---

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语音转文字工具逐渐成为提升会议效率的重要手段。

本项目旨在开发一个本地化的AI语音转文字助手，用户只需上传会议录音文件，即可自动将语音内容转为文字，并生成结构化的会议纪要，如关键决议、待办事项等。项目使用 Python 实现，核心技术包括语音识别、AI文本摘要、文件操作与命令行交互，适合中级以下开发者在 1~3 夭内完成。

---

项目目标

本项目的目标是构建一个本地化、隐私安全、功能明确的语音转文字助手，具备以下核心功能：

• 语音识别：使用 vosk 进行本地语音转文字，无需联网。
• 文本摘要：使用 transformers 库中的 distilbart 模型进行文本摘要，提取关键信息。
• 结构化输出：将语音识别结果和关键点整理为 Markdown 格式文档。
• 命令行交互：通过 input() 函数与用户进行交互，提升使用体验。

---

技术实现思路

1. 语音识别模块
   • 使用 pydub 将 .mp3 转换为 .wav 格式。
   • 使用 vosk 进行本地语音识别，支持中文。
   • 处理语音识别错误，如无法识别或音频质量差。
2. 文本摘要模块
   • 使用 transformers 库加载 distilbart 模型进行摘要生成。
   • 提取会议中的关键信息，如决议、待办事项、讨论焦点等。
3. 文件保存模块
   • 将语音识别结果和AI提取的关键点保存为 Markdown 格式文件。
   • 支持用户自定义输出路径或使用默认路径。
4. 命令行交互模块
   • 提示用户输入录音文件路径。
   • 提供是否提取关键点的选项。
   • 显示处理进度和结果。

---

示例代码（Python）

# ai_meeting_assistant.py

import os
import json
from pydub import AudioSegment
import vosk
import wave
from transformers import pipeline

# 语音转文字函数
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)
        file_path = file_path.replace('.mp3', '.wav')
        audio.export(file_path, format="wav")

    # 初始化Vosk模型
    model = vosk.Model(model_name="vosk-model-cn-0.22")
    wf = wave.open(file_path, "rb")
    rec = vosk.KaldiRecognizer(model, wf.getframerate())

    result = ""
    while True:
        data = wf.readframes(4000)
        if len(data) == 0:
            break
        if rec.AcceptWaveform(data):
            result += json.loads(rec.Result())["text"] + " "
    result += json.loads(rec.FinalResult())["text"]

    return result.strip()

# AI关键点提取函数（使用transformers库）
def extract_key_points(text):
    summarizer = pipeline("summarization", model="sshleifer/distilbart-cnn-12-6", device=0 if torch.cuda.is_available() else -1)
    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()

---

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。

---

总结

本项目通过 Python 实现了一个本地化的语音转文字助手，结合 pydub、vosk 和 transformers 等技术，实现了从语音识别到关键点提取的全流程。项目结构清晰，功能明确，适合中级以下开发者学习和实践。通过该项目，开发者可以深入了解语音处理、AI模型调用和文件操作等关键技术，为后续开发更复杂的 AI 工具打下坚实基础。