OpenClaw语音扩展：Qwen3.5-9B实现会议录音转写

OpenClaw语音扩展Qwen3.5-9B实现会议录音转写1. 为什么需要语音自动化助手上周三的部门例会让我意识到一个严重问题——当会议持续90分钟以上时人工记录的关键信息准确率会直线下降。我尝试用手机录音后转文字但发现三个痛点市面转写工具无法区分发言人所有内容混在一起转写后的文字需要手动提取行动项待办事项需要复制到不同系统如飞书待办、邮件提醒这正是OpenClaw结合Qwen3.5-9B能解决的场景。通过搭建本地语音处理流水线可以实现实时转写录音文件保留说话人标记自动提取会议决议和待办事项直接同步到办公系统整个过程完全在本地完成不用担心敏感会议内容泄露。2. 系统架构与核心组件2.1 技术选型思路我测试过多种组合方案最终稳定运行的架构包含三个关键层语音处理层使用Vosk作为本地语音识别引擎选择它是因为支持中英文混合识别提供说话人分离功能模型文件仅300MB对比Whisper的1.5GB大模型层部署Qwen3.5-9B镜像处理文本主要利用其超长上下文理解32K tokens结构化信息提取能力本地推理的低延迟特性自动化层OpenClaw负责监控录音文件目录调用各组件处理流水线将结果推送到办公系统2.2 具体组件版本# 核心组件版本 vosk-0.3.45 qwen3.5-9b-mirror openclaw-1.8.33. 实战部署过程3.1 语音识别模块配置首先下载Vosk中文模型mkdir -p ~/models/vosk cd ~/models/vosk wget https://alphacephei.com/vosk/models/vosk-model-zh-cn-0.22.zip unzip vosk-model-zh-cn-0.22.zip在OpenClaw中注册语音处理技能// ~/.openclaw/skills/audio.json { skills: { audio_transcribe: { type: python, entry: transcribe.py, env: { MODEL_PATH: ~/models/vosk/vosk-model-zh-cn-0.22 } } } }3.2 Qwen模型接入配置修改OpenClaw模型配置文件// ~/.openclaw/openclaw.json { models: { providers: { local-qwen: { baseUrl: http://localhost:8000/v1, api: openai-completions, models: [ { id: qwen3.5-9b, name: Local Qwen, contextWindow: 32768 } ] } } } }启动模型服务假设已部署Qwen镜像docker run -d -p 8000:8000 qwen3.5-9b-mirror3.3 任务链组装创建自动化工作流脚本# ~/scripts/meeting_pipeline.py from openclaw.sdk import workflow workflow( triggers[file_added:/recordings], outputs[feishu:todos] ) def process_meeting(audio_file): # 语音转文字 transcript skills.audio_transcribe(audio_file) # 提取关键信息 prompt f会议记录 {transcript} 请提取 1. 重要决议带通过时间 2. 待办事项分配人截止时间 用JSON格式返回 analysis models.local_qwen.chat(prompt) # 同步到飞书 for task in analysis[todos]: channels.feishu.create_task( titletask[desc], assigneetask[owner], due_timetask[due] )4. 效果验证与调优4.1 基础功能测试用测试会议录音验证流程将录音文件放入监控目录cp test.mp3 ~/recordings/查看处理日志tail -f ~/.openclaw/logs/pipeline.log检查飞书待办事项是否生成4.2 性能优化记录初期遇到两个典型问题问题1长会议内存溢出当录音超过60分钟时Qwen会因上下文过长OOM。解决方案在transcribe.py中按发言人分段每20分钟内容单独发送给模型问题2时间识别错误模型常把下周识别为具体日期。改进方法在prompt中明确要求必须解析出具体日期添加后处理校验脚本优化前后的关键指标对比指标优化前优化后处理速度3x实时1.5x实时待办准确率68%92%内存占用峰值18GB9GB5. 实际应用建议经过两周的实际使用总结出三条经验第一一定要设置人工确认环节。我在飞书机器人配置了二次确认指令只有当用户回复确认提交时待办才会真正创建。这避免了模型误解析带来的混乱。第二为不同会议类型准备定制prompt。技术评审会和运营例会的关注点完全不同我建立了prompt模板库根据会议名称自动选择。第三维护常见术语表。我们发现模型对公司内部项目代号识别率低后来在知识库中添加了术语对照表准确率提升明显。这套系统现在每天处理3-4个会议录音节省了至少2小时/天的手动处理时间。最让我惊喜的是当多人同时说话时Vosk的说话人分离效果比人工记录更准确。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。