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会议讨论内容如何高效沉淀为 Confluence Wiki 页面

在现代企业协作中，一场会议结束后最头疼的往往不是议题本身，而是会后谁来写纪要。人工整理不仅耗时费力，还容易遗漏关键信息，不同人撰写的风格也不统一，久而久之，这些“临时文档”就成了知识管理中的盲区。

有没有可能让系统自动完成这件事？从录音开始，到生成结构化、可搜索的 Confluence 页面，全程无需手动干预？

答案是肯定的——借助本地化语音识别系统Fun-ASR与协同平台 Confluence 的深度集成，我们完全可以构建一条“语音 → 文本 → 知识资产”的自动化流水线。这条链路不仅提升了效率，更重要的是，它把动态的讨论固化成了静态的知识，真正实现了团队智慧的持续积累。

为什么选择 Fun-ASR？

市面上不乏语音转文字服务，阿里云、百度语音、Google Speech-to-Text 都很成熟。但它们有一个共性问题：数据必须上传至云端。对于涉及商业机密或合规要求较高的企业来说，这是不可接受的风险。

Fun-ASR 的出现填补了这一空白。它由钉钉与通义联合推出，基于通义大模型训练，支持高精度中文识别，同时具备完整的本地部署能力——所有音频处理都在内网完成，不依赖外部网络，彻底解决隐私和安全顾虑。

更关键的是，它配套提供了简洁易用的 WebUI 界面，非技术人员也能轻松上手。这意味着业务团队可以自主完成会议转录任务，不再需要每次找技术同事帮忙跑脚本。

技术架构：端到端的轻量化设计

Fun-ASR 采用典型的端到端深度学习 ASR 架构，整个流程分为四个阶段：

1. 音频预处理
   输入音频被切帧加窗，提取梅尔频谱特征（Mel-spectrogram），作为模型输入。

2. 声学建模
   使用 Conformer 或 Transformer 结构对声学信号进行编码，输出音素或子词单元的概率分布。

3. 语言建模与解码
   结合内部语言模型（LM）进行束搜索（Beam Search），生成最可能的文字序列。

4. 文本规整（ITN）
   对原始识别结果做口语化修正，例如将“二零二五年”转换为“2025年”，“百分之八十”变为“80%”。这一步极大提升了输出文本的书面表达质量。

整个过程在 WebUI 中完全封装，用户只需上传文件、点击按钮即可获得高质量转录稿，底层复杂性被完美隐藏。

WebUI 功能详解：不只是“点一下”

虽然界面简单，但 Fun-ASR WebUI 的功能设计非常务实，覆盖了绝大多数实际使用场景。

单文件识别：精准控制每一个参数

这是最基本也是最常用的模式。支持 WAV、MP3、M4A、FLAC 等常见格式，也允许通过浏览器麦克风实时录音。

核心配置项包括：
-目标语言：默认中文，也可选英文、日文等共31种语言；
-热词列表：每行一个词汇，用于提升专有名词识别准确率（如“通义千问”、“MT7697芯片”）；
-ITN 开关：建议始终开启，确保数字、日期、单位等格式规范统一。

前端请求逻辑清晰且易于扩展：

<button id="start-asr">开始识别</button> <script> document.getElementById('start-asr').addEventListener('click', async () => { const formData = new FormData(); formData.append('audio_file', audioBlob); formData.append('language', 'zh'); formData.append('hotwords', hotwordList); formData.append('itn_enabled', true); const response = await fetch('/api/transcribe', { method: 'POST', body: formData }); const result = await response.json(); console.log("识别结果:", result.text); console.log("规整后文本:", result.normalized_text); }); </script>

这个简单的fetch请求背后，是前后端的良好解耦。你可以轻松将其接入内部系统，甚至嵌入到钉钉小程序中，实现“会议结束即启动转录”。

批量处理：批量上传，统一配置

如果你每周都要处理十几场周会录音，一个个传显然不现实。批量处理模块正是为此设计。

操作流程如下：
1. 拖拽多个音频文件；
2. 设置全局参数（语言、ITN、热词）；
3. 后端以队列方式异步处理每个文件；
4. 实时返回进度条和中间结果；
5. 完成后支持导出为 CSV 或 JSON。

关键技术细节值得留意：
- 默认批大小为1，避免并发过高导致内存溢出；
- 单个文件失败不会中断整体流程，具备容错能力；
- 导出结果包含元数据（文件名、时间戳、识别状态），便于后续分析。

实践中建议每批次控制在50个以内，大文件提前压缩或分段处理，能显著提升稳定性。

准实时流式识别：模拟连续输入

严格来说，Fun-ASR 并不原生支持流式推理（streaming inference），但它通过 VAD + 分段识别的方式，实现了近似实时的效果。

工作原理如下：
1. 利用 Web Audio API 监听麦克风输入；
2. 当检测到语音活动（VAD 触发）时，截取一段约3秒的音频片段；
3. 立即调用 ASR 引擎识别该片段；
4. 将各段结果拼接显示，形成滚动字幕式的输出效果。

虽然存在边界重复、断句不当等问题，但在安静环境下表现尚可，尤其适合短句交流、演讲记录等场景。

⚠️ 注意：此功能目前为实验性，推荐使用 Chrome/Edge 浏览器，并确保已授权麦克风权限。

VAD 语音活动检测：过滤噪音，聚焦有效内容

VAD（Voice Activity Detection）是整个流程中常被忽视却极为关键的一环。它的作用是判断哪些时间段有真实语音，从而跳过静音或背景噪声。

Fun-ASR 内置轻量级 VAD 模型，通过对音频滑动窗口分析能量与频谱特征，输出语音段的时间区间（start_time,end_time）。典型应用场景包括：
- 自动切分长录音为若干有意义段落；
- 减少无效计算，节省70%以上资源；
- 辅助生成带时间轴的会议纪要。

例如一段60分钟的客服通话，有效对话可能只有20分钟。先用 VAD 提取语音段，再送入 ASR 转写，效率大幅提升。

参数方面，默认最大单段时长为30秒（30000ms），防止单一片段过长影响识别质量。输出格式为 JSON 列表，方便程序解析：

[ { "start_time": 12300, "end_time": 15600, "duration": 3300, "text": "您好，请问有什么可以帮助您？" } ]

如何对接 Confluence？打通最后一公里

有了转录文本，下一步就是让它真正“活”起来——进入企业的知识库体系。

Confluence 是许多团队首选的协作平台，支持富文本编辑、版本管理、权限控制和全文检索。如果我们能把自动转录的内容直接导入 Confluence，就能实现知识的自动沉淀。

系统链路一览

完整的自动化流程如下：

[会议录音] ↓ (上传) [Fun-ASR WebUI] ↓ (语音识别 + ITN) [纯文本转录稿] ↓ (模板填充 + Markdown 渲染) [结构化 Wiki 内容] ↓ (API 导入) [Confluence 页面]

其中最关键的是最后两步：内容结构化和API 导入。

内容结构化：从“录音稿”到“正式文档”

原始识别结果是一段连续文本，不适合直接展示。我们需要将其组织成标准页面格式。通常的做法是编写 Python 脚本读取 JSON 输出，填充预设模板：

template = """ # {meeting_title} **时间**: {date} **参与人**: {participants} ## 讨论摘要 {summary} ## 详细记录 {transcript} > 自动生成于 {generated_time} """

字段说明：
-{meeting_title}：可根据文件名自动生成，如“产品周会-20250405”；
-{participants}：可从日历事件同步，或手动维护；
-{summary}：未来可结合大模型自动生成要点摘要；
-{transcript}：插入完整转录文本，保留换行与段落。

最终生成的 Markdown 可直接渲染为 HTML 存储到 Confluence。

自动导入：调用 REST API 创建页面

Confluence 提供了完善的 REST API，支持创建、更新、删除页面。以下是一个典型的 PUT 请求示例：

curl -X PUT \ -H "Content-Type: application/json" \ -u username:api_token \ -d '{ "title": "Weekly Meeting", "type": "page", "body": { "storage": { "value": "<p># 产品周会</p><p><strong>时间</strong>: 2025-04-05</p>...", "representation": "storage" } } }' \ https://your-domain.atlassian.net/wiki/rest/api/content/{page_id}

注意事项：
- 使用个人访问令牌（API Token）而非密码，更安全；
- 若页面已存在，则更新；否则创建新页；
- 建议设置唯一命名规则（如“会议类型+日期”），避免冲突；
- 更新完成后可通过钉钉/企业微信机器人通知相关人员。

解决了哪些真实痛点？

这套方案上线后，带来的改变是实实在在的：

更重要的是，它改变了团队的知识习惯——大家开始意识到：“说过的每一句话都可能成为知识资产”，从而更加注重表达的清晰与逻辑。

最佳实践建议

为了让这套系统稳定运行并发挥最大价值，我们在实践中总结了几条经验：

1. 优先保障音频质量
   尽量使用外接麦克风或专业录音设备，避免手机自带麦克风引入环境噪音。

2. 建立公司级热词库
   定期维护产品名、项目代号、人名等专属词汇表，上传至 Fun-ASR，显著提升识别准确率。

3. 长音频先分段再识别
   超过30分钟的录音建议先用 VAD 分割成小段，既能提高识别精度，又能降低内存压力。

4. 设置合理的访问权限
   在 Confluence 中配置页面可见范围，敏感会议仅限相关人员查看。

5. 做好数据备份
   定期备份原始音频、history.db数据库及历史页面快照，防止意外丢失。

6. 逐步引入 AI 摘要能力
   当前仍需人工提炼摘要，未来可接入大模型自动提取议题、结论、待办事项，进一步减少人工介入。

不止于“会议纪要”

Fun-ASR + Confluence 的组合，本质上是在搭建一套企业级知识捕获系统。

它可以应用于多种场景：
- 培训课程录音归档
- 客户访谈内容留存
- 高管讲话精神传达
- 跨国会议多语言记录

每一次声音的流动，都被转化为可追溯、可检索、可复用的知识节点。久而久之，企业不再只是“开会”，而是在不断积累自己的“集体记忆”。

未来的方向也很明确：随着大模型在语义理解、意图识别、自动摘要等方面的能力增强，我们将迈向“全自动会议纪要生成”阶段——系统不仅能记录说了什么，还能告诉你“哪些是决策”、“谁负责做什么”、“下一步怎么跟进”。

那一天不会太远。而现在，我们已经走在通往“说即所记，记即可用”的路上。