核心在于语音转写与语义摘要精准协同：一、听脑AI端到端生成结构化纪要；二、讯飞听见高精度转写+AI定向萃取；三、豆包AI+人工标签法归类三要素；四、Whisper+Qwen本地私有化处理；五、通义双屏实时批注闭环校对。
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如果您已录制会议音频或获得文字记录，但需快速提炼出结构清晰、要素完整的正式纪要，则核心在于将语音转写与语义摘要两个环节精准协同。以下是实现该目标的多种可行路径：
一、听脑AI：录音上传→自动结构化纪要输出
该方案依托DeepSeek-R1满血版大模型，支持端到端处理，可自动识别发言人、锚定议题节点、提取带责任人与截止时间的待办事项，并同步生成思维导图，全程无需人工分段干预。
1、访问官网 http://h5ma.cn/tingnao，使用微信扫码或手机号登录。
2、点击“开始录音”按钮，选择本地音频文件上传，或直接粘贴腾讯会议、飞书、Zoom等平台的回放链接。
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3、系统完成处理后（2小时会议约需2分钟），查看自动生成的文本稿，重点核对发言人标签是否与实际发言顺序及身份一致。
4、点击“生成纪要”，获取含“会议主题”“核心结论”“待办事项（含责任人与截止时间）”“议题分段速览”的完整文档。
5、导出为Word或PDF格式，所有修改均保留原始音频时间戳定位，便于回溯验证。
二、讯飞听见+AI摘要指令组合：高精度转写→定向信息萃取
讯飞听见提供98%普通话识别准确率及19种方言、10种外语支持，其优势在于声纹驱动的智能分角色能力；配合明确提示词调用AI摘要功能，可规避通用总结遗漏关键行动项的问题。
1、打开讯飞听见官网或App，进入“语音转文字”功能界面。
2、导入会议录音文件，设置语种与方言类型，例如“中文-粤语”或“英语-美式”。
3、开启“智能分角色”选项，系统依据声纹自动划分不同发言人段落。
4、转写完成后，在编辑区输入提示词：“提取本次会议中所有明确约定的行动项、时间节点与负责人，按‘任务描述｜责任人｜DDL’三栏表格输出”。
5、对专有名词或技术术语，右键添加至“自定义词库”，后续会议识别准确率将显著提升。
三、豆包AI+结构化标签法：人工轻量标记→AI精准归类
该方法将人工判断力前置，通过标准化标签【任务】【责任人】【时间】锚定关键信息位置，使AI无需理解上下文即可完成三要素聚类，特别适合存在模糊指代或口语冗余严重的录音文本。
1、将语音转写文本全文粘贴至豆包AI输入框。
2、通读全文，在对应位置手动插入标签，格式统一为：【任务】更新用户隐私协议文案；【责任人】法务部王磊；【时间】2026-01-15前。
3、全部标记完成后，在文本末尾另起一行输入：“请根据【】内标签，分类汇总待办事项清单，去除重复项，每项须完整包含三要素”。
4、检查输出结果中是否存在未覆盖的隐含任务，如有，返回原文补标后重试。
四、Whisper本地转写+Qwen-1.8B-Chat离线摘要：全程私有化处理
适用于对数据安全要求极高、禁止上传云端的场景。Whisper.cpp提供轻量级本地语音识别，Qwen-1.8B-Chat作为本地LLM负责摘要生成，所有流程在本机完成，无任何数据外泄风险。
1、下载whisper-bin-x64.zip并解压，同时下载语音模型ggml-medium.bin置于同一目录。
2、将会议录音（WAV/MP3格式）放入该目录，执行命令：./main -m ggml-medium.bin -f 你的录音文件.wav -l zh -otxt。
3、生成.txt文本后，运行summarize.py脚本，加载Qwen-1.8B-Chat模型进行摘要加工。
4、脚本中预设提示词应包含：“请识别并列出所有含‘请XX负责’‘于YYYY-MM-DD前完成’‘确认通过’等决策性表述的句子”。
5、输出结果直接保存为本地Markdown文件，支持后续导入Notion或飞书归档。
五、通义双屏协同模式：实时记录→会中批注→会后校对闭环
通义采用左右双屏设计，左侧为实时转写区，右侧为独立笔记区，允许在会议进行中即时标注疑问、补充背景或插入结构化标签，使纪要逻辑主线在录音结束前即已成形。
1、访问通义官网(https://www.tongyi.com/qianwen/)，点击【开始录音】启动实时记录。
2、会议中在右侧笔记区输入：“此处需法务确认条款”“张总监强调上线不可延期”等带权责指向的短句。
3、会后进入转写稿页面，点击【精准校对】，对识别错误的专业词（如“SLA”误为“SIA”）执行批量替换。
4、使用【按发言人查看】功能调取某位高管发言全文，交叉验证笔记区标注是否覆盖其全部关键主张。
5、导出时选择【问答模式】，系统将核心信息转化为Q&A形式，便于后续复盘与知识沉淀。
