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/config.py

@@ -29,8 +29,17 @@ VOICEBANK_DIR = _env_path("INKFLOW_VOICEBANK_DIR", PROJECT_ROOT / "voicebank")
 # Echantillons fournis
 SAMPLES_DIR = PROJECT_ROOT / "samples"
 
+# --- Moteur LLM d'analyse ----------------------------------------------------
+# Backend par defaut : "mlx" (mlx-lm, Apple Silicon) ou "lmstudio" (API OpenAI
+# locale de LM Studio, sert GGUF *et* MLX charges via sa GUI).
+GEMMA_BACKEND = os.environ.get("INKFLOW_GEMMA_BACKEND", "mlx")
+# Endpoint OpenAI-compatible de LM Studio (onglet Developer > Start Server).
+LMSTUDIO_BASE_URL = os.environ.get(
+    "INKFLOW_LMSTUDIO_BASE_URL", "http://127.0.0.1:1234/v1"
+)
+
 # --- Modeles MLX (HuggingFace mlx-community) ---------------------------------
-# Analyse de texte : Gemma via mlx-lm.
+# Analyse de texte : Gemma via mlx-lm (backend "mlx").
 GEMMA_MODEL = os.environ.get(
     "INKFLOW_GEMMA_MODEL", "mlx-community/gemma-3-4b-it-4bit"
 )