fix: .gitignore 가 소스 패키지 src/livesub/models 를 통째로 먹고 있었다

`models/` 처럼 슬래시 없이 쓴 규칙은 깊이에 상관없이 같은 이름의 폴더를 전부
무시한다. 의도는 루트의 모델 캐시였는데 소스 패키지까지 같이 걸렸고, 그래서
asr/translator/manager/tiers/glossary/packs/speech_level 8개 파일이 한 번도
커밋된 적이 없다.

증상: Gitea 에서 clone 하면 `ModuleNotFoundError: No module named
'livesub.models'` 로 앱이 아예 임포트되지 않는다. 로컬 작업 트리에는 파일이
있으니 개발 중에는 절대 안 보인다. 방금 붙인 Windows CI VM 이 첫 검증에서
바로 잡아냈다.

/models/, /adapters/, /data/ 로 루트에 고정하고 빠진 파일을 추가한다.

src/livesub/models/asr.py

@@ -0,0 +1,95 @@
+"""음성인식(ASR) 래퍼 — faster-whisper(CTranslate2) 기반."""
+
+from __future__ import annotations
+
+import logging
+import threading
+from dataclasses import dataclass
+
+import numpy as np
+
+from ..constants import models_dir
+from .tiers import AsrSpec
+
+log = logging.getLogger(__name__)
+
+
+@dataclass
+class Transcript:
+    text: str
+    language: str
+    confidence: float = 0.0
+    duration_s: float = 0.0
+
+
+class SpeechRecognizer:
+    """faster-whisper 모델 한 개를 감싼다. 스레드 안전."""
+
+    def __init__(self, spec: AsrSpec, device: str = "cuda", device_index: int = 0) -> None:
+        self.spec = spec
+        self.device = device
+        self.device_index = device_index
+        self._model = None
+        self._lock = threading.Lock()
+
+    @property
+    def loaded(self) -> bool:
+        return self._model is not None
+
+    def load(self) -> None:
+        if self._model is not None:
+            return
+        from faster_whisper import WhisperModel
+
+        compute_type = self.spec.compute_type
+        if self.device == "cpu" and compute_type.endswith("float16"):
+            compute_type = "int8"  # CPU에서는 float16이 오히려 느리다
+        log.info("음성인식 모델 로드: %s (%s/%s)", self.spec.repo, self.device, compute_type)
+        self._model = WhisperModel(
+            self.spec.repo,
+            device=self.device,
+            device_index=self.device_index,
+            compute_type=compute_type,
+            download_root=str(models_dir()),
+        )
+
+    def unload(self) -> None:
+        with self._lock:
+            self._model = None
+
+    def transcribe(
+        self,
+        audio: np.ndarray,
+        language: str | None = None,
+        fast: bool = False,
+        prompt: str = "",
+    ) -> Transcript:
+        """오디오 한 덩어리를 텍스트로.
+
+        `fast=True` 는 중간 결과용으로 beam search를 끄고 빠르게 돌린다.
+        """
+        if self._model is None:
+            self.load()
+        assert self._model is not None
+
+        with self._lock:
+            segments, info = self._model.transcribe(
+                audio.astype(np.float32, copy=False),
+                language=language,
+                beam_size=1 if fast else self.spec.beam_size,
+                temperature=0.0,
+                condition_on_previous_text=False,
+                initial_prompt=prompt or None,
+                vad_filter=not fast,
+                vad_parameters={"min_silence_duration_ms": 300},
+                word_timestamps=False,
+            )
+            parts = [s.text for s in segments]
+
+        text = " ".join(p.strip() for p in parts if p.strip()).strip()
+        return Transcript(
+            text=text,
+            language=getattr(info, "language", language or "") or "",
+            confidence=float(getattr(info, "language_probability", 0.0) or 0.0),
+            duration_s=float(getattr(info, "duration", 0.0) or 0.0),
+        )