识别不准等问题源于音频质量、语速、干扰或模型理解偏差，可通过优化音频、调整参数、分段上传、大模型增强摘要及本地备份五类方法系统解决。
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如果您在使用通义千问“听悟”功能进行语音转文字或生成会议纪要时，发现识别不准、章节混乱、发言人错标或摘要偏离重点，则可能是由于音频质量、语速节奏、背景干扰或模型上下文理解偏差所致。以下是针对该问题的多种应对方法：
一、优化原始音频输入
提升音频信噪比与清晰度是提高转写准确率的基础前提，尤其对远场录音、多人混音或低采样率文件效果显著。
1、使用定向麦克风或会议录音设备，在安静环境中重新录制关键片段。
2、对已有音频文件用Audacity或剪映等工具执行降噪、增益均衡、去除静音段处理。
3、将处理后的音频导出为WAV格式（单声道、16bit、16kHz采样率），避免压缩失真影响模型识别。
二、调整听悟平台参数设置
通义听悟支持动态适配语言类型、语境场景和说话人数量，手动指定可显著降低误识别率。
1、上传音频前，在“新建任务”页面点击“高级设置”，选择对应语言（如“中文-普通话”或“中文-粤语”）。
2、勾选“启用多说话人区分”，并提前在“说话人管理”中录入至少两位发言人的姓名与声纹样本（需≥30秒清晰语音）。
3、若内容含大量专业术语，在“自定义词库”中添加行业关键词（如“Kubernetes”“SLA”“SOP”），每条词后标注拼音以增强识别稳定性。
三、分段上传与人工校验协同
长时音频一次性转写易导致上下文断裂与标点误判，采用分段策略可提升段落内逻辑连贯性与结构还原度。
1、用时间轴工具（如PotPlayer或QuickTime）将会议录音按议题/发言人切分为5–10分钟片段。
2、逐段上传至听悟平台，每段完成后立即查看“高亮疑似错误”提示区域，对红色标记处进行即时修正。
3、利用“编辑模式”中的快捷键Ctrl+Shift+P调出标点建议，按回车确认自动补全句末标点，避免全文通读后再统一修改带来的遗漏。
四、善用通义千问大模型增强摘要质量
原始转写文本虽准确，但摘要可能忽略隐含动作项或责任归属，需借助大模型能力进行语义重梳理。
1、在转写完成页点击“生成会议纪要”，等待系统输出初稿后，切换至“问答模式”。
2、输入提问如：“请提取所有带‘需’‘应’‘务必’字样的待办事项，并标注提出人”。
3、复制问答结果粘贴至纪要正文下方，再手动合并至对应议题段落，确保行动项与上下文强绑定。
五、离线缓存与本地备份验证
网络波动可能导致实时转写中断或云端摘要生成失败，本地留存中间产物可保障工作连续性。
1、在听悟网页端开启浏览器开发者工具（F12），于Application → Cache Storage中确认“tingwu-worker-cache”已激活。
2、每次保存编辑后，点击右上角“导出”按钮，选择“含时间戳文本+原始音频链接”格式下载ZIP包。
3、将ZIP解压后检查JSON文件中“segments”字段是否完整包含起止时间、speaker_id及text值，缺失任意一项即表明该段未被有效解析。
