讯飞听见不直接生成结构化纪要，但通过准确转写、区分发言人、清洗文本及标准提示词，可支撑高质量结构化输出。需在录音阶段开启发言人区分、选用会议模型；导出前删除时间戳、合并断句、统一格式；用四段式提示词触发大模型输出；最后人工核验责任人、日期与结论的原始依据。

☞☞☞AI 智能聊天, 问答助手, AI 智能搜索, 多模态理解力帮你轻松跨越从0到1的创作门槛☜☜☜

讯飞听见本身不直接生成结构化纪要，但它能为结构化输出打下坚实基础——关键在于“转写准确”+“导出干净”+“后续提炼有依据”。真正实现结构化，需要它完成三件事：把声音变成可读文本、把文本分清谁说了什么、把文本导出来方便下一步处理。

一、录音阶段就埋好结构化伏笔

结构化不是后期硬凑出来的，而是从录音那一刻就开始设计的。重点做三件事：

• 开启“区分发言人”，哪怕只有两人对话，也能让AI自动标出A/B角色，避免后期人工标注混乱；
• 选择“中文-会议场景”语言模型，它对“接下来由张工负责”“请李总在7月10日前反馈”这类句式更敏感；
• 会议中尽量避免多人同时插话、语速过快或背景音乐干扰，这些会直接影响说话人分离和关键词识别准确率。

二、导出前清洗文本，让AI提炼不跑偏

讯飞听见转写结果虽准，但仍有语气词、重复句、断句碎片。直接丢给大模型（如通义千问、DeepSeek）容易导致责任错配、日期误判。建议导出后手动清理再使用：

• 删除所有时间戳和括号备注（如【00:12:34】【笑声】），只保留纯发言内容；
• 合并明显被截断的短句，例如“这个方案我建议……”“下周三前定稿”→连成“这个方案我建议下周三前定稿”；
• 统一发言人格式，把“张伟说：”“张工：”“张经理：”全改为“张伟：”，便于后续模型识别责任人。

三、用标准提示词触发结构化输出

导出TXT后，复制到任意支持长文本的大模型对话框，用明确指令约束输出格式。推荐这个四段式模板：

One API key for 70+ AI models. Route to GPT, Claude, Gemini, Qwen, Deepseek, Grok and more

统一LLM网关 - 一个API对接70+AI模型，使用单一API密钥即可调用GPT、Claude、Gemini、Qwen、Deepseek、Grok等主流模型。

下载

• 【结论】仅列出会议中明确达成的决策项，每条不超过20字；
• 【行动项】必须含可执行动词（如“提交”“修订”“协调”），不含模糊表述（如“考虑”“跟进”）；
• 【责任人】严格按录音中出现的姓名填写，不缩写、不替换成职位；
• 【截止时间】只提取原文中带年月日的明确日期，无则填【待确认】。

例如输入：“请按以上四字段格式整理以下会议文本，不添加、不推测、不解释。”

四、人工校验时盯住三个硬指标

AI输出只是初稿，最终结构化质量取决于最后一步校验。重点核对：

• 每个【责任人】是否能在原始录音里找到对应发言片段；
• 每个【截止时间】是否与录音中说的日期完全一致（比如“月底前”不算，必须是“6月30日”）；
• 所有【结论】是否都有录音依据，而非模型自行归纳的概括性描述。

校验时建议打开讯飞听见播放器，定位到摘要条目对应的时间段，逐字比对转写原文，发现“王莉”被识别成“王丽”就当场改掉。