背景介绍
在现代办公环境中，会议是信息传递和决策制定的重要方式。然而，传统的会议记录方式往往效率低下，容易遗漏关键信息。随着人工智能技术的发展，利用语音识别和自然语言处理（NLP）技术，可以实现会议内容的自动转录与结构化整理，极大提升工作效率。
本文将围绕“智能会议纪要生成助手”这一项目，介绍如何使用Python开发一个本地运行的桌面小工具，实现语音输入、文字转录、关键信息提取和结构化输出。该项目适合中级以下开发者在1~3天内完成，具备较高的学习价值。
思路分析
本项目的核心功能包括以下几个模块：
- 语音识别：使用Python的
SpeechRecognition库，实现麦克风输入的语音转文字。 - 信息提取：通过正则表达式或简单的NLP逻辑，提取会议中的关键信息，如时间、负责人、任务、决议等。
- 结构化输出：将提取的信息整理为结构化的文本格式（如TXT或Markdown），并支持导出。
项目不依赖网络服务，所有功能均在本地运行，适合办公场景使用。
代码实现
以下是一个基于Python的完整实现代码，包含语音识别、信息提取和结构化输出功能。
1. 安装依赖
首先，安装所需的Python库：
pip install SpeechRecognition pydub
注意：
pydub需要安装ffmpeg，请确保系统中已安装ffmpeg，或通过pip install ffmpeg-python进行安装。
2. 完整代码实现
import speech_recognition as sr
import re
from datetime import datetime
def record_audio(duration=5):
"""录制音频，持续时间为duration秒"""
r = sr.Recognizer()
with sr.Microphone() as source:
print("请开始说话...")
audio = r.listen(source, timeout=duration)
print("录音结束。")
return audio
def speech_to_text(audio):
"""将音频转为文字"""
r = sr.Recognizer()
try:
text = r.recognize_sphinx(audio, language='chi_sim') # 使用Sphinx进行本地语音识别
print("识别结果：", text)
return text
except sr.UnknownValueError:
print("无法识别音频内容。")
return ""
except sr.RequestError as e:
print("语音识别服务请求失败; {0}".format(e))
return ""
def extract_meeting_info(text):
"""从文本中提取会议信息"""
info = {
'会议主题': None,
'决议内容': [],
'待办事项': [],
'负责人': [],
'截止时间': None
}
# 提取会议主题（假设主题在“会议主要讨论了”之后）
match = re.search(r'会议主要讨论了(.*?)。', text)
if match:
info['会议主题'] = match.group(1).strip()
# 提取决议内容（如“决定在...上线”）
matches = re.findall(r'决定在(.*?)上线', text)
for match in matches:
info['决议内容'].append(f"产品上线日期定为{match.strip()}")
# 提取待办事项和负责人
matches = re.findall(r'(.*?)负责(.*?)。', text)
for name, task in matches:
info['待办事项'].append(f"{name.strip()}负责{task.strip()}")
info['负责人'].append(name.strip())
# 提取截止时间（如“12月25日”）
match = re.search(r'(\d{1,2}月\d{1,2}日)', text)
if match:
info['截止时间'] = match.group(1).strip()
return info
def generate_meeting_summary(info):
"""生成结构化会议纪要"""
summary = f"会议主题：{info['会议主题']}\n"
summary += "决议内容：\n"
for item in info['决议内容']:
summary += f"- {item}\n"
summary += "待办事项：\n"
for item in info['待办事项']:
summary += f"- {item}\n"
summary += f"截止时间：{info['截止时间']}\n"
return summary
def save_to_file(summary, filename="meeting_summary.txt"):
"""将会议纪要保存为文本文件"""
with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(summary)
print(f"会议纪要已保存至 {filename}")
if __name__ == "__main__":
# 步骤1：录制音频
audio = record_audio(duration=10)
# 步骤2：语音转文字
text = speech_to_text(audio)
if not text:
print("未识别到有效内容，程序退出。")
exit()
# 步骤3：提取关键信息
info = extract_meeting_info(text)
# 步骤4：生成结构化纪要
summary = generate_meeting_summary(info)
print("\n生成的会议纪要：")
print(summary)
# 步骤5：保存为文件
save_to_file(summary)
代码说明
- 语音识别：使用
SpeechRecognition库的recognize_sphinx方法，基于本地的Sphinx语音识别引擎进行识别。该方法无需联网，适合本地运行。 - 信息提取：通过正则表达式提取会议中的关键信息，如“决定在…上线”、“负责…”、“截止时间”等。
- 结构化输出：将提取的信息整理为清晰的文本格式，并保存为
.txt文件。
示例运行
输入（用户语音）：
“今天会议主要讨论了新产品的发布时间，我们决定在12月25日上线，由张经理负责协调，李工负责测试。”
输出（结构化会议纪要）：
会议主题：新产品的发布时间
决议内容：
- 产品上线日期定为12月25日
待办事项：
- 张经理负责协调
- 李工负责测试
截止时间：12月25日
总结
本文介绍了如何使用Python开发一个“智能会议纪要生成助手”，涵盖语音识别、信息提取和结构化输出三大核心功能。该项目适合中级以下开发者在短时间内实现，并具备良好的扩展性。未来可进一步引入更复杂的NLP模型（如BERT）来提升信息提取的准确率，或增加Markdown格式输出、GUI界面等高级功能。
通过本项目，开发者可以深入理解语音识别、文本处理与结构化输出的实现方式，为后续开发更复杂的AI应用打下基础。