ASR与大模型融合的智能会议记录系统实践

1. 项目背景与核心价值

去年团队接手了一个会议记录自动化的需求，客户抱怨传统录音转文字服务存在三大痛点：专业术语识别率低、上下文理解缺失、关键信息提取困难。这促使我们开始探索ASR（自动语音识别）与大语言模型融合的技术路线，最终打磨出这套全链路智能笔记系统。

这套方案的核心突破在于：通过领域自适应ASR引擎实现高精度语音转写，再结合大模型的语义理解能力，自动完成内容摘要、重点标记、行动项提取等后处理。实测在医疗会诊、法律咨询等专业场景下，关键信息捕捉准确率比传统方案提升47%。

2. 技术架构设计解析

2.1 混合式ASR引擎设计

我们放弃了通用语音识别API，自研的混合引擎包含三个关键模块：

• 前端处理：采用WebRTC的噪声抑制算法，配合基于LSTM的回声消除模块，实测在50dB背景噪声下仍能保持85%的识别率
• 核心识别：Conformer模型为主干网络，针对中文语音特点优化了时长预测模块
• 领域适配：通过小样本微调技术，仅需200条领域语料就能让医疗术语识别F1值提升32%

关键技巧：在模型蒸馏阶段，我们发现用领域专有名词作为注意力机制的key向量，能显著改善专业词汇识别

2.2 大模型融合策略

语音转写文本通过以下流程进行深度处理：

1. 语义增强：使用LoRA微调的LLM进行指代消解（如将"他说的方案"还原为"张医生建议的化疗方案"）
2. 结构解析：基于prompt模板自动识别"决议事项"、"待办任务"等语义块
3. 知识校验：对接医疗知识图谱核对药品剂量等关键数据

实测对比显示，融合方案比纯ASR输出的信息可用性提升2.8倍（基于人工评估）

3. 核心实现细节

3.1 实时处理流水线

python复制class ProcessingPipeline:
    def __init__(self):
        self.asr = ConformerModel.load("asr-zh-med-v3")
        self.llm = PeftModel.from_pretrained("chatglm3-6b-lora-med")
        
    def transcribe(self, audio):
        # 分段处理长语音（每30s