录音文件自动转文字

通义听悟｜飞书妙记｜钉钉闪记都可以录音转文字，以下以钉钉闪记为例[heading3]1.第一步打开钉钉闪记[content][heading3]2.结束录音后点击“智能识别”[content][heading3]3.点击智能摘要，就可以获得本次会议的纪要了[content][heading3]4.如果需要更多内容[content]复制所有文案或下载文本文件到[https://kimi.moonshot.cn/](https://kimi.moonshot.cn/)GPT，GLM，通义千问等大语言模型对话框中，再将会议内容发送[heading3]该场景对应的关键词库（12个）：[content]会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点、决策、时间、地点、修改要求、文本格式、语言风格、列表、段落。[heading3]提问模板（3个）：[content]第一步：用飞书会议等软件整理好会议记录，并分段式发给ChatGPT生成总结：提问模板：请根据以下会议资料，整理会议的关键信息，包括：会议主题、参与人员、讨论议题、关键观点和决策。会议资料：1、时间：XXX年XXX月XXX日2、地点：XXXX3、参与人员：XXX、XXX4、会议主题：XXXX5、讨论内容：Speaker1：XXXSpeaker2：XXXSpeaker3：XXX第二步：检查生成的总结：提问模板：请根据我提供的会议补充信息和修改要求，对XXX部分进行修改：1、会议补充信息：XXXX2、修改要求：XXXX第三步：优化文本格式和风格提问模板：1、请将生成的总结，以XXX形式呈现（例如：以列表的形式、以段落的形式、使用正式/非正式的语言风格）2、请给上述会议总结，提供修改意见，并根据这个修改意见做最后的调整

语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）可以将音视频中包含的人类声音转换为文本。适用于会议记录、客户服务、媒体制作、市场研究及多样化的实时交互场景，能显著提升工作效率、服务质量与人机交互体验。我们将上面的内容再放进语音识别模型里面，使用场景举例：会议、课堂录音记录：将录音文件转成文字，方便后期快速进行信息检索、分析和整理重点内容。客服电话分析：自动记录并分析客户电话，快速理解客户需求，自动分类服务请求，甚至识别客户情绪，从而提升服务质量与效率。字幕生成：帮助媒体制作与后期编辑人员识别音视频材料并生成对应的字幕，加速后期制作的流程。市场研究与数据分析：将市场调研中收集到的消费者访谈、焦点小组讨论等录音数据，通过识别模型进行分析，提取消费者意见、偏好等信息，为企业决策提供支持。我们切换到实时语音模型之后，可以直接开始录音去体验模型：可以看到下面的内容，我实时分享说话的时候，就看见了实时转化的结果，我们可以使用的场景有：会议：为会议、演讲、培训、庭审等提供实时记录。直播：为直播带货、赛事直播等提供实时字幕。客服：实时记录通话内容，协助提升服务品质。游戏：让玩家无需停下手头操作即可语音输入或阅读聊天内容。社交聊天：使用社交App或输入法时，语音自动转文本。人机交互：转换语音对话为文字，优化人机交互体验。

语音合成，又称文本转语音（Text-to-Speech，TTS），是将文本转换为自然语音的技术。该技术基于机器学习算法，通过学习大量语音样本，掌握语言的韵律、语调和发音规则，从而在接收到文本输入时生成真人般自然的语音内容。我们选择自定义文字试听，输入我们的提示词，看看效果：（有个小细节，它在生成音频的时候，是支持流式输出的，这个是非常强大的存在！！！）[音频合成试听.mp3](https://bytedance.feishu.cn/space/api/box/stream/download/all/MDRVboy1Qo8o8Axkswcc6wJvn4e?allow_redirect=1)[heading3]音频理解[content]语音识别（Automatic Speech Recognition，ASR）可以将音视频中包含的人类声音转换为文本。适用于会议记录、客户服务、媒体制作、市场研究及多样化的实时交互场景，能显著提升工作效率、服务质量与人机交互体验。语音识别也称为语音转写、语音转录、语音转文字等。应用场景包含：会议、课堂录音记录：将录音文件转成文字，方便后期快速进行信息检索、分析和整理重点内容。客服电话分析：自动记录并分析客户电话，快速理解客户需求，自动分类服务请求，甚至识别客户情绪，从而提升服务质量与效率。字幕生成：帮助媒体制作与后期编辑人员识别音视频材料并生成对应的字幕，加速后期制作的流程。市场研究与数据分析：将市场调研中收集到的消费者访谈、焦点小组讨论等录音数据，通过识别模型进行分析，提取消费者意见、偏好等信息，为企业决策提供支持。我们可以把上面的这段生成的音频给他，看他识别的效果如何。基本稳定，如果不太准确，可以使用领域词进行微调修正。