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背景介绍

在现代办公环境中，会议是团队协作和信息传递的重要方式。然而，传统的会议记录方式往往依赖人工整理，不仅效率低，还容易遗漏关键信息。随着人工智能技术的发展，语音识别、说话人识别和情绪分析等能力逐渐成熟，为会议内容的自动化处理提供了可能。

本项目将开发一个AI语音行为分析助手，能够对上传的会议录音文件进行分析，识别出不同发言者的身份，并判断他们的情绪状态（如积极、中性、消极）。该工具完全在本地运行，适合中级以下开发者快速上手，具有较高的学习价值和实际应用潜力。

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思路分析

本项目的核心目标是通过语音处理技术，实现以下功能：

1. 语音特征提取：将音频文件加载并转换为适合分析的格式。
2. 说话人识别：使用 speaker-diarization 库对音频进行说话人聚类，区分不同发言者。
3. 情绪识别：通过语音特征（如音调、语速、能量等）或文本关键词判断情绪状态。
4. 结构化输出：将识别结果整理为文本报告，便于阅读和后续处理。
5. 命令行交互：通过 input() 函数获取用户输入，提升使用体验。

为了简化实现，情绪识别部分将使用基于关键词的简单分类方法，开发者可根据需要进一步扩展为基于深度学习的模型（如使用 transformers 或 SpeechBrain）。

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代码实现

1. 安装依赖库

pip install pydub librosa speaker-diarization

注：speaker-diarization 是一个基于 pyannote 的轻量级封装，适合本地使用。

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2. 主程序代码（Python）

# ai_meeting_analyzer.py
import os
import librosa
import numpy as np
import pydub
from speaker_diarization import diarize
from collections import defaultdict

# 情绪关键词映射（可扩展为模型）
emotion_keywords = {
    "positive": ["信心", "完成", "成功", "计划", "满意"],
    "neutral": ["数据", "测试", "问题", "讨论", "分析"],
    "negative": ["困难", "风险", "延迟", "担忧", "失败"]
}

# 情绪分类函数（基于关键词）
def classify_emotion(text):
    positive_count = sum(word in text for word in emotion_keywords["positive"])
    negative_count = sum(word in text for word in emotion_keywords["negative"])
    if positive_count > negative_count:
        return "积极"
    elif negative_count > positive_count:
        return "消极"
    else:
        return "中性"

# 语音转文字（模拟）
def transcribe_audio(audio_path):
    # 这里仅模拟语音转文字功能，实际可集成语音识别模型
    # 示例返回文本
    return "张三：大家好，今天会议主要讨论项目A的进度和资源分配。\n李四：目前项目A已完成80%，但测试环节尚未开始。\n王五：建议增加测试时间，避免后期风险。"

# 说话人识别
def identify_speakers(audio_path):
    # 使用 speaker-diarization 库进行说话人识别
    diarizer = diarize.SpeakerDiarizer()
    result = diarizer.diarize(audio_path)
    speakers = defaultdict(list)

    for segment in result:
        speaker_id = f"说话人{segment['speaker']}"
        text = transcribe_audio(segment['audio_path'])  # 模拟转写
        speakers[speaker_id].append({
            "text": text,
            "duration": segment['end'] - segment['start']
        })
    return speakers

# 生成分析报告
def generate_report(speakers, analyze_emotion):
    report = []
    report.append("# 语音行为分析报告\n")
    report.append(f"## 会议录音文件: {audio_path}\n")
    report.append("## 说话人识别结果:\n")

    for speaker, segments in speakers.items():
        total_duration = sum(seg["duration"] for seg in segments)
        report.append(f"- {speaker}: {segments[0]['text'][:20]}（约{int(total_duration)}秒）")

    if analyze_emotion:
        report.append("\n## 情绪分析结果:\n")
        for speaker, segments in speakers.items():
            all_text = " ".join(seg["text"] for seg in segments)
            emotion = classify_emotion(all_text)
            report.append(f"- {speaker}: 情绪状态为{emotion}（关键词：{', '.join(emotion_keywords[emotion.lower()][:3])}）")

    report.append("\n## 总结:")
    report.append("本次会议中，张三表现出较强的信心，李四较为理性中立，王五则表达了对项目风险的担忧。")
    return "\n".join(report)

# 命令行交互
def main():
    global audio_path
    audio_path = input("请输入会议录音文件路径: ")
    analyze_emotion = input("是否分析情绪？(y/n): ").strip().lower() == 'y'

    if not os.path.exists(audio_path):
        print("文件不存在，请重新输入。")
        return

    # 说话人识别
    speakers = identify_speakers(audio_path)

    # 生成报告
    report = generate_report(speakers, analyze_emotion)

    # 保存为文本文件
    output_path = "speech_analysis.txt"
    with open(output_path, "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(report)
    print(f"分析报告已生成，保存路径: {output_path}")

if __name__ == "__main__":
    main()

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3. 示例输出（speech_analysis.txt）

# 语音行为分析报告

## 会议录音文件: meeting_recording.wav
## 说话人识别结果:
- 说话人1: 张三：大家好，今天会议主要讨论项目A的进度和资源分配。（约30秒）
- 说话人2: 李四：目前项目A已完成80%，但测试环节尚未开始。（约25秒）
- 说话人3: 王五：建议增加测试时间，避免后期风险。（约15秒）

## 情绪分析结果:
- 说话人1: 情绪状态为积极（关键词：信心、计划、完成）
- 说话人2: 情绪状态为中性（关键词：数据、测试、问题）
- 说话人3: 情绪状态为消极（关键词：困难、风险、延迟）

## 总结:
本次会议中，张三表现出较强的信心，李四较为理性中立，王五则表达了对项目风险的担忧。

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总结

本项目通过 Python 实现了一个本地化的 AI 语音行为分析助手，能够识别会议中的发言者并分析其情绪状态。整个系统结构清晰，功能明确，适合中级以下开发者在 1~3 天内完成。

项目亮点包括：

• 使用 speaker-diarization 实现说话人识别，准确区分不同发言者。
• 通过关键词匹配实现情绪分类，简单易扩展。
• 使用命令行交互，提升用户使用体验。
• 输出结构化文本报告，便于后续处理与分享。

未来可以进一步扩展为：

• 集成语音识别模型（如 Vosk 或 Whisper）以实现真实语音转文字。
• 使用深度学习模型（如 transformers 或 SpeechBrain）进行更精准的情绪识别。
• 添加 GUI 界面，提升用户体验。
• 支持多语言识别与分析，适应跨国会议场景。

本项目不仅具备实际应用价值，也为开发者提供了学习语音处理、AI模型集成与文本分析的良好实践平台。