perf: ASR GPU 利用率优化 — batch_size 16→32 + beam_size 5→2

faster-whisper 的 GPU 利用率呈尖刺波（峰=批量解码满载，谷=CPU 提取 Mel
特征 + 处理结果时 GPU 空闲），平均利用率低。瓶颈不在算力而在 CPU/GPU
未重叠。

- batch_size 16→32：拉长单次 GPU 解码时间，相对掩盖 CPU 特征提取间隙，
  尖刺变宽变平，平均利用率上升。turbo FP16 仅 ~1.6GB，3090 24G 充裕。
- beam_size 5→2：turbo 模型鲁棒，候选数 5→2 大幅减少解码步数，让 GPU
  峰更密、间隙更短。保留 1 个候选做歧义发音保险，质量损失小。
- beam_size 从硬编码提到 config 可调，CPU/CPU 模板/GPU/示例 四份配置对齐
- /health 增加 asr_beam_size，模型加载日志同步输出 batch+beam

word_timestamps 保留 True：segmenter 强依赖词级时间戳做精确断句，
关闭会触发匀速估算退化路径，得不偿失。

app/config.py

@@ -48,6 +48,7 @@ class AsrConfig(BaseModel):
     word_timestamps: bool = True
     vad_filter: bool = True
     batch_size: int = 8          # BatchedInferencePipeline 的音频块批大小；GPU 建议 16
+    beam_size: int = 5           # beam search 宽度；GPU turbo 可降到 2 加速（候选数↓ 解码步数↓），质量损失小
 
 
 class TranslationConfig(BaseModel):