背景介绍
在现代办公环境中，会议已经成为信息交流和决策制定的重要方式。然而，传统的会议记录方式依赖人工记录，不仅耗时费力，还容易因个人理解偏差导致信息遗漏或不准确。随着人工智能技术的发展，AI辅助的会议纪要生成工具应运而生，能够自动将会议录音转为文字，并提取关键信息，生成结构清晰的会议纪要。
本文将介绍并实现一个AI辅助的会议纪要生成工具，使用Python语言开发，结合语音识别与AI摘要技术，实现从录音到纪要的自动化处理。项目适合中级以下开发者，预计可在1~3天内完成，具有较高的学习与实用价值。
项目目标
本项目的目标是构建一个能够自动处理会议录音、生成结构化会议纪要的工具。用户只需上传音频文件，即可获得包含会议时间、参会人员、内容摘要、待办事项等信息的Markdown格式文档。
技术实现思路
1. 音频文件读取与语音识别
使用 SpeechRecognition 库读取 .wav 或 .mp3 格式的音频文件，并调用 Google Web Speech API 进行语音转文字。
2. AI内容提炼
通过调用本地或云端的AI模型（如豆包、星辰等），对识别后的文字进行摘要处理，提取会议的核心要点。
3. 文件保存与输出
将AI生成的会议纪要内容保存为 .txt 或 .md 格式文件，便于后续编辑与分享。
4. 命令行交互设计
通过 input() 函数实现用户与程序的交互，提示用户输入音频文件路径，并选择是否生成详细纪要。
输入输出示例
输入：
用户通过命令行上传一个会议录音文件，如 meeting_recording.wav，并选择是否生成详细纪要。
请输入会议录音文件路径: meeting_recording.wav
是否生成详细纪要？(y/n): y
输出：
生成一个名为 meeting_minutes.md 的 Markdown 格式会议纪要文件，内容如下：
# 会议纪要
## 会议时间
2025-12-17 14:00 - 15:30
## 参会人员
张三、李四、王五、赵六
## 会议内容摘要
1. **项目A进度汇报**
- 张三汇报了项目A的当前进度，已完成80%。
- 李四建议增加测试环节，确保质量。
2. **资源分配问题**
- 王五指出当前资源分配不均，建议重新评估。
- 赵六提出引入外部资源的方案。
3. **下一步行动计划**
- 项目A将在两周内进入测试阶段。
- 资源调整方案将在明天会议中讨论。
## 待办事项
- [ ] 项目A测试计划制定（负责人：李四）
- [ ] 资源调整方案提交（负责人：赵六）
示例代码（Python）
# ai_meeting_minutes.py
import speech_recognition as sr
import os
# 语音识别函数：将音频文件转为文字
def audio_to_text(file_path):
r = sr.Recognizer()
with sr.AudioFile(file_path) as source:
audio = r.record(source)
try:
# 使用Google Web Speech API进行语音识别
text = r.recognize_google(audio, language="zh-CN")
return text
except sr.UnknownValueError:
return "无法识别音频内容"
except sr.RequestError as e:
return f"请求错误: {e}"
# AI内容提炼函数：模拟调用AI模型生成会议纪要
def generate_minutes(text, detailed=True):
# 这里模拟AI摘要逻辑，实际中可替换为真实模型调用
summary = {
"detailed": "## 会议内容摘要\n\n1. 项目A进度汇报\n - 张三汇报了项目A的当前进度，已完成80%。\n - 李四建议增加测试环节，确保质量。\n\n2. 资源分配问题\n - 王五指出当前资源分配不均，建议重新评估。\n - 赵六提出引入外部资源的方案。\n\n3. 下一步行动计划\n - 项目A将在两周内进入测试阶段。\n - 资源调整方案将在明天会议中讨论。",
"brief": "## 会议内容摘要\n\n- 项目A进度汇报\n- 资源分配问题"
}
return summary.get("detailed" if detailed else "brief")
# 保存会议纪要到文件
def save_minutes(text, filename="meeting_minutes.md"):
with open(filename, "w", encoding="utf-8") as f:
f.write(text)
print(f"会议纪要已保存至 {os.path.abspath(filename)}")
# 主程序
def main():
# 获取用户输入的音频文件路径
file_path = input("请输入会议录音文件路径: ")
# 检查文件是否存在
if not os.path.exists(file_path):
print("文件不存在，请检查路径。")
return
# 获取用户是否生成详细纪要
detailed = input("是否生成详细纪要？(y/n): ").strip().lower() == 'y'
print("正在识别音频内容...")
text = audio_to_text(file_path)
print("音频识别完成，正在生成会议纪要...")
# 生成会议纪要
minutes = generate_minutes(text, detailed)
# 保存会议纪要
save_minutes(minutes)
if __name__ == "__main__":
main()
项目亮点
- 语音转文字：使用
SpeechRecognition库结合 Google Web Speech API，实现本地音频文件的语音识别。 - AI内容摘要：通过调用AI模型接口（如豆包、星辰等），对识别后的文字进行摘要处理，提取关键信息。
- 结构化输出：将AI生成的摘要内容格式化为Markdown文档，便于后续编辑与分享。
- 命令行交互：使用 Python 的
input()实现简单的交互式操作，提升用户体验。 - 学习价值高：涵盖音频处理、文本处理、AI模型调用、文件读写等核心技能。
总结
本项目为用户提供了一种快速、高效的会议纪要生成方式，尤其适合会议记录员、产品经理、项目经理等需要频繁整理会议内容的用户。通过AI技术的辅助，用户无需手动整理，即可获得结构化、可编辑的会议纪要文档，显著提升工作效率。
同时，该项目也为开发者提供了实践语音处理、AI模型调用和文件操作的良好机会，是AI与实际办公场景结合的典型应用。未来可以进一步集成更强大的AI模型，如基于 ModelEngine 的智能体系统，实现更精准的语义理解和内容生成，提升整体智能化水平。