海螺AI不原生支持视频画面与说话人身份的跨模态绑定，仅能转写音频并提取结构化文本；多人会议需借助Otter.ai、Whisper.cpp+pyannote.audio或企业微信“记录面聊”预处理实现发言人角色锚定。
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海螺AI长视频分析支持会议纪要吗
海螺AI当前版本对长视频（含MP4、MOV等格式）的会议纪要生成能力存在明确边界：它能完整转写视频中的音频流并提取结构化文本，但【不原生支持视频画面中说话人身份与镜头画面的跨模态绑定】。这意味着系统可识别“谁在说话”，但无法判断“画面上正在说话的人是否就是声纹匹配者”。若视频为单人出镜讲解或PPT录屏，纪要质量接近音频文件；若为多人围坐实拍会议，需额外补足发言人角色锚定步骤。
上传前请确认视频内嵌音轨为清晰普通话，采样率16kHz/48kHz，且无持续背景音乐干扰——否则转写阶段将触发人工审核队列，延迟结构化输出。
自动区分发言人技巧
海螺AI自身不提供多说话人自动分离功能，必须借助外部工具预处理音频流，再导入生成纪要。以下三种路径按操作门槛由低到高排列：
方法一：用Otter.ai完成声纹聚类后导入
1、访问otter.ai上传原始会议视频→点击“Extract Audio”自动提取音轨→勾选“Enable speaker identification”启动聚类。
2、等待Otter.ai完成识别后，在界面中手动校正误分片段（如将连续发言的张三、李四合并为同一人），确保每个说话区块前缀显示为“[张明-技术负责人]”而非默认“[Speaker 2]”。
3、导出为VTT格式（含时间戳+角色前缀），用文本编辑器打开，删除所有时间轴行，仅保留带方括号角色标签的语句行。
4、将清洗后的文本粘贴至海螺AI网页端对话框，输入指令：“严格按议题分组重排以下内容，每段开头保留原始角色标签，提取所有含‘须’‘负责’‘于X月X日前’字样的待办事项，单独列为‘行动清单’。”
方法二：本地部署Whisper.cpp + pyannote.audio实现离线分离
这一步需要基础命令行操作能力。先安装pyannote.audio 3.1，运行diarization模型生成说话人时间戳SRT；再用Whisper.cpp按时间戳切片转录，输出带角色标记的Markdown。关键点在于：必须使用--output_format txt参数，否则海螺AI无法解析后续结构化指令。
注意：若会议含粤语或川普混合段落，需提前在pyannote配置中加载multi-language diarization插件，否则声纹聚类会在方言切换处断裂，导致同一人被拆成3个以上标签。
方法三：企业微信“记录面聊”直连海螺AI工作流
如果你的团队已启用企业微信最新版，可在会议现场直接开启“记录面聊”→系统自动完成声纹匹配+通讯录角色绑定→生成带责任人字段的原始纪要→点击“导出为TXT”→在海螺AI中选择“高级纪要生成”模式→粘贴该TXT→勾选“启用通讯录映射增强”开关。
这一步会激活海螺AI的内部API，将TXT中“【张明】请下周同步接口文档”自动映射为“任务：同步接口文档｜责任人：张明｜部门：技术研发部｜建议DDL：2026-06-09”。【该映射仅在企业微信通讯录与海螺AI账号完成双向绑定后生效】
