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背景介绍

在现代办公环境中，会议已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整理，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语音会议助手应运而生，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语音会议助手工具，使用Python语言开发，结合语音识别与AI文本摘要技术，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。

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项目目标

本项目旨在开发一个基于语音的AI会议助手工具，实现以下功能：

• 上传录音文件（支持.wav、.mp3格式）
• 自动将语音转为文字
• 使用AI模型提取会议中的关键点（如决议、待办事项、讨论焦点）
• 生成结构化的会议纪要文档（.md格式）

通过本项目，开发者可以掌握语音识别、文本处理、AI摘要生成、文件操作等核心技术，提升对AI在实际办公场景中的应用理解。

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技术实现思路

本项目主要由以下几个模块组成：

1. 语音识别模块

使用 SpeechRecognition 库结合 Google Web Speech API 进行语音识别。对于 .mp3 文件，使用 pydub 进行格式转换为 .wav，以兼容 SpeechRecognition 的输入要求。

2. AI关键点提取模块

使用 transformers 库中的 summarization 模型（如 distilbart-cnn-12-6）对识别出的文本进行摘要处理，提取会议中的关键信息。

3. 文件保存模块

将语音识别结果与AI提取的关键点整合，生成Markdown格式的会议纪要文件，并保存到本地。

4. 命令行交互模块

通过 input() 函数与用户交互，提示用户输入录音文件路径，并选择是否提取关键点。

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示例代码（Python）

# ai_meeting_assistant.py

import os
import speech_recognition as sr
from pydub import AudioSegment
from transformers import pipeline
import torch

# 语音识别函数
def audio_to_text(file_path):
    # 如果是mp3文件，先转换为wav
    if file_path.endswith('.mp3'):
        audio = AudioSegment.from_mp3(file_path)
        wav_path = file_path.replace('.mp3', '.wav')
        audio.export(wav_path, format="wav")
        file_path = wav_path

    r = sr.Recognizer()
    with sr.AudioFile(file_path) as source:
        audio = r.record(source)
    try:
        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关键点提取函数（使用transformers库）
def extract_key_points(text):
    # 检查是否可用GPU
    device = 0 if torch.cuda.is_available() else -1
    summarizer = pipeline("summarization", model="sshleifer/distilbart-cnn-12-6", device=device)
    summary = summarizer(text, max_length=150, min_length=30, do_sample=False)
    return summary[0]['summary_text']

# 保存会议纪要到文件
def save_minutes(text, summary, filename="meeting_summary.md"):
    content = f"# 会议纪要\n\n## 语音转文字内容\n\n{text}\n\n## 关键点提取\n\n- {summary.replace('. ', '.\n- ')}"
    with open(filename, "w", encoding="utf-8") as f:
        f.write(content)
    print(f"会议纪要已保存至 {os.path.abspath(filename)}")

# 主程序
def main():
    file_path = input("请输入会议录音文件路径: ").strip()
    if not os.path.exists(file_path):
        print("文件不存在，请检查路径。")
        return

    extract_summary = input("是否提取关键点？(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。")

    if extract_summary:
        print("正在提取关键点...")
        key_points = extract_key_points(text)
    else:
        key_points = ""

    print("正在生成会议纪要...")
    save_minutes(text, key_points)

if __name__ == "__main__":
    main()

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代码说明

• 依赖库安装：
  • SpeechRecognition: 用于语音识别。
  • pydub: 用于音频格式转换。
  • transformers: 用于文本摘要模型调用。
  • torch: 用于模型推理（可选，用于GPU加速）。

安装命令如下：

pip install SpeechRecognition pydub transformers torch

• 语音识别部分：
  • 使用 SpeechRecognition 的 AudioFile 读取音频文件。
  • 使用 Google Web Speech API 进行语音识别，支持中文（language="zh-CN"）。
• 关键点提取部分：
  • 使用 transformers 的 summarization 模型进行文本摘要。
  • 模型 distilbart-cnn-12-6 是轻量级模型，适合本地运行。
• 文件输出部分：
  • 生成Markdown格式的会议纪要，内容包括语音转文字结果和AI提取的关键点。

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项目意义

本项目为用户提供了一种快速、高效的会议记录方式，尤其适合需要频繁整理会议内容的职场人士，如项目经理、会议记录员、行政人员等。通过AI技术的辅助，用户无需手动整理会议内容，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，具备较高的学习与实用价值。

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总结

通过本项目，开发者可以掌握从语音识别到文本摘要的完整流程，了解如何在实际场景中使用AI技术提升办公效率。项目结构清晰、代码简洁，适合中级以下开发者快速上手。未来可以进一步扩展功能，如支持多语言、添加发言人识别、集成企业知识库等，使工具更加智能化和实用化。