Voicebank : vraies voix françaises (CML-TTS) + pool anonyme + garde-fou Qwen3

Remplace la voicebank générée par Kokoro (timbre anglais sur français phonémisé
-> accent que Qwen3 clonait) par 41 vraies voix FR issues de CML-TTS (livres
audio studio) : 1 narrateur dédié, 18F/14M nommées, 4F/4M anonymes réservées.

- scripts/import_voices.py : import multi-shards parquet, 1 clip/locuteur (le
  plus propre via levenshtein), genre estimé par F0 (YIN, anti-octave), filtre
  débit de parole (ref_text aligné sur l'audio).
- VoiceEntry.anonymous + assign_voices : les figurants « anonyme (...) » tirent
  dans un pool réservé, jamais mélangé avec les voix nommées ; narrateur dédié
  (fr_narrator remplace fr_f_siwis).
- dedup._anon_attrs : genre/âge déduits du nom anonyme (bon genre de voix).
- tts/qwen3.py : garde-fou anti-dérive (rejette/réessaie les sorties en boucle
  ou coupées en estimant la durée plausible du chunk).

Limite connue : Qwen3 ne sait pas synthétiser les fragments d'1-2 mots (incises,
titres) -> trous ; à traiter (repli Kokoro ou fusion des incises).

Inclut aussi du travail en cours antérieur (refacto backend LLM pluggable
mlx/lmstudio, benchmark, ajustements frontend/API).

Claude-Session: https://claude.ai/code/session_01XSVvcy1mfb4k1xDgib9vVU

backend/inkflow/analysis/llm/__init__.py

@@ -0,0 +1,14 @@
+"""Client LLM pluggable pour l'analyse de texte (attribution, personnages...).
+
+La facade `LLM` (client.py) expose `generate` / `generate_json` consommes par
+tout le pipeline. Sous elle, un backend pluggable (`base.LLMBackend`) transforme
+des messages en texte brut : `mlx_backend` (mlx-lm, defaut) ou `lmstudio_backend`
+(API OpenAI locale de LM Studio, sert GGUF *et* MLX). Selection par nom via
+`factory.get_llm_backend`.
+"""
+from __future__ import annotations
+
+from .client import LLM, set_token_sink
+from .factory import get_llm_backend, reset_llm_cache
+
+__all__ = ["LLM", "set_token_sink", "get_llm_backend", "reset_llm_cache"]