【限时免费】项目实战：用MiniCPM-o-2_6构建一个智能会议纪要生成器，只需100行代码！-优快云博客

项目实战：用MiniCPM-o-2_6构建一个智能会议纪要生成器，只需100行代码！

【免费下载链接】MiniCPM-o-2_6 项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/openbmb/MiniCPM-o-2_6

项目构想：我们要做什么？

在现代职场中，会议是沟通和决策的重要方式，但会议纪要的整理往往耗时耗力。为了解决这一问题，我们设计了一个智能会议纪要生成器。该应用能够：

输入：一段会议录音（支持中英文双语）或会议视频。
输出：自动生成的会议纪要，包括会议主题、关键讨论点、决策事项和待办任务。

通过MiniCPM-o-2_6的多模态能力，该应用不仅能处理音频和视频输入，还能提取关键信息并生成结构化的会议纪要，大大提升工作效率。

技术选型：为什么是MiniCPM-o-2_6？

MiniCPM-o-2_6是一个强大的多模态大模型，具有以下核心亮点，非常适合实现智能会议纪要生成器：

领先的语音处理能力：支持中英文双语实时语音对话，能够高效完成语音转文本（ASR）任务，并理解语义。
强大的视觉能力：支持视频输入，能够从会议视频中提取关键帧信息。
高效的多模态处理：模型采用端到端架构，能够同时处理音频和视频流，生成连贯的文本输出。
轻量化与高效：模型参数量适中，适合在本地设备或边缘端部署，响应速度快。

这些特性使得MiniCPM-o-2_6成为构建智能会议纪要生成器的理想选择。

核心实现逻辑

项目的核心逻辑分为以下几步：

音频/视频输入处理：
- 如果是音频输入，直接调用MiniCPM-o-2_6的语音转文本功能。
- 如果是视频输入，提取关键帧并调用模型的视觉理解能力。
会议内容分析：
- 使用模型的多模态能力，结合上下文生成会议内容的摘要。
结构化输出：
- 通过设计Prompt，让模型将摘要分为“会议主题”、“关键讨论点”、“决策事项”和“待办任务”四个部分。
结果展示：
- 将生成的会议纪要以文本形式输出。

代码全览与讲解

以下是完整的项目代码，基于MiniCPM-o-2_6的快速上手代码扩展而来：

import torch
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

# 加载模型和分词器
model_name = "openbmb/MiniCPM-o-2_6"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.float16)

# 定义会议纪要生成的Prompt
def generate_meeting_summary(audio_path=None, video_path=None):
    if audio_path:
        # 处理音频输入
        input_text = "请将以下会议录音转换为文本并生成会议纪要："
        # 调用语音转文本功能（伪代码）
        transcribed_text = model.transcribe_audio(audio_path)
        prompt = f"{input_text}\n{transcribed_text}"
    elif video_path:
        # 处理视频输入
        input_text = "请分析以下会议视频并生成会议纪要："
        # 提取视频关键帧（伪代码）
        video_frames = model.extract_frames(video_path)
        prompt = f"{input_text}\n{video_frames}"
    else:
        return "错误：未提供有效的输入文件。"

    # 生成会议纪要
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
    outputs = model.generate(**inputs, max_length=500)
    summary = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

    return summary

# 示例调用
audio_file = "meeting_audio.wav"
summary = generate_meeting_summary(audio_path=audio_file)
print(summary)

代码讲解：

模型加载：使用transformers库加载MiniCPM-o-2_6模型和分词器。
输入处理：根据输入类型（音频或视频）调用不同的处理逻辑。
Prompt设计：通过精心设计的Prompt，引导模型生成结构化的会议纪要。
结果生成：调用模型的生成功能，输出会议纪要。

效果展示与功能扩展

效果展示

假设输入一段会议录音，生成的会议纪要可能如下：

会议主题：项目进度汇报
关键讨论点：
1. 前端开发进度滞后，需加快进度。
2. 后端接口已基本完成，等待联调。
决策事项：
1. 前端团队需在下周一前完成剩余任务。
2. 后端团队本周五提供联调环境。
待办任务：
1. 项目经理跟进前端进度。
2. 测试团队准备测试用例。

功能扩展

多语言支持：扩展支持更多语言的会议录音。
实时处理：结合流式处理技术，实现实时会议纪要生成。
个性化模板：允许用户自定义会议纪要的模板和格式。
集成到办公软件：将应用集成到Teams、Zoom等会议平台中。

通过这个项目，我们展示了如何利用MiniCPM-o-2_6的强大能力快速构建一个实用的智能应用。希望这篇教程能激发你的灵感，动手尝试更多有趣的项目！