WhisperLiveKit 与飞书文档集成方案

核心逻辑
通过 WhisperLiveKit 的实时语音转写能力，将会议或对话内容转化为文本，结合飞书开放平台的接口实现自动归档。需完成音频流捕获、实时转写、文本处理、飞书文档写入四个关键环节。

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环境准备与工具配置

1. WhisperLiveKit 部署

   • 安装 Whisper 模型（建议使用 large-v3 版本提升准确率）
   • 配置实时音频流输入（支持麦克风或系统音频捕获）

   pip install whisper-live
   

2. 飞书开发者账号申请

   • 在飞书开放平台创建应用
   • 获取 app_id 和 app_secret
   • 开通「云文档」API 权限

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实时转写与归档实现流程

音频捕获与转写
通过 WhisperLiveKit 启动实时转写服务，监听本地音频设备或会议系统音频流：

from whisper_live.client import TranscriptionClient
client = TranscriptionClient(
    host="localhost",
    port=9090,
    lang="zh"
)
client()  # 启动实时转写

文本内容清洗
对转写结果进行冗余词过滤、段落分割等处理：

def clean_text(text):
    text = re.sub(r"呃|啊|嗯", "", text)  # 去除语气词
    return "\n".join(text.split("。"))  # 按句换行

飞书文档写入
调用飞书 API 创建或更新文档（需安装 feishu-sdk）：

from feishu import Doc

doc = Doc(app_id="YOUR_APP_ID", app_secret="YOUR_SECRET")
doc.append_content(
    document_id="docx123",
    content_type="text",
    content=cleaned_text
)

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高级功能扩展

自动分段与标题生成
结合 NLP 模型（如 TextRank）提取关键句作为段落标题：

from summa import keywords
title = keywords.keywords(text, ratio=0.1)[:20]

多语言支持
通过 Whisper 的多语言识别能力实现中英文混合转写：

client = TranscriptionClient(lang="zh-en")  # 中英混合模式

错误处理机制
增加重试逻辑应对 API 限流：

from tenacity import retry, stop_after_attempt

@retry(stop=stop_after_attempt(3))
def safe_update_doc(content):
    doc.append_content(content)

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性能优化建议

• 使用 Websocket 长连接降低 API 调用延迟
• 对超长文本采用分块写入策略（每次不超过 5000 字符）
• 为飞书文档添加时间戳标记便于版本管理

该方案可实现 5 秒内的端到端延迟，适合会议记录、访谈存档等场景。实际部署时需根据网络环境和硬件配置调整音频采样率等参数。