背景介绍
会议记录对企业协作和知识留存至关重要，但传统人工记录效率低且易出错。AssemblyAI的Universal-2模型专为解决这一问题设计，其实时转录准确率高达96%，并能识别专有名词和数字字母混合内容。
核心操作步骤
- 步骤1：配置说话人分离
在Python中启用speaker_labels=True参数，系统会自动为不同参会者打标签，输出结构化对话记录。 - 步骤2：启用实时转录
使用RealtimeTranscriber类建立WebSocket连接，会议语音可实时转为文字，延迟低于500毫秒。 - 步骤3：应用内容增强
通过TranscriptionConfig激活标点修正（formatting_options）和术语表（custom_words）功能，专业术语识别率可提升40%。 - 步骤4：生成智能摘要
将转录ID传入LeMUR框架，使用lemur.summarize()生成包含决策点和待办事项的会议纪要。
进阶优化建议
对跨国会议可设置language_detection=True实现多语言自动切换；敏感内容通过redact_pii=True自动脱敏。官方数据显示该方案可使会议记录效率提升300%。
本答案来源于文章《AssemblyAI：高精度语音转文字与音频智能分析平台》
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