如何用AI帮你写周会会议纪要？自动识别发言人并总结重点

AI辅助撰写周会纪要可通过四种路径实现：一、用支持发言人分离的会议工具转写并提炼重点；二、本地部署语音模型离线处理保障数据安全；三、嵌入IM群的轻量级AI机器人实时生成纪要；四、结合PPT与语音双模态分析提升结论识别准确率。

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如果您在周会中需要快速生成会议纪要，但手动记录耗时且容易遗漏关键信息，则可能是由于语音转文字不准确、发言人混淆或重点内容难以提炼。以下是实现AI辅助撰写周会会议纪要的多种操作路径：

一、使用支持发言人分离的会议录音转写工具

该方法依赖于AI对多说话人音频的声纹建模与聚类能力，可自动区分不同发言者并标注对应语句，为后续摘要提供结构化文本基础。

1、在会议开始前，打开腾讯会议或飞书会议等平台的“自动录制+实时转写”功能。

2、确保每位参会者使用独立麦克风并保持发言清晰，避免多人同时讲话。

3、会议结束后，在会议回放页面点击“导出文字稿”，系统将按时间轴和发言人分段输出文本。

4、将导出文本粘贴至支持语义分析的AI工具（如通义听悟、讯飞听见）中，启用“发言人角色识别校准”选项，手动修正误标角色。

5、在工具内选择“生成会议纪要”，AI将基于发言频次、关键词密度及语句位置自动提取待办事项、结论与风险点。

二、通过本地部署语音模型进行离线处理

该方法适用于对数据安全要求较高的企业场景，所有音频与文本均不上传云端，由本地GPU服务器完成声纹分割与NLP摘要。

1、在Linux服务器上安装Whisper.cpp与pyannote.audio 3.1版本，配置CUDA 12.1运行环境。

2、使用pyannote.audio加载预训练的speaker-diarization模型，对会议MP3文件执行说话人分割，生成SAD（语音活动检测）与SD（说话人区分）时间戳文件。

3、调用Whisper.cpp的量化模型（如ggml-base.en.bin），按SD时间戳切片音频并逐段转录，拼接为带角色标签的Markdown文本。

4、编写Python脚本调用Llama-3-8B-Instruct本地大模型，输入格式为：“请从以下会议记录中提取：①三位以上成员确认的行动项（含负责人与截止日）；②未达成共识的议题；③技术方案变更点。忽略寒暄与重复陈述。”

5、将模型输出结果复制至Excel模板，自动填充“任务编号、责任人、交付物、DDL”四列字段。

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三、在微信/钉钉群内嵌入轻量级AI纪要机器人

该方法利用企业IM平台的开放API，将会议语音消息实时推送至轻量化ASR+LLM服务链路，实现“发语音→收纪要”的闭环。

1、在钉钉管理后台开通“智能工作台”，添加“纪要小助手”微应用并授权读取群语音消息权限。

2、会议期间，任一成员在群内发送60秒以内语音消息，机器人自动触发语音下载与ASR解析。

3、若语音中出现“我负责”“下周三前”“需法务审核”等触发词，机器人立即高亮标记并归类至待办池。

4、每日18:00整，机器人向群主私信发送当日累计语音摘要卡片，卡片含已识别7位发言人、提取12条行动项、3处待决争议统计栏。

5、群主点击卡片中的“导出Word”按钮，下载含标准标题页、发言实录节选、结构化待办表的双栏排版文档。

四、基于会议PPT与语音双模态联合分析

该方法突破纯语音理解局限，将演示文稿视觉线索作为语义锚点，提升重点结论识别准确率，尤其适用于方案评审类会议。

1、提前将本次会议PPT上传至Notion AI空间，并设置“会议资料”数据库关联字段为“周会日期”与“主讲人”。

2、会议中使用OBS采集屏幕画面与系统声音，保存为MKV格式，确保PPT翻页动作与语音流时间同步。

3、用MoviePy提取每页PPT停留时段的音频片段，调用Qwen-VL模型对PPT截图做OCR+图文推理，生成“第5页：架构图→涉及服务熔断策略调整”描述。

4、将每段音频转写文本与对应PPT语义描述拼接，输入微调后的ChatGLM3-6B模型，指令为：“对比下方语音文本与PPT语义描述，仅输出PPT中被口头确认修改的内容，格式为‘[页码] 修改项：XXX’。”

5、AI返回结果中，[P7] 修改项：订单超时阈值由30s下调至15s，运营侧需同步更新SOP文档被自动加粗并置顶显示。

以上就是如何用AI帮你写周会会议纪要？自动识别发言人并总结重点的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！