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SenseVoice 与熙瑾会悟的会议转写链路实践:从多语种 ASR 到结构化纪要

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用户12605133
修改2026-07-08 09:34:54
修改2026-07-08 09:34:54
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概述
本文以 SenseVoice 和 FunASR 为基础,演示如何搭建一套多语种会议转写流程,并进一步说明这类识别结果如何接入上层会议系统。

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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目录
  • 一、引言:会议转写系统的难点不只是识别准确率
  • 二、链路设计:先处理音频,再处理文本
  • 三、环境准备:搭建本地推理环境
  • 四、第一次推理:验证 SenseVoice 是否正常工作
  • 五、音频预处理:统一会议录音格式
  • 六、长会议处理:先用 VAD 找出有效语音片段
  • 七、加入说话人标注:从“说了什么”到“谁说了什么”
  • 八、封装 FastAPI:把模型能力变成内部服务
  • 九、把转写结果交给会议处理模块
  • 十、批量处理历史会议:把存量录音转成可检索资料
  • 十一、本地部署建议:ASR 服务独立容器化
  • 十二、常见问题:多语种会议转写容易踩的坑
    • 1. 中英文混杂识别不稳定
    • 2. 长会议文本重复或断句不自然
    • 3. 多人同时说话导致说话人标注不准
    • 4. 音频事件识别不要过度使用
  • 十三、总结:ASR 负责听清楚,后续链路负责用起来
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