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摘要
本文介绍了一种基于Spring Boot、FFmpeg与Whisper技术构建的自动会议记录系统，旨在实现高效、精准的语音转文字功能。通过Spring Boot搭建后端服务，利用FFmpeg对会议音频进行格式转换与预处理，再结合Whisper模型强大的语音识别能力，系统可自动将会议录音转化为结构化文本，显著提升信息整理效率。该方案有效减少了人工记录的工作量，适用于多种会议场景，实现了会议内容的自动化归档与管理。
关键词
Spring, FFmpeg, Whisper, 语音转写, 自动化
Spring Boot在自动会议记录系统中扮演着核心角色，其设计理念在于简化企业级应用的开发与部署流程。通过自动配置机制，开发者无需手动编写大量XML或注解配置，显著降低了项目初始化的复杂度。内嵌的Tomcat容器使得应用可以独立运行，无需依赖外部服务器环境，极大提升了系统的可移植性与部署效率。此外，Spring Boot基于Spring框架强大的依赖注入（DI）机制，实现了组件之间的松耦合，便于模块化开发与单元测试。这种结构化的编程模型不仅提高了代码的可维护性，也为后续功能扩展提供了良好的技术基础。在处理会议记录系统的请求调度、服务管理与API接口暴露等方面，Spring Boot展现出卓越的稳定性与灵活性，成为连接FFmpeg音频处理与Whisper语音识别模块的理想桥梁。
在自动会议记录系统中，FFmpeg承担了音频预处理的关键任务，确保输入到Whisper模型的音频数据具备高质量与一致性。会议录音往往来源于不同设备，格式各异，如MP3、WAV、AAC等，FFmpeg能够高效地将这些异构音频统一转换为模型所支持的标准格式（如PCM WAV），保障了后续转写流程的兼容性。同时，FFmpeg提供了丰富的音频滤镜功能，可用于降噪、音量归一化和声道合并等操作，有效削弱背景噪音与录音失真，提升语音清晰度。这对于复杂会议环境中存在的多人交叉发言、远距离拾音等问题具有重要意义。经过FFmpeg处理后的音频不仅更易于被Whisper准确识别，也显著增强了最终文本输出的连贯性与可读性，是实现高精度语音转写的不可或缺环节。
Whisper模型作为该系统的核心语音识别引擎，以其出色的转写准确率和广泛的多语言支持能力，推动了会议记录自动化的实质性进步。该模型由大规模多语言数据集训练而成，能够精准识别包括中文在内的多种语言，并适应不同的口音与语速变化，在实际会议场景中表现出极强的鲁棒性。无论是正式汇报还是自由讨论，Whisper均能持续输出结构清晰、语义完整的文字内容。其端到端的深度学习架构省去了传统语音识别中复杂的特征工程与对齐步骤，大幅提升了处理效率。更重要的是，Whisper具备一定的上下文理解能力，能够在一定程度上还原说话者的意图与语气，使生成的会议纪要更具可读性和实用性。结合Spring Boot的服务调度与FFmpeg的音频优化，Whisper真正实现了从“听到”到“理解”的跨越，为构建智能化会议管理系统提供了坚实的技术支撑。
该自动会议记录系统采用分层模块化设计理念，构建了由音频采集、预处理、转写和后处理四大核心模块组成的完整技术链条。在音频采集阶段，系统支持多种输入源接入，能够接收来自本地设备或网络传输的原始会议录音文件。随后进入预处理环节，借助FFmpeg对采集到的异构音频进行格式统一与质量优化，确保其符合Whisper模型的输入标准。此阶段不仅完成MP3、WAV、AAC等格式向PCM WAV的转换，还通过降噪、音量归一化等手段显著提升语音清晰度。转写模块作为系统的智能中枢，调用Whisper模型实现高精度语音识别，将处理后的音频流转化为结构化文本内容。最终，在后处理阶段，系统利用自然语言处理技术对初步转写结果进行语义梳理、段落划分与关键词提取，生成可读性强、逻辑清晰的会议纪要文档。整个流程在Spring Boot构建的稳定服务框架下协同运行，实现了从“声音”到“文字”的无缝转化，充分体现了自动化与智能化融合的技术优势。
在项目初始化阶段，Spring Boot凭借其简化的配置机制为开发提供了极大便利。通过Maven进行依赖管理，开发者可在pom.xml文件中声明所需组件，如spring-boot-starter-web用于构建RESTful接口，spring-boot-starter-test支持单元测试，以及集成第三方库所需的依赖项。这种声明式管理模式有效避免了版本冲突与手动导入的繁琐操作。同时，application.properties配置文件承担了应用的核心参数设定任务，包括服务器端口定义、日志级别设置及外部工具路径引用等。通过对配置项的集中管理，系统实现了环境适配的灵活性与部署的一致性。Spring Boot的自动装配特性进一步减少了冗余代码，使得控制器、服务层与数据访问组件能够快速集成并高效协作。这一系列配置策略不仅加快了开发进度，也为后续FFmpeg调用与Whisper API对接奠定了坚实的基础，充分展现了Spring Boot在现代微服务架构中的关键作用。
在系统实现过程中，FFmpeg的集成是保障音频质量的关键步骤。通过Java程序调用FFmpeg命令行工具，系统实现了对原始会议录音的自动化处理。针对不同来源的音频文件，如MP3、WAV、AAC等格式，使用-i指定输入文件，并结合-f wav -acodec pcm_s16le -ar 16000 -ac 1参数将其统一转换为16kHz采样率的单声道PCM WAV格式，满足Whisper模型对输入音频的技术要求。为提升语音清晰度，系统引入降噪处理流程，利用afftdn滤镜执行频域降噪操作，有效削弱背景杂音干扰。此外，对于长时间会议录音，采用-ss与-t参数实现音频切片分割，将大文件拆分为适合模型处理的较短片段，从而提高转写准确率与响应速度。所有这些操作均封装为独立的服务方法，在Spring Boot应用中通过ProcessBuilder调用外部命令执行，确保了处理过程的可控性与稳定性。该集成方案不仅提升了音频预处理效率，也为后续语音识别提供了高质量的数据基础。
Whisper API的调用构成了系统语音转写能力的核心支撑。在模型选择方面，系统优先采用Whisper的medium或large版本，以平衡识别精度与计算资源消耗，尤其适用于中文为主的多语言会议场景。API调用通过HTTP客户端发送经过FFmpeg预处理后的标准格式音频文件，并附带必要的参数配置，如language=zh明确指定中文识别，task=transcribe设定转录任务类型，确保输出结果的语言一致性与语义准确性。为提升系统响应性能，避免长时间阻塞主线程，转写请求采用异步处理机制，借助Spring的@Async注解实现非阻塞调用，使多个会议录音可并行提交处理。同时，系统设置回调接口监听转写状态，待完成后自动触发后处理流程，包括文本整理与纪要生成。整个调用过程依托Spring Boot构建的服务架构稳定运行，充分释放了Whisper模型在真实会议环境下的高准确率潜力，真正实现了语音信息向结构化文本的高效转化。
本文介绍了一种基于Spring Boot、FFmpeg与Whisper技术构建的自动会议记录系统，实现了从音频采集到文本生成的全流程自动化。通过Spring Boot搭建稳定高效的后端服务，系统有效集成了FFmpeg在音频格式转换、降噪和质量优化方面的强大能力，确保输入音频的清晰度与一致性。结合Whisper模型出色的多语言支持与高准确率语音识别性能，系统能够精准地将会议录音转化为结构化文本。整个方案充分发挥了各技术模块的优势，显著提升了会议内容整理的效率与准确性，减少了人工干预成本，适用于多种实际会议场景，为实现智能化、自动化的信息处理提供了可行路径。