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背景介绍

在现代办公环境中，会议已成为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依赖人工记录，不仅耗时费力，还容易遗漏关键信息。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，并提取关键内容，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。

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项目目标

本项目的核心目标是实现一个命令行交互式的AI会议纪要生成工具，用户只需上传录音文件，即可自动生成结构化的会议纪要文档。项目包含以下功能：

• 读取音频文件并进行语音识别
• 调用AI模型生成会议摘要
• 生成Markdown格式的会议纪要文档
• 提供用户交互界面

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技术实现思路

1. 音频文件处理与语音识别

使用 SpeechRecognition 库读取 .wav 或 .mp3 格式的音频文件，并调用 Google Web Speech API 进行语音识别。如果音频格式不兼容，可以使用 pydub 进行格式转换。

2. AI内容摘要

通过调用本地或云端的AI模型（如豆包、星辰等），对识别出的文本内容进行摘要处理，提取关键信息如会议时间、参会人员、讨论要点、待办事项等。

3. 文件保存与输出

将生成的会议纪要内容保存为 .md 文件，便于后续编辑和分享。用户可选择是否生成详细版本。

4. 命令行交互

通过 input() 函数实现简单的命令行交互，提示用户输入文件路径和是否生成详细纪要。

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示例代码（Python）

# ai_meeting_minutes.py

import speech_recognition as sr
from pydub import AudioSegment
import os

# 语音识别函数
def audio_to_text(file_path):
    # 检查文件是否存在
    if not os.path.exists(file_path):
        return "文件不存在，请检查路径。"

    # 音频格式转换（如果需要）
    if file_path.endswith('.mp3'):
        audio = AudioSegment.from_mp3(file_path)
        file_path = file_path.replace('.mp3', '.wav')
        audio.export(file_path, format='wav')

    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模型调用模拟函数（实际中可替换为真实API调用）
def generate_minutes(text, detailed=True):
    # 模拟生成会议纪要内容
    if detailed:
        return f"""# 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)
"""
    else:
        return f"""# 会议纪要

## 会议内容摘要
- 项目进度更新
- 资源分配讨论
"""

# 保存会议纪要到文件
def save_minutes(content, filename="meeting_minutes.md"):
    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():
    print("欢迎使用 AI 会议纪要生成工具！")
    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

    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...")

    if "请求错误" in text or "无法识别" in text:
        print("音频识别失败，请检查文件或网络连接。")
        return

    minutes = generate_minutes(text, detailed)
    save_minutes(minutes)

if __name__ == "__main__":
    main()

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项目说明与扩展建议

1. 语音识别部分

• 当前使用的是 Google Web Speech API，需要网络连接。
• 如果需要离线识别，可以使用 pydub + vosk 或 DeepSpeech 等本地模型。

2. AI摘要部分

• 示例中使用了模拟函数，实际中可集成 豆包、星辰、通义千问 等模型，通过调用其API实现真实内容摘要。
• 例如，使用 requests 调用 豆包 的API，发送文本并接收摘要结果。

3. 输出格式

• 当前输出为Markdown格式，便于后续使用工具（如 pandoc）转为PDF或Word。
• 可扩展为支持 .txt、.docx 等格式。

4. 命令行交互

• 使用 argparse 可以实现更复杂的命令行参数处理，如指定输出路径、自动选择模型版本等。

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总结

本项目通过结合语音识别和AI摘要技术，为用户提供了一个快速生成会议纪要的解决方案。虽然当前版本为模拟实现，但其结构清晰，技术点明确，适合开发者进行学习和扩展。

通过本项目，开发者可以掌握以下技能：

• 音频文件的读取与处理
• 语音识别技术的使用
• AI模型的调用与内容生成
• 命令行交互设计
• 文件读写与格式化输出

未来可进一步扩展为图形界面应用（如使用 tkinter），或集成更多AI模型，实现更智能的会议内容分析与输出。