WhisperLiveKit 会议纪要漏记问题：关键信息提取优化方案

WhisperLiveKit 会议纪要漏记问题分析

会议纪要漏记通常由语音识别准确度、背景噪声干扰、多人同时发言或专业术语识别不足导致。优化关键信息提取需要结合技术调整与流程改进。

优化语音识别准确度

确保使用最新版本的 WhisperLiveKit，其基础模型 Whisper 在语音识别领域表现优异。针对特定场景，可以微调模型以适应行业术语或口音。例如，添加自定义词汇表提升专业名词识别率。

调整音频输入参数，如采样率和比特率，确保清晰音频输入。使用外部麦克风或降噪设备减少环境干扰。测试不同设备的输入效果，选择最佳硬件组合。

实时转录与后处理优化

启用实时转录功能的同时，保留完整录音用于后期校对。结合时间戳标记发言段落，便于回溯和补充遗漏内容。利用 WhisperLiveKit 的段落分割功能，区分不同发言人。

后处理阶段引入自然语言处理工具，如关键词提取算法或命名实体识别（NER），自动标定会议中的决策点、行动项和责任人。示例代码片段：

from transformers import pipeline

ner_pipeline = pipeline("ner", model="dbmdz/bert-large-cased-whole-word-masking-finetuned-conll03")
transcript = "The deadline for the project is next Friday assigned to John"
entities = ner_pipeline(transcript)

多模态辅助记录

集成会议幻灯片或共享屏幕内容作为上下文参考。WhisperLiveKit 支持添加文本注释，将视觉信息与语音记录关联。建立术语知识库，持续更新行业特定词汇。

配置自动摘要功能，通过提取关键句生成精简版纪要。实验不同摘要比例（如20%-30%原长度），观察信息保留完整性。结合规则模板自动生成标准化会议报告。

质量验证流程

设立双人复核机制，技术记录与人工验证并行。开发差异对比工具，标记机器转录与人工修订部分。定期分析漏记案例，归类错误类型并针对性优化。

建立评估指标系统，包括信息完整度、关键点覆盖率、误识别率等。通过持续监控这些指标，迭代改进识别策略。保留历史会议数据用于模型再训练。