【办公】会议纪要智能体：录音转文字、总结要点、跟踪任务
章节概述
会议是现代办公中不可或缺的一部分，但会议纪要的整理往往耗时耗力。传统的会议纪要通常由人工记录，不仅效率低下，还容易遗漏重要信息。本章节将介绍如何构建会议纪要智能体，实现自动录音转文字、提取关键信息、生成会议摘要和跟踪任务执行，帮助企业和团队提高会议效率和决策质量。
核心知识点讲解
1. 会议纪要智能体的架构设计
会议纪要智能体通常由以下几个核心组件组成：
- 语音处理系统：负责录音采集和语音转文字
- 文本分析系统：提取关键信息、识别决策和任务
- 摘要生成系统：生成会议摘要和要点总结
- 任务管理系统：跟踪任务分配和执行状态
- 存储与分享系统：保存会议记录和分享给相关人员
2. 技术选型与集成方案
构建会议纪要智能体的关键技术和工具：
- 语音转文字：OpenAI Whisper、Google Speech-to-Text、Microsoft Azure Speech Service
- 文本分析：LangChain、Hugging Face Transformers、 spaCy
- 摘要生成：GPT系列模型、Claude、Anthropic
- 任务管理：Todoist API、Microsoft To Do API、Asana API
- 存储系统：Google Drive、Microsoft OneDrive、Notion API
3. 语音处理技术
语音转文字的实现方法和优化策略：
- 实时录音：使用PyAudio或SoundDevice进行音频采集
- 音频预处理：降噪、音量归一化、分割处理
- 批量转写：处理已有的会议录音文件
- 多语言支持：处理多语言混合的会议内容
- ** speaker diarization**：区分不同发言人
4. 文本分析与信息提取
从会议文本中提取关键信息的技术：
- 实体识别：识别人物、组织、时间、地点等实体
- 关键词提取：识别会议中的核心关键词
- 主题分类：自动分类会议讨论的主题
- 决策识别：识别会议中做出的决策
- 任务提取：识别会议中分配的任务和责任人
5. 摘要生成与呈现
生成高质量会议摘要的方法：
- 提取式摘要：从原始文本中提取重要句子
- 生成式摘要：基于理解生成连贯的摘要
- 层次化摘要：生成不同粒度的摘要（详细版、简版）
- 结构化摘要：按照固定格式组织摘要内容
- 多模态呈现：结合文本、图表等多种形式
实用案例分析
案例：企业日常会议纪要系统
场景描述
某企业需要一个智能会议纪要系统，能够：
- 自动录制会议内容并转写为文字
- 提取会议中的关键信息和决策
- 生成结构化的会议摘要
- 识别和跟踪会议中分配的任务
- 将会议纪要分享给相关人员
技术实现
1. 系统架构
┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
│ 录音采集模块 │◄────┤ 会议纪要智能体 │◄────┤ LLM服务 │
└─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘
▲ ▲ ▲
│ │ │
┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
│ 语音转文字模块 │ │ 文本分析模块 │ │ 摘要生成模块 │
└─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘
▲ ▲ ▲
│ │ │
┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐ ┌─────────────────┐
│ 任务提取模块 │ │ 任务管理模块 │ │ 存储与分享模块 │
└─────────────────┘ └─────────────────┘ └─────────────────┘2. 代码实现
2.1 核心模块
import os
import time
import json
import datetime
from typing import List, Dict, Optional
class MeetingMinutesAgent:
def __init__(self, config_path: str = "config.json"):
# 加载配置
with open(config_path, "r", encoding="utf-8") as f:
self.config = json.load(f)
# 初始化各个模块
self.audio_recorder = AudioRecorder()
self.speech_to_text = SpeechToTextConverter(self.config.get("whisper_model", "base"))
self.text_analyzer = TextAnalyzer()
self.summary_generator = SummaryGenerator()
self.task_extractor = TaskExtractor()
self.task_manager = TaskManager(self.config.get("task_management"))
self.storage = StorageManager(self.config.get("storage"))
def record_meeting(self, duration: Optional[int] = None) -> str:
"""录制会议内容"""
print("开始录制会议...")
audio_file = self.audio_recorder.record(duration)
print(f"会议录制完成，保存为: {audio_file}")
return audio_file
def process_audio(self, audio_file: str) -> str:
"""处理录音文件，转写为文字"""
print("正在转写会议内容...")
transcript = self.speech_to_text.transcribe(audio_file)
print("转写完成")
return transcript
def analyze_meeting(self, transcript: str) -> Dict:
"""分析会议内容，提取关键信息"""
print("正在分析会议内容...")
analysis = self.text_analyzer.analyze(transcript)
print("分析完成")
return analysis
def generate_summary(self, transcript: str, analysis: Dict) -> str:
"""生成会议摘要"""
print("正在生成会议摘要...")
summary = self.summary_generator.generate(transcript, analysis)
print("摘要生成完成")
return summary
def extract_tasks(self, transcript: str, analysis: Dict) -> List[Dict]:
"""提取会议中的任务"""
print("正在提取任务...")
tasks = self.task_extractor.extract(transcript, analysis)
print(f"提取到 {len(tasks)} 个任务")
return tasks
def manage_tasks(self, tasks: List[Dict]) -> List[Dict]:
"""管理和跟踪任务"""
print("正在管理任务...")
managed_tasks = self.task_manager.add_tasks(tasks)
print("任务管理完成")
return managed_tasks
def save_and_share(self, meeting_data: Dict) -> str:
"""保存会议记录并分享"""
print("正在保存会议记录...")
document_url = self.storage.save(meeting_data)
print(f"会议记录已保存并分享: {document_url}")
return document_url
def run(self, audio_file: Optional[str] = None, duration: Optional[int] = None) -> Dict:
"""运行完整的会议纪要流程"""
# 1. 录制或使用已有录音
if not audio_file:
audio_file = self.record_meeting(duration)
# 2. 转写为文字
transcript = self.process_audio(audio_file)
# 3. 分析会议内容
analysis = self.analyze_meeting(transcript)
# 4. 生成摘要
summary = self.generate_summary(transcript, analysis)
# 5. 提取任务
tasks = self.extract_tasks(transcript, analysis)
# 6. 管理任务
managed_tasks = self.manage_tasks(tasks)
# 7. 构建会议数据
meeting_data = {
"title": f"会议记录 - {datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M')}",
"transcript": transcript,
"analysis": analysis,
"summary": summary,
"tasks": managed_tasks,
"audio_file": audio_file,
"timestamp": datetime.datetime.now().isoformat()
}
# 8. 保存和分享
document_url = self.save_and_share(meeting_data)
meeting_data["document_url"] = document_url
return meeting_data2.2 语音处理模块
import pyaudio
import wave
import os
from datetime import datetime
class AudioRecorder:
def __init__(self, output_dir: str = "recordings"):
self.output_dir = output_dir
os.makedirs(self.output_dir, exist_ok=True)
def record(self, duration: Optional[int] = None) -> str:
"""录制音频，返回保存的文件路径"""
CHUNK = 1024
FORMAT = pyaudio.paInt16
CHANNELS = 2
RATE = 44100
p = pyaudio.PyAudio()
stream = p.open(format=FORMAT,
channels=CHANNELS,
rate=RATE,
input=True,
frames_per_buffer=CHUNK)
print("录音中... 按 Ctrl+C 停止录音")
frames = []
start_time = datetime.now()
try:
while True:
if duration and (datetime.now() - start_time).total_seconds() >= duration:
break
data = stream.read(CHUNK)
frames.append(data)
except KeyboardInterrupt:
print("\n录音停止")
stream.stop_stream()
stream.close()
p.terminate()
# 保存文件
filename = f"meeting_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.wav"
filepath = os.path.join(self.output_dir, filename)
wf = wave.open(filepath, 'wb')
wf.setnchannels(CHANNELS)
wf.setsampwidth(p.get_sample_size(FORMAT))
wf.setframerate(RATE)
wf.writeframes(b''.join(frames))
wf.close()
return filepath
class SpeechToTextConverter:
def __init__(self, model: str = "base"):
try:
import whisper
self.model = whisper.load_model(model)
except ImportError:
print("Whisper not installed. Please install with 'pip install openai-whisper'")
self.model = None
def transcribe(self, audio_file: str) -> str:
"""将音频文件转写为文字"""
if not self.model:
raise Exception("Whisper model not initialized")
result = self.model.transcribe(audio_file, language="zh")
return result["text"]2.3 文本分析与摘要生成模块
from langchain.prompts import PromptTemplate
from langchain.chat_models import ChatOpenAI
from langchain.chains import LLMChain
class TextAnalyzer:
def __init__(self):
self.llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0.3)
self.analysis_prompt = PromptTemplate(
input_variables=["transcript"],
template="""请分析以下会议记录，提取以下信息：
1. 会议主题
2. 主要讨论内容
3. 做出的决策
4. 提到的关键人物
5. 讨论的时间节点
6. 其他重要信息
会议记录：
{transcript}
请以JSON格式返回分析结果，键名分别为：topic, discussions, decisions, key_persons, timeframes, other_information"""
)
self.analysis_chain = LLMChain(llm=self.llm, prompt=self.analysis_prompt)
def analyze(self, transcript: str) -> Dict:
"""分析会议文本，提取关键信息"""
result = self.analysis_chain.run(transcript)
try:
import json
return json.loads(result)
except json.JSONDecodeError:
# 如果返回的不是有效的JSON，返回原始结果
return {"raw_analysis": result}
class SummaryGenerator:
def __init__(self):
self.llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0.3)
self.summary_prompt = PromptTemplate(
input_variables=["transcript", "analysis"],
template="""请根据以下会议记录和分析结果，生成一份结构化的会议摘要：
会议记录：
{transcript}
分析结果：
{analysis}
摘要应包含以下部分：
1. 会议概览（时间、主题、参与人员）
2. 讨论要点
3. 做出的决策
4. 分配的任务
5. 后续行动计划
请使用简洁明了的语言，突出重点内容，确保摘要全面准确地反映会议内容。"""
)
self.summary_chain = LLMChain(llm=self.llm, prompt=self.summary_prompt)
def generate(self, transcript: str, analysis: Dict) -> str:
"""生成会议摘要"""
import json
analysis_str = json.dumps(analysis, ensure_ascii=False)
return self.summary_chain.run(transcript=transcript, analysis=analysis_str)
class TaskExtractor:
def __init__(self):
self.llm = ChatOpenAI(model_name="gpt-3.5-turbo", temperature=0.3)
self.task_prompt = PromptTemplate(
input_variables=["transcript", "analysis"],
template="""请从以下会议记录和分析结果中提取所有任务分配：
会议记录：
{transcript}
分析结果：
{analysis}
对于每个任务，请提取以下信息：
1. 任务描述
2. 负责人
3. 截止日期（如果有）
4. 优先级（高、中、低）
5. 相关背景信息
请以JSON格式返回提取的任务列表，每个任务是一个包含上述字段的对象。"""
)
self.task_chain = LLMChain(llm=self.llm, prompt=self.task_prompt)
def extract(self, transcript: str, analysis: Dict) -> List[Dict]:
"""提取会议中的任务"""
import json
analysis_str = json.dumps(analysis, ensure_ascii=False)
result = self.task_chain.run(transcript=transcript, analysis=analysis_str)
try:
return json.loads(result)
except json.JSONDecodeError:
return []2.4 任务管理与存储模块
import requests
import os
import json
from datetime import datetime
class TaskManager:
def __init__(self, config: Optional[Dict] = None):
self.config = config or {}
self.task_service = self.config.get("service", "local")
def add_tasks(self, tasks: List[Dict]) -> List[Dict]:
"""添加任务到任务管理系统"""
if self.task_service == "todoist":
return self._add_to_todoist(tasks)
elif self.task_service == "microsoft_todo":
return self._add_to_microsoft_todo(tasks)
else:
return self._add_to_local(tasks)
def _add_to_local(self, tasks: List[Dict]) -> List[Dict]:
"""保存任务到本地文件"""
os.makedirs("tasks", exist_ok=True)
filename = f"tasks_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M%S')}.json"
filepath = os.path.join("tasks", filename)
with open(filepath, "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump(tasks, f, ensure_ascii=False, indent=2)
print(f"任务已保存到本地文件: {filepath}")
return tasks
def _add_to_todoist(self, tasks: List[Dict]) -> List[Dict]:
"""添加任务到Todoist"""
# 这里是示例实现，实际使用需要根据Todoist API文档进行调整
api_token = self.config.get("api_token")
if not api_token:
print("Todoist API token not configured")
return self._add_to_local(tasks)
# Todoist API实现
for task in tasks:
# 调用Todoist API添加任务
pass
return tasks
def _add_to_microsoft_todo(self, tasks: List[Dict]) -> List[Dict]:
"""添加任务到Microsoft To Do"""
# 这里是示例实现，实际使用需要根据Microsoft To Do API文档进行调整
api_token = self.config.get("api_token")
if not api_token:
print("Microsoft To Do API token not configured")
return self._add_to_local(tasks)
# Microsoft To Do API实现
for task in tasks:
# 调用Microsoft To Do API添加任务
pass
return tasks
class StorageManager:
def __init__(self, config: Optional[Dict] = None):
self.config = config or {}
self.storage_service = self.config.get("service", "local")
def save(self, meeting_data: Dict) -> str:
"""保存会议数据到存储系统"""
if self.storage_service == "notion":
return self._save_to_notion(meeting_data)
elif self.storage_service == "google_drive":
return self._save_to_google_drive(meeting_data)
else:
return self._save_to_local(meeting_data)
def _save_to_local(self, meeting_data: Dict) -> str:
"""保存会议数据到本地文件"""
os.makedirs("meeting_minutes", exist_ok=True)
filename = f"{meeting_data['title'].replace(' ', '_')}.json"
filepath = os.path.join("meeting_minutes", filename)
with open(filepath, "w", encoding="utf-8") as f:
json.dump(meeting_data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
return os.path.abspath(filepath)
def _save_to_notion(self, meeting_data: Dict) -> str:
"""保存会议数据到Notion"""
# 这里是示例实现，实际使用需要根据Notion API文档进行调整
api_token = self.config.get("api_token")
if not api_token:
print("Notion API token not configured")
return self._save_to_local(meeting_data)
# Notion API实现
# 调用Notion API创建页面
return "Notion页面URL"
def _save_to_google_drive(self, meeting_data: Dict) -> str:
"""保存会议数据到Google Drive"""
# 这里是示例实现，实际使用需要根据Google Drive API文档进行调整
credentials = self.config.get("credentials")
if not credentials:
print("Google Drive credentials not configured")
return self._save_to_local(meeting_data)
# Google Drive API实现
# 调用Google Drive API创建文档
return "Google Drive文档URL"3. 配置文件示例
{
"whisper_model": "base",
"task_management": {
"service": "local",
"api_token": "YOUR_API_TOKEN"
},
"storage": {
"service": "local",
"api_token": "YOUR_API_TOKEN",
"credentials": "PATH_TO_CREDENTIALS"
}
}4. 使用示例
if __name__ == "__main__":
# 初始化会议纪要智能体
agent = MeetingMinutesAgent()
# 运行完整流程（录制5分钟会议）
# meeting_data = agent.run(duration=300)
# 或使用已有录音文件
audio_file = "recordings/meeting_20231001_100000.wav"
meeting_data = agent.run(audio_file=audio_file)
# 打印结果
print("\n会议摘要:")
print(meeting_data["summary"])
print("\n提取的任务:")
for task in meeting_data["tasks"]:
print(f"- {task['description']} (负责人: {task['负责人']}, 截止日期: {task.get('截止日期', '未指定')})")
print(f"\n会议记录已保存至: {meeting_data['document_url']}")代码优化与性能考虑
1. 性能优化策略
并行处理：
- 使用多线程或异步处理同时进行录音和预处理
- 批量处理多个音频文件
- 并行调用不同的AI服务
缓存机制：
- 缓存语音转文字的结果
- 缓存常见的摘要模板
- 缓存任务提取的规则
资源管理：
- 合理控制模型加载和内存使用
- 及时释放不再需要的资源
- 优化API调用频率和批处理大小
2. 准确性提升
语音转文字优化：
- 使用更高级的Whisper模型（如medium或large）
- 针对特定领域的词汇进行微调
- 结合说话人识别提高准确性
文本分析优化：
- 使用领域特定的关键词词典
- 结合上下文信息提高实体识别准确性
- 利用历史会议数据训练模型
摘要生成优化：
- 调整提示词模板以获得更符合要求的摘要
- 使用更强大的LLM模型
- 实现摘要质量评估和反馈机制
常见问题与解决方案
1. 语音识别准确性问题
问题：语音转文字的准确性不高，尤其是在多人发言、口音较重或环境嘈杂的情况下。
解决方案：
- 使用更高级的Whisper模型（如large）
- 进行音频预处理，包括降噪和音量归一化
- 针对特定领域的词汇进行微调
- 结合人工校对和修正机制
2. 任务提取不完整问题
问题：自动提取的任务可能不完整或不准确，遗漏重要任务或错误识别任务。
解决方案：
- 优化任务提取的提示词模板
- 结合规则引擎和机器学习方法
- 提供人工审核和补充的界面
- 利用历史数据训练专门的任务提取模型
3. 会议摘要质量问题
问题：生成的会议摘要可能过于冗长或不够全面，没有突出重点内容。
解决方案：
- 调整摘要生成的提示词模板
- 使用更强大的LLM模型
- 实现层次化摘要，生成不同粒度的摘要
- 结合用户反馈持续优化摘要质量
4. 系统集成问题
问题：会议纪要系统与企业现有的任务管理、存储和协作工具集成困难。
解决方案：
- 提供标准化的API接口
- 开发针对常见工具的集成插件
- 支持导出为多种格式（PDF、Word、Markdown等）
- 实现自定义集成的配置界面
总结与展望
本章节介绍了如何构建会议纪要智能体，实现自动录音转文字、提取关键信息、生成会议摘要和跟踪任务执行。通过集成语音识别、自然语言处理和任务管理技术，我们可以大大提高会议效率和决策质量，减少人工劳动，让团队成员更加专注于核心业务。
未来的发展方向包括：
- 实时会议分析：在会议进行过程中实时分析和生成摘要
- 多模态输入：结合视频、幻灯片等多种输入形式
- 智能推荐：基于会议内容推荐相关资源和决策支持
- 情感分析：分析会议参与者的情感和态度
- 预测性分析：基于历史会议数据预测项目进展和风险
- 跨语言支持：处理多语言混合的国际会议
通过不断探索和创新，会议纪要智能体将在未来的办公自动化中发挥越来越重要的作用，为企业和团队创造更大的价值。