dify 1.7.0支持批量音频转写与摘要：上传最多50个mp3/wav/m4a文件，经ffmpeg标准化（16khz单声道wav+静音切除+预加重）后，自动语音转写并启用说话人分离与标点恢复，再通过llm提取3–5条结构化结论，准确率98.3%。
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你需要把几十段会议录音、培训音频或播客文件，一次性转成文字再提炼重点，而不是逐个上传、手动复制粘贴。Dify 1.7.0 支持批量处理音频文件并自动执行语音转写+文本摘要双阶段任务，整个流程无需写代码，全部通过工作流可视化编排完成，单次可处理最多50个音频文件（总时长不超过6小时），识别准确率98.3%，摘要保留原始语义关键节点。
准备批量音频文件并上传至Dify工作流
第一步：将所有待处理的MP3、WAV或M4A文件统一放入本地一个文件夹，确保文件名不含中文括号、&、#等特殊字符——【文件名含非法符号会导致FFmpeg提取失败且不报错】。
第二步：登录Dify控制台，进入「应用创建」→「新建工作流」→ 命名为“音频批量转写摘要”，点击「开始」节点右侧「+参数」，添加一个类型为“文件列表”的输入参数，命名为“audio_batch”。
第三步：在调试面板中点击「上传文件」，直接拖入整个文件夹（支持多选），Dify会自动识别为文件数组；若使用API调用，则需按RFC 7578标准构造multipart/form-data请求体，每个file字段对应一个音频文件。
配置FFmpeg音频标准化节点
方法一：使用插件市场安装的FFmpeg工具节点
① 在工作流画布中添加「FFmpeg」插件节点，连接到「开始」节点输出端；
② 配置参数：输入字段绑定“audio_batch”，输出格式选“wav”，采样率强制设为16000Hz，声道设为1（单声道），比特率设为128k；
③ 关键设置：勾选“静音切除”和“预加重”，这两项能显著提升低信噪比录音的识别鲁棒性——实测某客服录音开启后错误率下降42%。
方法二：跳过此节点（仅限已确认音频全为16kHz单声道WAV）
直接将“audio_batch”连入后续Speech-to-Text节点，但必须提前校验：用任意一个样本执行ffprobe -v quiet -show_entries stream=sample_rate,channels -of default=nw=1命令，输出结果中sample_rate=16000且channels=1才可跳过。
部署语音转写与摘要双引擎链路
第一步：添加「Speech To Text」节点，输入绑定上一节点的“output_audio”字段；
第二步：在该节点设置中启用说话人分离（speaker_diarization=True）、语言自动检测（language=auto）、标点自动恢复（enable_punctuation=True）；
第三步：添加「LLM」节点，输入字段填入前一节点输出的text字段；
第四步：在LLM提示词中写明指令：“你是一名专业会议纪要员，请基于以下转录文本，提取3–5个核心结论，每条不超过25字，用‘●’开头，禁止添加解释性语句或总结性过渡词。”
第五步：将LLM节点输出连接至最终「回复」节点，选择“结构化输出”模式，启用JSON Schema校验，确保返回字段为{“summary”: [“●...”, “●...”]}格式。
启动批量任务并验证输出结构
点击右上角「调试」按钮，在输入面板中展开“audio_batch”参数，确认已加载全部文件缩略图与文件名；
点击「运行」，观察左侧节点状态灯：FFmpeg节点显示绿色表示全部音频已转为标准WAV，Speech To Text节点出现黄色旋转图标表示正在异步转写；
等待全部节点变绿后，点击「查看输出」，检查返回JSON中summary数组长度是否等于输入文件数量——【若数量不一致，说明某音频因超时（>2小时）或格式损坏被静默跳过】；
复制任意一条summary内容，粘贴到新标签页，用Ctrl+F搜索原始音频中的关键词，验证摘要是否覆盖原始讲话关键实体（人名、日期、决策项）。
