基于人工智能的语音信息实时转录与记录格式智能优化

摘要

针对会议、访谈、教育等场景下语音信息实时转录准确率低、转录结果可读性与结构化程度不足的问题，本研究提出一种融合端到端(E2E)自动语音识别(ASR)模型与上下文感知记录格式优化器的智能系统。通过构建轻量化流式语音识别引擎实现低延迟实时转录，设计基于命名实体识别(NER)和文本分类的后处理优化算法，对原始转录文本进行智能分段、标点恢复、关键信息提取与格式化排版。实验结果表明：在公开数据集及自建场景数据集上，该系统的平均端到端延迟低于300 ms,字错误率(CER)较传统混合模型降低18.5%;经格式优化后，转录记录的人工可读性评分与信息检索效率分别提升42%和60%。本研究为实现高可用性、高信息密度的智能语音记录提供了有效的技术路径。

关键词

语音识别 / 实时转录 / 格式优化 / 人工智能 / 人机交互