SpringBoot + Whisper + FFmpeg：语音转文字服务接入，会议记录自动生成实战
语音转文字的痛点 在日常工作和项目开发中，你是否遇到过这样的场景： 会议结束后，需要手动整理会议记录，费时费力 录音文件格式不统一，难以处理 语音识别准确率不高，需要大量人工修正 需要处理各种音频格式，兼容性问题多 传统的人工整理方式不仅效率低下，还容易遗漏重要信息。现在有了AI语音识别技术，我们可以让这一切变得自动化。 解决方案思路 今天我们要解决的，就是如何用Whisper + FFmpeg构建一个高效的语音转文字服务。 核心思路是： 音频预处理：使用FFmpeg统一音频格式，提高识别质量 语音识别：使用Whisper模型进行高质量语音转文字 结果处理：对识别结果进行后处理和格式化 批量处理：支持批量音频文件转换 技术选型 SpringBoot：快速搭建应用 OpenAI Whisper：语音识别模型 FFmpeg：音频格式转换和预处理 Python：Whisper模型运行环境（或使用whisper.cpp优化版本） 核心实现思路 1. 环境准备 首先安装必要的工具： # 安装FFmpeg # Windows: 下载并添加到PATH # Linux/Mac: apt-g....
