必须用外部AI服务+后端流程编排实现闭环：先ffmpeg转码为PCM WAV，再调腾讯云ASR或Whisper转写，接着用Qwen-7B提炼六部分结构化纪要，最后用PHPWord导出并企微推送。
如果你手头有一段会议录音文件，需要在ThinkPHP项目中自动完成语音转文字、关键信息提取并生成结构化会议纪要，而不是手动复制粘贴或跳转多个工具，那么必须绕过ThinkPHP原生不支持语音识别的限制，用外部AI服务+后端流程编排来实现闭环。这一步不能省：ThinkPHP只负责调度、校验、存储和渲染，真正的语音识别与语义提炼必须交给专业API。
上传录音并预处理为标准格式
前端H5或小程序上传的音频可能是mp3、amr甚至m4a，但阿里云/腾讯云等主流语音API只稳定支持WAV（PCM编码、16kHz、单声道），直接传原始格式会返回“Invalid audio encoding”错误。
使用ffprobe先获取原始时长与编码信息，再调用ffmpeg强制转码：执行命令-ac 1 -ar 16000 -acodec pcm_s16le，缺一不可——漏掉-ac 1会导致多声道识别失败，漏掉-ar 16000会触发采样率不匹配报错。
转码后文件存入public/uploads/audio/，路径记录进数据库audio_records表，字段包括file_path、original_name、duration、user_id、created_at。
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调用语音API完成转写
方法一：直连腾讯云ASR API（推荐）
1、在腾讯云控制台开通语音识别服务，获取SecretId与SecretKey，配置到.env中；
2、使用腾讯云官方PHP SDK，构造RecognizeConfig对象，【必须显式设置EngineModelType为16k_zh_cn】，否则默认识别模型对会议口语准确率不足60%；
3、调用AsrClient::Recognize()传入WAV文件流，异步任务需监听回调URL，同步调用则设置ResponseMode为'Offline'以获取完整文本。
方法二：封装OpenAI Whisper-1（需代理穿透）
1、ThinkPHP控制器中构建multipart/form-data请求体，用CURLFile包装WAV文件；
2、Header必须带Authorization: Bearer sk-xxx，且Content-Type不能手动设置，由curl自动填充boundary；
3、响应成功后，从JSON中提取text字段，存入audio_records表的transcript_text字段。
用NLP模型提炼结构化纪要
第一步：清洗转写文本
过滤“嗯”“啊”“这个”“那个”等填充词，删除重复句首（如连续三句都以“我觉得”开头，只保留第一句），合并同一发言人相邻短句——这步不做，后续要点提取会把碎片当独立观点。
第二步：注入提示词触发大模型分析
将清洗后的文本作为上下文，向Qwen-7B本地Ollama服务发送POST请求，指令为：“请严格按以下六部分输出：①会议标题（从首段提取关键词组合）；②时间（推断YYYY-MM-DD HH:MM格式）；③参会人（识别所有被称呼姓名及自我介绍句式）；④议题摘要（每议题≤3句话，禁用‘可能’‘大概’等模糊词）；⑤决议事项（每条前加【决策】，必须含动作动词）；⑥待办任务（每条前加【待办】，必须含责任人姓名与YYYY-MM-DD截止日）。”
第三步：解析返回的Markdown结构
用PHP的Parsedown库将返回结果转为HTML，再用DOMDocument提取各二级标题（## 标题）下的内容块，映射到meeting_minutes表对应字段：title、date、attendees、agenda_summary、decisions、action_items。
导出并分发纪要文档
1、从meeting_minutes表查出刚生成的记录，用PHPWord库动态创建Word文档；
2、标题设为加粗黑体小二号，参会人名单用项目符号，每个【决策】段落前插入✅图标，每个【待办】段落后换行加灰色底纹标注“责任人：XXX｜截止：YYYY-MM-DD”；
3、文件命名为meeting_{$id}_{$date}.docx，保存至storage/app/minutes/；
4、调用企业微信机器人API，向会议组织者所在群发送消息：“已生成纪要《{$title}》，点击下载→[链接]”，链接指向/storage/app/minutes/meeting_{$id}_{$date}.docx的临时可访问URL。
