# imeeting 录音AI解析功能技术方案

## 需求分析

用户上传完整的会议录音文件，系统需要完成以下处理：

1. **人声分离**：识别和分离不同的说话人
2. **语音转文字**：将音频内容转换为文字转录
3. **时间戳标记**：为每段对话标记时间戳
4. **智能摘要**：生成会议摘要和关键信息提取

## 技术选择对比

### 1. 语音转文字 (ASR) 技术

#### 选项A：OpenAI Whisper
**优势：**
- 开源免费，支持本地部署
- 多语言支持（包括中文）
- 准确率高，特别是对中文识别效果好
- 支持不同模型大小（tiny, base, small, medium, large）
- 可以输出时间戳信息
- 社区活跃，文档完善

**劣势：**
- 需要GPU加速才能获得最佳性能
- 大模型文件较大（large模型约3GB）
- 处理速度相对较慢

**部署方式：**
```python
import whisper
model = whisper.load_model("medium")
result = model.transcribe("audio.mp3", language="zh")
```

#### 选项B：Azure Speech Services
**优势：**
- 微软云服务，稳定可靠
- 支持实时转录和批量转录
- 中文识别准确率高
- 支持说话人识别
- 自动标点和格式化

**劣势：**
- 需要付费使用
- 依赖网络连接
- 数据隐私考虑

#### 选项C：百度语音识别API
**优势：**
- 针对中文优化
- 识别准确率高
- 提供免费额度
- 国内服务稳定

**劣势：**
- 需要付费（超出免费额度）
- API调用限制
- 数据需上传到百度服务器

### 2. 说话人分离 (Speaker Diarization) 技术

#### 选项A：pyannote-audio
**优势：**
- 开源免费
- 专业的说话人分离库
- 支持实时和批量处理
- 可以与Whisper很好集成
- 输出详细的说话人时间段信息

**劣势：**
- 需要预训练模型
- 对音频质量要求较高
- 处理复杂场景（多人同时说话）效果有限

**使用示例：**
```python
from pyannote.audio import Pipeline
pipeline = Pipeline.from_pretrained("pyannote/speaker-diarization")
diarization = pipeline("audio.wav")
```

#### 选项B：Azure Speaker Recognition
**优势：**
- 集成在Azure Speech Services中
- 可以识别特定说话人身份
- 云端处理，无需本地资源

**劣势：**
- 付费服务
- 需要预先注册说话人声纹

### 3. 智能摘要生成技术

#### 选项A：OpenAI GPT API
**优势：**
- 强大的文本理解和总结能力
- 支持中文
- 可以生成结构化摘要
- API调用简单

**劣势：**
- 付费服务
- 需要网络连接
- Token限制

#### 选项B：本地LLM（如Llama2/ChatGLM）
**优势：**
- 可本地部署
- 数据隐私安全
- 一次部署长期使用

**劣势：**
- 需要大量GPU内存
- 部署复杂度高
- 中文效果可能不如专业API

## 推荐技术方案

### 方案一：完全开源方案（推荐）
```
音频文件 → Whisper (语音转文字) → pyannote-audio (说话人分离) → 本地LLM (摘要生成)
```

**技术栈：**
- **ASR**: OpenAI Whisper (medium模型)
- **说话人分离**: pyannote-audio
- **摘要生成**: ChatGLM-6B 或 Llama2-7B-Chat
- **音频处理**: librosa, pydub
- **后端**: Python FastAPI
- **任务队列**: Celery + Redis

**优势：**
- 完全开源，无API费用
- 数据隐私安全
- 可控性强，可定制化

**挑战：**
- 需要GPU服务器资源
- 部署复杂度较高
- 需要模型优化调参

### 方案二：混合方案
```
音频文件 → Whisper (语音转文字) → pyannote-audio (说话人分离) → Qwen3 (摘要生成)
```

**优势：**
- ASR和说话人分离本地处理，保护音频隐私
- 摘要生成使用成熟API，效果好
- 平衡了成本和效果

## 实施架构

### 处理流程
1. **文件上传**: 用户上传音频文件到服务器
2. **预处理**: 音频格式转换、降噪处理
3. **说话人分离**: 使用pyannote-audio识别说话人片段
4. **语音识别**: 使用Whisper对每个说话人片段进行转录
5. **后处理**: 合并转录结果，添加时间戳和说话人标签
6. **摘要生成**: 基于转录文本生成会议摘要
7. **结果存储**: 将处理结果存储到数据库

### 技术要求
- **硬件**: 推荐NVIDIA GPU (4GB+ VRAM)
- **内存**: 16GB+ RAM
- **存储**: SSD存储，用于模型文件和临时音频文件
- **网络**: 如使用云API需要稳定网络连接

### 性能估算
对于1小时的会议录音：
- **Whisper转录**: 约5-15分钟（取决于GPU性能）
- **说话人分离**: 约2-5分钟
- **摘要生成**: 约30秒-2分钟
- **总处理时间**: 8-22分钟

## 后续优化方向

1. **实时处理**: 支持流式音频处理
2. **多语言支持**: 扩展到英文等其他语言
3. **说话人识别**: 建立说话人声纹库，实现身份识别
4. **关键词提取**: 自动提取会议关键词和主题
5. **情感分析**: 分析说话人情感倾向
6. **会议洞察**: 生成会议参与度、发言时长等统计信息

## 环境部署指南

### 系统要求

**推荐配置（16GB内存 + T4 GPU + Ubuntu）：**
- **操作系统**: Ubuntu 20.04 LTS 或更高版本
- **GPU**: NVIDIA T4 (16GB VRAM) 或同等性能显卡
- **内存**: 16GB RAM 最低，32GB 推荐
- **存储**: 100GB+ SSD存储空间
- **CPU**: 8核心以上处理器
- **Python**: 3.8-3.11

### 1. Whisper 语音转文字环境部署

#### 1.1 安装CUDA和cuDNN
```bash
# 安装NVIDIA驱动
sudo apt update
sudo apt install nvidia-driver-470

# 安装CUDA 11.8
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
sudo chmod +x cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
sudo ./cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

# 配置环境变量
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
```

#### 1.2 创建Python虚拟环境
```bash
# 安装conda
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# 创建虚拟环境
conda create -n imeeting python=3.10
conda activate imeeting
```

#### 1.3 安装Whisper和依赖
```bash
# 安装PyTorch (CUDA版本)
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

# 安装Whisper
pip install openai-whisper

# 安装音频处理库
pip install librosa pydub soundfile

# 验证安装
python -c "import whisper; print('Whisper installed successfully')"
```

#### 1.4 下载并测试Whisper模型
```bash
# 在Python中预下载模型
python -c "
import whisper
# 下载medium模型 (适合中文，约1.5GB)
model = whisper.load_model('medium')
print('Medium model downloaded successfully')
"
```

#### 1.5 Whisper使用示例
```python
import whisper
import time

# 加载模型
model = whisper.load_model("medium")

# 转录音频
def transcribe_audio(audio_path):
    start_time = time.time()
    result = model.transcribe(
        audio_path,
        language="zh",  # 中文
        task="transcribe",
        verbose=True,
        word_timestamps=True  # 获取词级别时间戳
    )
    
    processing_time = time.time() - start_time
    print(f"处理时间: {processing_time:.2f}秒")
    
    return result

# 使用示例
# result = transcribe_audio("meeting.wav")
# print(result["text"])
```

### 2. pyannote-audio 说话人分离环境部署

#### 2.1 安装pyannote.audio
```bash
# 激活虚拟环境
conda activate imeeting

# 安装pyannote.audio
pip install pyannote.audio

# 安装额外依赖
pip install pytorch-lightning
```

#### 2.2 获取Hugging Face访问权限
```bash
# 安装huggingface-hub
pip install huggingface-hub

# 登录Hugging Face (需要先在https://huggingface.co注册账号)
huggingface-cli login
```

**注意**: 需要在Hugging Face上申请访问pyannote模型的权限：
1. 访问 https://huggingface.co/pyannote/speaker-diarization
2. 点击"Request access"申请访问权限
3. 等待审批通过（通常1-2天）

#### 2.3 pyannote.audio使用示例
```python
from pyannote.audio import Pipeline
import torch

# 检查GPU是否可用
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
print(f"使用设备: {device}")

# 加载说话人分离模型
pipeline = Pipeline.from_pretrained(
    "pyannote/speaker-diarization-3.1",
    use_auth_token=True  # 使用HF token
)

# 将模型移动到GPU
pipeline = pipeline.to(device)

def speaker_diarization(audio_path):
    """说话人分离"""
    diarization = pipeline(audio_path)
    
    # 输出结果
    speakers_info = []
    for turn, _, speaker in diarization.itertracks(yield_label=True):
        speakers_info.append({
            "speaker": speaker,
            "start": turn.start,
            "end": turn.end,
            "duration": turn.end - turn.start
        })
    
    return speakers_info

# 使用示例
# speakers = speaker_diarization("meeting.wav")
# for info in speakers:
#     print(f"说话人 {info['speaker']}: {info['start']:.2f}s - {info['end']:.2f}s")
```

### 3. Ollama + 本地LLM 摘要生成环境部署

#### 3.1 安装Ollama
```bash
# 下载并安装Ollama
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

# 启动Ollama服务
sudo systemctl start ollama
sudo systemctl enable ollama

# 验证安装
ollama --version
```

#### 3.2 下载和配置中文LLM模型
```bash
# 下载Qwen2.5模型 (推荐用于中文摘要)
ollama pull qwen2.5:7b

# 或者下载ChatGLM3模型
ollama pull chatglm3:6b

# 或者下载Llama3.1中文版
ollama pull llama3.1:8b

# 查看已下载的模型
ollama list
```

#### 3.3 配置Ollama服务
```bash
# 创建Ollama配置目录
sudo mkdir -p /etc/systemd/system/ollama.service.d

# 创建配置文件
sudo tee /etc/systemd/system/ollama.service.d/override.conf > /dev/null <<EOF
[Service]
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"
Environment="OLLAMA_NUM_PARALLEL=2"
Environment="OLLAMA_MAX_LOADED_MODELS=2"
Environment="OLLAMA_GPU_MEMORY_FRACTION=0.8"
EOF

# 重新加载配置并重启服务
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart ollama
```

#### 3.4 安装Python客户端
```bash
# 安装Ollama Python客户端
pip install ollama

# 安装其他依赖
pip install requests
```

#### 3.5 LLM摘要生成使用示例
```python
import ollama
import json

class MeetingSummarizer:
    def __init__(self, model_name="qwen2.5:7b"):
        self.model_name = model_name
        self.client = ollama.Client()
    
    def generate_summary(self, transcript_text, speakers_info):
        """生成会议摘要"""
        
        # 构建提示词
        prompt = f"""
        请根据以下会议转录内容生成详细的会议摘要：

        转录内容：
        {transcript_text}

        请按以下格式输出摘要：
        1. 会议概述
        2. 主要讨论点
        3. 决策事项
        4. 待办事项
        5. 参会人员发言要点

        请用中文回答，保持简洁明了。
        """
        
        try:
            response = self.client.chat(
                model=self.model_name,
                messages=[
                    {
                        'role': 'user',
                        'content': prompt
                    }
                ],
                options={
                    'temperature': 0.3,
                    'top_p': 0.9,
                    'max_tokens': 2000
                }
            )
            
            return response['message']['content']
            
        except Exception as e:
            print(f"摘要生成错误: {e}")
            return None

# 使用示例
# summarizer = MeetingSummarizer()
# summary = summarizer.generate_summary(transcript_text, speakers_info)
# print(summary)
```

### 4. 完整集成部署脚本

#### 4.1 创建部署脚本
```bash
# 创建部署脚本
cat > setup_imeeting_ai.sh << 'EOF'
#!/bin/bash

set -e

echo "开始部署imeeting AI环境..."

# 更新系统
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

# 安装必要的系统依赖
sudo apt install -y wget curl git build-essential

# 安装NVIDIA驱动（如果还没安装）
if ! command -v nvidia-smi &> /dev/null; then
    echo "安装NVIDIA驱动..."
    sudo apt install -y nvidia-driver-470
    echo "请重启系统后重新运行此脚本"
    exit 1
fi

# 安装Miniconda
if [ ! -d "$HOME/miniconda3" ]; then
    echo "安装Miniconda..."
    wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
    bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b
    rm Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
fi

# 初始化conda
source ~/miniconda3/bin/activate

# 创建虚拟环境
echo "创建Python虚拟环境..."
conda create -n imeeting python=3.10 -y
conda activate imeeting

# 安装PyTorch和相关库
echo "安装PyTorch..."
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

# 安装AI相关库
echo "安装AI相关库..."
pip install openai-whisper pyannote.audio ollama
pip install librosa pydub soundfile huggingface-hub

# 安装Ollama
echo "安装Ollama..."
curl -fsSL https://ollama.ai/install.sh | sh

# 启动Ollama服务
sudo systemctl start ollama
sudo systemctl enable ollama

# 下载模型
echo "下载模型..."
ollama pull qwen2.5:7b

echo "环境部署完成！"
echo "请使用以下命令激活环境："
echo "conda activate imeeting"

EOF

chmod +x setup_imeeting_ai.sh
```

#### 4.2 运行部署脚本
```bash
./setup_imeeting_ai.sh
```

### 5. 性能优化建议

#### 5.1 GPU内存优化
```python
import torch

# 清理GPU缓存
def clear_gpu_cache():
    if torch.cuda.is_available():
        torch.cuda.empty_cache()

# 使用混合精度
from torch.cuda.amp import autocast

# 在推理时使用autocast
with autocast():
    result = model.transcribe(audio_path)
```

#### 5.2 批处理优化
```python
# 批量处理音频文件
def batch_process_audio(audio_files, batch_size=2):
    results = []
    for i in range(0, len(audio_files), batch_size):
        batch = audio_files[i:i+batch_size]
        # 处理批次
        for audio_file in batch:
            result = process_single_audio(audio_file)
            results.append(result)
        # 清理缓存
        clear_gpu_cache()
    return results
```

### 6. 监控和日志

#### 6.1 系统监控
```bash
# 安装监控工具
pip install nvidia-ml-py3 psutil

# GPU监控脚本
python -c "
import nvidia_ml_py3 as nvml
import psutil
import time

nvml.nvmlInit()
handle = nvml.nvmlDeviceGetHandleByIndex(0)

while True:
    # GPU使用率
    util = nvml.nvmlDeviceGetUtilizationRates(handle)
    print(f'GPU使用率: {util.gpu}%')
    
    # 内存使用
    mem_info = nvml.nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle)
    print(f'GPU内存: {mem_info.used/1024**3:.1f}GB / {mem_info.total/1024**3:.1f}GB')
    
    # CPU和RAM
    print(f'CPU使用率: {psutil.cpu_percent()}%')
    print(f'RAM使用率: {psutil.virtual_memory().percent}%')
    print('-' * 40)
    
    time.sleep(5)
"
```

### 7. 故障排除

#### 7.1 常见问题
1. **CUDA版本不匹配**: 确保PyTorch版本与CUDA版本匹配
2. **GPU内存不足**: 减小模型尺寸或使用CPU模式
3. **Hugging Face访问权限**: 确保已获得pyannote模型访问权限
4. **Ollama服务未启动**: 检查服务状态 `sudo systemctl status ollama`

#### 7.2 测试脚本
```python
# 创建测试脚本
def test_environment():
    """测试环境是否正确配置"""
    
    # 测试CUDA
    import torch
    print(f"CUDA可用: {torch.cuda.is_available()}")
    if torch.cuda.is_available():
        print(f"GPU设备: {torch.cuda.get_device_name(0)}")
        print(f"GPU内存: {torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory / 1024**3:.1f}GB")
    
    # 测试Whisper
    try:
        import whisper
        print("✓ Whisper安装成功")
    except ImportError:
        print("✗ Whisper安装失败")
    
    # 测试pyannote
    try:
        from pyannote.audio import Pipeline
        print("✓ pyannote.audio安装成功")
    except ImportError:
        print("✗ pyannote.audio安装失败")
    
    # 测试Ollama
    try:
        import ollama
        client = ollama.Client()
        models = client.list()
        print(f"✓ Ollama连接成功，可用模型: {len(models['models'])}")
    except Exception as e:
        print(f"✗ Ollama连接失败: {e}")

if __name__ == "__main__":
    test_environment()
```

## 开发阶段规划

### 阶段一：基础转录功能
- 集成Whisper进行基础语音转文字
- 实现音频文件上传和处理队列
- 基础的转录结果展示

### 阶段二：说话人分离
- 集成pyannote-audio
- 实现多说话人识别和标记
- 优化音频预处理流程

### 阶段三：智能摘要
- 集成大语言模型或API
- 实现会议摘要自动生成
- 添加关键信息提取功能

### 阶段四：系统优化
- 性能优化和错误处理
- 用户界面完善
- 部署和运维自动化