高质量会议纪要生成有四种路径：一、本地部署Whisper.cpp+人工校验模板，保障数据安全；二、多引擎API比对结果，提升识别准确率；三、硬件+软件协同降噪预处理，优化信噪比；四、基于说话人分离的自动分段法，解决发言错配问题。
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如果您使用AI工具对会议录音进行转文字并生成纪要，但输出内容存在遗漏关键结论、人物发言错配或逻辑断层等问题，则可能是由于语音识别准确率受限于环境噪音、口音差异或多人交叉说话。以下是实现高质量会议纪要生成的多种操作路径：
一、使用本地部署语音识别模型+人工校验模板
该方法通过在本地运行开源语音识别模型（如Whisper.cpp），规避云端上传延迟与隐私泄露风险，再结合结构化校验模板确保纪要要素完整。适用于对数据安全要求高且具备基础命令行操作能力的用户。
1、从GitHub下载Whisper.cpp项目，按README编译适用于本机CPU/GPU的可执行文件。
2、将会议录音文件（WAV/MP3格式，采样率16kHz，单声道）复制至同一目录。
3、在终端中执行命令：./main -m models/ggml-base.en.bin -f meeting.wav --output-txt，生成原始文本。
4、打开输出的meeting.wav.txt，在每段文字前手动添加发言人标签，例如【张经理】、【李工】。
5、将标注后的文本粘贴至预设Excel模板，模板含“议题”“决策项”“待办人”“截止日”五列，用条件格式自动标红未填写单元格。
二、调用多引擎API并比对结果
利用不同语音识别服务（如Azure Speech、腾讯云ASR、阿里云智能语音交互）对同一音频分别处理，通过文本相似度算法提取共识片段，降低单一引擎误识别率。适合网络稳定且需兼顾中英文混合场景的团队。
1、将会议录音分割为不超过60秒的片段，使用ffmpeg命令：ffmpeg -i meeting.mp3 -f segment -segment_time 60 -c copy part%03d.mp3。
2、依次调用三家服务商API，获取各自返回的JSON结果，保存为azure.json、tencent.json、aliyun.json。
3、运行Python脚本加载三个JSON，提取各文件中的"recognizedText"字段值。
4、使用difflib.SequenceMatcher计算两两文本的匹配率，仅保留三者间相似度均高于0.85的句子作为基准句。
5、对基准句按时间戳排序后，输入Prompt：“请将以下逐字稿整理为正式会议纪要，包含：主持人开场、议题讨论要点（每点不超过20字）、明确决议（含责任人与时间节点）”，提交至本地部署的Llama3-70B模型。
三、硬件+软件协同降噪预处理
在语音识别前物理消除环境干扰源，显著提升信噪比，尤其改善空调声、键盘敲击声导致的“的”“了”等虚词误增问题。适用于会议室无专业拾音设备的中小型企业。
1、会议开始前，在桌面中央放置全向麦克风，周围半径50cm内移除金属水杯、手机、机械键盘等共振体。
2、开启OBS Studio软件，添加“音频输入捕获”源，选择对应麦克风设备。
3、点击“属性”→“滤镜”→“添加”→“噪声抑制”，启用RNNoise算法，将“强度”滑块拖至70%位置。
4、同步勾选“自动增益控制”，设置目标电平为-18dBFS，避免突发高音爆音。
5、录制完成后导出为无损FLAC格式，再送入后续AI纪要生成流程。
四、基于发言角色识别的自动分段法
利用说话人分离技术（Speaker Diarization）将连续音频切分为不同角色的独立语段，避免传统ASR将多人对话压缩为单一段落造成的归属混乱。适用于超过三人参与且频繁插话的头脑风暴类会议。
1、安装PyAnnote库，执行命令：pip install pyannote.audio。
2、从Hugging Face下载预训练模型：pyannote/speaker-diarization@main，保存至本地model/目录。
3、运行Python代码加载音频与模型，设置参数num_speakers=5（预估最大发言人数）。
4、模型输出时间轴标注文件diarization.rttm，其中每行格式为：SPEAKER meeting-A 1 12.500 2.100 spk01。
5、使用rttm2text.py脚本，将rttm文件与ASR原始文本对齐，按spk01/spk02等标签自动生成分角色发言块。
