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/services/asr_service.py

@@ -37,7 +37,7 @@ def transcribe(wav_path: Path) -> list[Segment]:
         language=s.language,
         word_timestamps=s.word_timestamps,
         vad_filter=s.vad_filter,
-        beam_size=5,
+        beam_size=s.beam_size,        # beam search 宽度（config 可调）；GPU turbo 建议降到 2 加速
         batch_size=s.batch_size,       # 批量解码：多音频块一次性送 GPU
         without_timestamps=False,      # BatchedInferencePipeline 默认 True，需显式关闭以生成段级时间戳
     )

app/services/model_manager.py

@@ -65,7 +65,8 @@ class ModelManager:
             )
             self._asr = BatchedInferencePipeline(model=whisper)
             self._current = "asr"
-            logger.info("ASR 模型已就绪（batched, batch_size=%d）。", s.batch_size)
+            logger.info("ASR 模型已就绪（batched, batch_size=%d, beam_size=%d）。",
+                        s.batch_size, s.beam_size)
             return self._asr
 
     def unload_asr(self) -> None: