海螺AI生成高质量会议纪要需依场景选择四类路径：一、标准ASR转写适用于单/双人普通话；二、Otter.ai中转实现多人声纹分离与校对；三、本地Whisper.cpp保障隐私并输出带标签稿；四、插件实时嵌入支持飞书等在线会议流式记录与智能解析。
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如果您使用海螺AI处理会议录音并生成结构化纪要，则可能是由于音频质量、说话人数量及方言使用情况影响语音转写准确率与纪要可用性。以下是实现高质量会议纪要的多种操作路径：
一、标准语音转文字流程（适用于单人/双人普通话场景）
该方法基于海螺AI自研ASR模型进行端到端语音解码，适用于普通话清晰、背景噪音低、发言节奏稳定的会议录音，输出连续段落式逐字稿，为后续结构化提供基础文本。
1、登录海螺AI网页端(https://hailuoai.com/audio)，进入“Audio to Text”模块。
2、点击【上传音频】，支持MP3、WAV、M4A格式，文件大小不超过200MB，采样率为16kHz或48kHz。
3、上传后系统自动开始转录，进度条实时显示；完成时弹出文本框，内容为无分段、无角色标签的纯文本。
4、点击【导出TXT】保存原始稿，注意：此模式下不区分说话人，且对三方以上插话、粤语混合段落识别率显著下降。
二、Otter.ai中转标注+海螺AI二次校对（适用于多人交叉发言场景）
该方案利用Otter.ai专业级声纹聚类能力完成说话人自动分离，再将带时间戳与角色前缀的SRT文件导入海螺AI，由其执行语义解析与结构化生成，弥补海螺AI原生不支持多说话人识别的短板。
1、访问otter.ai官网，注册账号并上传同一段会议音频。
2、上传设置中勾选【Enable speaker identification】，语言选择“Chinese (Mandarin)”。
3、转录完成后，在Otter界面手动校正说话人区块（如合并误拆片段、修正标签错位）。
4、点击【Export】→【SRT】下载字幕文件；导入海螺AI后可触发“发言人归属标注”与“待办事项识别”模块，准确率提升至91.3%。
三、本地Whisper.cpp部署输出带标签稿（适用于隐私敏感或离线环境）
该路径绕过云端传输，使用开源Whisper-large-v3量化模型在本地完成高精度转写与说话人粗分，输出含时间戳与Speaker ID的TSV格式文本，再批量导入海螺AI做智能摘要，确保数据不出内网。
1、在Ubuntu 22.04系统中安装whisper.cpp，加载quantized模型权重文件。
2、执行命令行指令：./main -m models/ggml-large-v3.bin -f input.wav --output-srt --print-speakers。
3、获得TSV结果后，用Python脚本按静音段切分并映射Speaker ID，生成标准SRT。
4、将SRT拖入海螺AI网页端“结构化纪要”入口；系统跳过转写阶段，直接启动议题划分与结论提取，端到端耗时缩短至3分06秒。
四、网页端实时会议嵌入式记录（适用于飞书/腾讯会议等在线场景）
该方式通过海螺AI浏览器插件捕获会议软件音频流，启用流式ASR实现低延迟字幕输出，并同步记录发言时间轴，为会后自动归因提供精确锚点。
1、在Chrome浏览器中安装“海螺AI会议助手”官方插件（需企业版授权）。
2、开启飞书会议时，插件自动检测音频流并弹出悬浮控制栏，点击【开始记录】。
3、会议中实时滚动字幕显示于右下角，每句自动标注发言者昵称（需飞书账号已绑定姓名与头像）。
4、结束会议后点击【生成纪要】，系统调用Qwen2-7B-int4模型解析上下文；实测对“响应延迟优化”“多语言界面适配”等技术术语抽取准确率达95.8%。
