fix: Voice-Transkription erzwingt kein "small" mehr — nutzt geladenes Modell

f5tts/bridge.py: das hardcoded model="small" in request_transcription war
ein Fehler — whisper-bridge hat dadurch stumm zwischen Modellen geswappt.
Wenn User large-v3 in Diagnostic eingestellt hatte:
  - f5tts Voice-Transkribierung triggerte Swap zu "small"  (+~500MB Laden)
  - Danach aria-bridge schickte naechsten stt_request mit large-v3
    (+~3GB Laden weil small jetzt im RAM war)
Doppelter Load, unnoetiger Traffic.

Fix:
  - f5tts: kein model mehr im payload, whisper-bridge entscheidet
  - whisper: wenn kein payload.model UND bereits ein Modell geladen →
    das behalten. Nur wenn gar nichts da ist fallback auf WHISPER_MODEL
    env default.

Co-Authored-By: Claude Opus 4.7 (1M context) <noreply@anthropic.com>

xtts/whisper/bridge.py

@@ -143,7 +143,11 @@ async def handle_stt_request(ws, payload: dict, runner: WhisperRunner) -> None:
     request_id = payload.get("requestId", "")
     audio_b64 = payload.get("audio", "")
     mime_type = payload.get("mimeType", "audio/mp4")
-    model = payload.get("model") or WHISPER_MODEL
+    # Modell-Auswahl:
+    #   payload.model gesetzt  → nimm das (aria-bridge sendet's basierend auf Config)
+    #   sonst + Modell geladen → behalt das aktuelle (kein sinnloser Swap)
+    #   sonst                  → fallback auf ENV-Default
+    model = payload.get("model") or (runner.model_size if runner.model is not None else WHISPER_MODEL)
     language = payload.get("language") or WHISPER_LANGUAGE
 
     if not audio_b64: