实时会议助手技术文档

项目名称：实时会议助手（Real-time Meeting Assistant）

技术概述

实时会议助手是一款基于 Electron.js 框架构建的跨平台桌面应用，集成了语音识别和 OpenAI 的 ChatGPT 接口，实时将会议语音转化为文字并提供智能回答建议。

系统架构

前端
- 框架：Electron.js
- 语言：JavaScript、HTML、CSS
- 库：React.js（可选）、Bootstrap（可选）
后端
- 语言：Python（Flask/FastAPI）
- 语音识别：Google Cloud Speech-to-Text、科大讯飞 API、百度语音 API
- AI 接口：OpenAI ChatGPT API
- 数据库：SQLite（本地存储）、MongoDB（云端存储）
网络和安全
- 加密：HTTPS、TLS
- 代理：Shadowsocks、V2Ray

核心模块

语音识别模块
- 通过音频输入设备捕获会议音频，使用语音识别 API 将音频转化为文字。
- 本地缓存未发送的音频数据，确保网络恢复后能够重新发送。
ChatGPT 集成模块
- 将转化后的文字发送给 OpenAI 的 ChatGPT API，获取智能回答。
- 实现 API 请求的速率限制和并发处理，确保服务稳定性。
用户界面模块
- 通过 Electron.js 构建跨平台桌面应用，提供直观的用户界面。
- 实时显示转化的文字和 ChatGPT 的回答建议，支持多语言显示。
网络监控模块
- 监控网络状态变化，实时更新网络连接状态。
- 实现自动重连机制，确保在网络中断时能够及时恢复服务。

技术栈

前端
- Electron.js：构建跨平台桌面应用。
- React.js：构建用户界面（可选）。
- Bootstrap：快速设计响应式界面（可选）。
后端
- Flask/FastAPI：处理 API 请求和业务逻辑。
- Google Cloud Speech-to-Text：语音识别。
- OpenAI ChatGPT API：智能回答。
- SQLite/MongoDB：数据存储。
开发工具
- Visual Studio Code：代码编辑器。
- Git：版本控制。
- Docker：容器化部署（可选）。

部署和发布

开发环境
- 配置本地开发环境，确保所有依赖和工具正确安装。
- 使用 Docker 容器化开发环境，简化环境配置和依赖管理。
测试和优化
- 编写单元测试和集成测试，确保各模块功能正确。
- 进行性能优化，减少语音识别和 API 调用的延迟。
打包和发布
- 使用 Electron.js 的打包工具将应用打包为可执行文件。
- 发布到应用商店（如 Mac App Store、Microsoft Store）或通过官网分发。

示例代码

以下是一个简单的语音识别和 ChatGPT 集成的示例代码：

// 前端：使用 Electron.js 捕获音频并发送到后端
const { ipcRenderer } = require('electron');

navigator.mediaDevices.getUserMedia({ audio: true })
  .then(stream => {
    const mediaRecorder = new MediaRecorder(stream);
    mediaRecorder.ondataavailable = (event) => {
      const audioBlob = event.data;
      ipcRenderer.send('audio-data', audioBlob);
    };
    mediaRecorder.start();
  })
  .catch(error => console.error('Error accessing media devices.', error));

# 后端：使用 Flask 接收音频数据并调用语音识别和 ChatGPT API
from flask import Flask, request, jsonify
import speech_recognition as sr
import openai

app = Flask(__name__)

@app.route('/recognize', methods=['POST'])
def recognize():
    audio_data = request.files['audio']
    recognizer = sr.Recognizer()
    with sr.AudioFile(audio_data) as source:
        audio = recognizer.record(source)
        text = recognizer.recognize_google(audio)
    return jsonify({'text': text})

@app.route('/chat', methods=['POST'])
def chat():
    text = request.json.get('text')
    response = openai.Completion.create(
        engine="davinci",
        prompt=text,
        max_tokens=150
    )
    return jsonify({'response': response.choices[0].text})

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

通过以上方案，可以有效应对国内用户使用时的网络问题，提供高效、稳定的实时语音转文字和智能回答服务。

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