涉密录音整理（录音转文字）

本工具定位为完全离线运行的专业录音转写与智能处理软件，所有语音识别、说话人分离和大语言模型润色工作均在本地完成，以保护隐私。核心依赖方面，选用SenseVoiceSmall作为语音识别引擎，采用CAM++实现说话人音色聚类，并整合本地部署的qwen2.5:14b大语言模型用于文本润色、标点恢复、错别字修正、会议摘要生成、Word文档与PDF文档格式调整以及思维导图要点提取和下载，同时引入FFmpeg作为统一的音视频格式转换与预处理工具。在功能设计上，工具支持导入MP3、WAV、M4A、AAC、FLAC、OGG、MP4、MOV、AVI、MKV等常见音视频格式，文件导入不限大小，通过FFmpeg自动转码为16kHz单声道WAV并进行音量归一化预处理以提升识别准确率。导入后的音频自动执行语音识别和说话人分离，识别结果中每个发言段落前自动标注发言人1、发言人2等标签并以不同颜色区分，用户可在界面中手动修改标签为真实姓名。转写完成后系统自动并行生成润色版本、会议摘要和思维导图，其中会议摘要支持用户自定义内容模块要求或上传参考模板，按用户指定的格式生成，所有输出均为纯文本不含Markdown格式符号。思维导图采用markmap.js在线交互呈现，支持下载HTML（与在线呈现完全一致）、PNG图片和.mmap文件三种格式。导出功能整合了TXT、Word（docx）、PDF和原始音频文件（mp3或m4a），导出的Word和PDF文档采用三段式结构（会议摘要、润色版本、会议原文记录），排版格式为两端对齐、首行缩进2字符、1.5倍行距、段前段后0行，所有导出文件默认保存到电脑桌面。界面采用蓝色固定标题栏设计，标题居中显示，左侧提供侧边栏折叠开关按钮，侧边栏展示环境状态和翻译设置，主界面以四步流程呈现（导入音频、语音识别、转写结果、导出文件），未激活步骤以半透明虚线框预览显示让用户了解完整流程。所有耗时的转码和润色操作均提供进度条反馈，本地保留操作日志便于排查错误。

一、产品概述

1.1 产品定位

涉密录音整理是一款专为涉密场景设计的离线语音转写与会议纪要生成工具。产品核心价值在于：所有语音识别、文本润色、摘要生成均在本地完成，不依赖任何云端服务，确保涉密信息不出本机。用户只需导入音频文件，即可自动完成语音识别、说话人分离、智能润色、会议摘要和思维导图生成，并支持导出为Word、PDF 等常见格式。

1.2 目标用户

研发人员、安全审查人员、会议记录人员等需要在涉密环境下处理音频录音的用户。用户具备基本的电脑操作能力，不要求编程背景。

1.3 运行环境

1.4 产品名称与标识

二、界面设计需求

2.1 整体布局

界面采用Streamlit Web 框架，浏览器打开。整体为浅灰色背景（#f0f2f5），亮色主题，商业级设计感。页面从上到下分为：固定蓝色标题栏、四步流程区域、左侧侧边栏。

2.2 蓝色标题栏（固定表头）

页面顶部为蓝色渐变标题栏（深蓝→蓝色→深蓝），固定在浏览器顶部（position: fixed），向下滚动时始终可见。标题栏内嵌：

·左侧：侧边栏折叠/展开按钮（半透明白底，点击可收起或展开左侧侧边栏）

·中间：产品名称「涉密录音整理」，居中显示

·蓝色条从屏幕最左端延伸到最右端，无白边

2.3 左侧侧边栏

侧边栏可折叠/展开，包含：

·标题：「涉密录音整理」

·环境状态：FFmpeg、Ollama（qwen2.5:14b）、FunASR 语音识别、音频读写、Word 导出、PDF 导出、思维导图，每项显示绿勾或红叉

·设备信息：CPU/MPS

·模型信息：qwen2.5:14b

·翻译设置：支持不翻译、中文、英语、日语等12种语言

2.4 四步流程区域

页面主体为四步流程，每步用白色圆角卡片展示：

未激活的步骤以半透明（opacity: 0.5）虚线边框灰色显示，让用户了解完整流程。导入文件后，后续步骤按顺序激活。

2.5 转写结果区详情

第三步激活后，从上到下依次展示：

·发言人重命名（可折叠）：多说话人时可修改名称

·转写原文：每条带发言人标签（彩色圆角）、时间戳、文本内容

·润色结果（已自动生成）：可重新润色

·会议摘要（已自动生成）：支持自定义摘要要求（文字输入或上传模板），不显示Markdown 格式符号

·思维导图：markmap.js 可交互渲染，支持下载 HTML/PNG/.mmap

2.6 交互与样式细节

·复制内容时不弹出任何提示（隐藏Streamlit toast）

·侧边栏折叠按钮固定在蓝栏左上角，垂直居中

·按钮圆角，悬停有微动效

·上传文件不限大小（maxUploadSize=10GB）

三、功能需求

3.1 音频导入

3.2 语音识别

3.3 说话人分离

3.4 智能润色

3.5 会议摘要

3.6 思维导图

3.7 文件导出

四、非功能需求

4.1 安全性

·所有语音识别、文本处理、模型推理均在本地完成，不发送任何数据到云端

·不依赖任何外部API（首次安装下载模型除外）

·临时文件存放在程序目录下的temp/ 文件夹，可手动清理

4.2 易用性

·用户只需双击启动.command 即可启动，无需终端命令

·首次运行自动创建虚拟环境并安装所有依赖

·界面引导清晰：四步流程，未激活步骤半透明预览

·适合非技术用户，不需要编程知识

4.3 性能

·语音识别模型首次加载约1-2分钟，后续从缓存读取

·润色、摘要、思维导图并行执行，减少总等待时间

·支持大文件（测试通过10GB 音频文件导入）

五、开发流程设计

5.1 技术架构

系统采用前后端一体的Streamlit 架构，所有模块在本地运行：

5.2 核心模块

5.3 开发流程（按顺序）

第一阶段：基础环境搭建

·1. 创建项目目录结构，编写 config.py 全局配置

·2. 编写 启动.command 启动脚本，实现 venv 自动创建、依赖自动安装、Ollama 检测

·3. 编写 logger_utils.py 日志模块

·4. 编写 .streamlit/config.toml，配置端口、主题、上传大小限制

第二阶段：核心功能开发

·5. 开发 audio_processor.py：FFmpeg 检测、webm/各格式转 WAV、音频时长和大小获取

·6. 开发 transcriber.py：加载 SenseVoiceSmall、VAD 分段识别、元数据标签清洗、时间戳对齐

·7. 开发 diarizer.py：CAM++ 声纹提取、层次聚类、说话人标签合并到转写结果

·8. 开发 llm_polisher.py：Ollama 客户端封装、润色函数、摘要函数（含自定义指令）、思维导图 JSON 提取（含3次重试）、翻译函数

第三阶段：输出与导出

·9. 开发 exporter.py：TXT 导出、Word 导出（三段式+排版规范+Markdown 清除）、PDF 导出（三段式+Markdown 清除）、音频导出

·10. 开发 mindmap_generator.py：markmap HTML 生成、Playwright PNG 截图（file:// 协议加载）、matplotlib 回退方案、.mmap/.mm 导出

第四阶段：界面组装

·11. 开发 app.py 主界面：CSS 样式定义（固定蓝栏、侧边栏按钮、流程卡片、半透明预览）

·12. JavaScript：蓝栏高度测量（CSS 变量）、侧边栏折叠/展开功能

·13. 侧边栏：环境状态检测、设备/模型信息、翻译设置

·14. 第一步：文件上传器、文件信息展示、确认导入按钮

·15. 第二步：自动转写流程（预处理→识别→说话人分离→翻译→自动润色/摘要/思维导图）

·16. 第三步：转写原文展示、润色结果、会议摘要（含自定义要求+模板上传）、思维导图（含三种下载）

·17. 第四步：导出区域（TXT/Word/PDF/音频四个按钮，自定义标题）

第五阶段：测试与优化

·18. 测试全流程：导入音频→转写→润色→摘要→思维导图→导出

·19. 优化 CSS：蓝栏固定、白底透明、侧边栏按钮位置、标题居中

·20. 优化摘要：去除 Markdown 格式、支持自定义模板

·21. 优化思维导图：Playwright 截图与页面一致、失败重试机制

·22. 清理无用依赖（flask、sounddevice、mutagen 等）

·23. 更新 requirements.txt 和 启动.command 安装清单

六、交付文件清单

七、约束与假设

·产品仅支持macOS（Apple Silicon），不支持 Windows/Linux

·实时录音功能已移除，仅支持文件导入

·思维导图PNG 下载需要额外安装 Playwright，否则回退到 matplotlib（风格不同）

·首次运行需联网下载模型（SenseVoiceSmall 约 1GB，qwen2.5:14b 约 8GB）

·转写原文仅供查看，不可编辑

本期分享就到这里。

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