM -> BG7 -> BG7NTA) 永久留在屏幕上
- 推理用 Mutex.tryLock 串行化: 上一次未完成时直接跳过本周期, 慢设备不会
堆积任务导致 OOM
- 推理在 Dispatchers.Default, 不阻塞音频采集线程
- 模型元数据从 model.onnx.json 读取 (字符表/blank 索引/输入输出名), 不在
代码里硬编码, 模型更新时无需改代码
- lastInferenceMs 打点: 手机实际推理耗时需真机实测 (估算系数待验证)
- estimatedPitch 由频谱峰值 bin 反算, 仅供 UI 显示 —— 模型 400-1200Hz
固定窗自带定频, 不需要频谱峰值跟踪参与解码
- 模型加载失败时 errorMessage 置位 (旧内核已删, 无兜底可退)
- close() 释放 OrtSession, 否则原生内存泄漏
验证:
./gradlew :core:data:compileDebugKotlin => BUILD SUCCESSFUL
mckero
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