CN120597331B - 一种智能会议终端驱动的会议纪要自动生成方法及系统 - Google Patents

Abstract

本申请涉及智能会议终端的技术领域，公开一种智能会议终端驱动的会议纪要自动生成方法及系统；方法包括：获取参会身份名单，采集声音数据并提取声纹特征；计算身份特征并生成唯一名单序号；将声音数据转换为文字会议记录并关联身份信息；采用连续中文编码算法将会议记录转换为实际编码；基于名单序号对编码进行动态移位加密，生成加密记录；存储身份名单、序号、加密记录及对应关系形成会议纪要。系统支持会议过程中新增参会人员的动态编码调整，并通过加权声纹特征计算、数据量占比反相关调节偏移值等方式优化加密效果。解密时通过逆向算法还原原始会议记录，确保内容安全的同时实现纪要自动生成与高效共享。

Description

一种智能会议终端驱动的会议纪要自动生成方法及系统

技术领域

本申请涉及智能会议终端的技术领域，尤其是涉及一种智能会议终端驱动的会议纪要自动生成方法及系统。

背景技术

随着企业数字化进程加速，跨地域协作增多，对会议内容实时处理、精准留存、快速共享的需求迫切，智能化转型可实现会议纪要自动生成，支撑决策快速落地。

当前会议场景智能化转型已有智能会议终端、语音识别、自然语言处理等技术逐步应用。终端可实现语音实时转写、多人发言区分，部分系统能自动提取会议要点、生成初步纪要框架。同时，云平台支持会议数据存储与跨端共享，AI算法优化使纪要生成准确率提升。

现有会议智能化方案的加密多针对数据传输和存储环节，对会议内容本身未进行加密修改。敏感信息以原始形式存在，一旦终端或平台被攻破，信息易泄露，加密效果有限。

发明内容

为了提升会议内容的加密效果，本申请提供一种智能会议终端驱动的会议纪要自动生成方法及系统。

第一方面，本申请提供一种智能会议终端驱动的会议纪要自动生成方法，采用如下的技术方案：

一种智能会议终端驱动的会议纪要自动生成方法，包括如下步骤：

获取参加会议的身份名单；

实时采集会议的声音数据，从所述声音数据中识别出与所述身份名单对应的声纹信息，所述声纹信息包括基频信息和共振信息；

根据所述基频信息和所述共振信息计算出身份特征，对所述身份特征进行排序得到与所述身份名单一一对应的名单序号，所述名单序号不重复；

将所述声音数据识别成内容为文字的会议记录数据，将所述身份名单与所述会议记录数据进行关联；

根据编码范围连续的中文编码算法将所述会议记录数据中的文字内容转换为实际编码；

基于关联关系，遍历所述身份名单，根据所述身份名单对应的所述名单序号将所述会议记录数据的实际编码进行移位得到加密编码；

根据所述加密编码从所述中文编码算法中匹配出对应的加密记录；

根据所述关联关系得到所述名单序号和所述加密记录之间的内容对应关系；

将所述身份名单、所述名单序号、所述加密记录和所述内容对应关系存储成会议纪要数据。

通过采用上述技术方案，获取参加会议的身份名单，结合实时采集的会议声音数据，识别出含基频信息和共振信息的声纹信息，计算身份特征并排序得到唯一名单序号，为加密奠定身份关联基础；将声音数据识别的会议记录数据关联身份名单后，经编码范围连续的中文编码算法转为实际编码，再基于名单序号对实际编码移位得到加密编码，匹配出加密记录并建立名单序号与加密记录的内容对应关系，最终将身份名单、名单序号、加密记录和内容对应关系存储为会议纪要数据。整个过程使会议内容以加密编码形式存在，而非原始的文字，仅通过对应身份与序号可解密；若是被其它人获取数据，转换成的文字内容中每个字都是偏移后的文字，最终获得的也是错误的内容；避免终端或平台被攻破时敏感信息泄露，大幅提升会议内容的加密效果。

可选地，方法还包括如下步骤：

获取所述会议纪要数据；

从所述会议纪要数据中提取出所述身份名单、所述名单序号、所述加密记录和所述内容对应关系；

根据所述加密记录和所述中文编码算法的逆向算法匹配出所述加密编码；

根据所述加密记录和所述内容对应关系将所述名单序号与所述加密编码进行对应；

根据对应的所述名单序号对所述加密编码反向移位，得到所述实际编码；

根据所述实际编码和所述中文编码算法的逆向算法匹配出所述会议记录数据；

将所述内容对应关系转换成所述关联关系；

输出所述身份名单、所述关联关系与所述会议记录数据。

通过采用上述技术方案，提取身份名单、名单序号等要素，利用中文编码算法的逆向算法，将加密记录还原为加密编码，再经名单序号反向移位得到实际编码，最终匹配出原始会议记录数据并转换关联关系。此过程严格遵循正向加密路径逆向操作，确保解密过程精准可靠，完整恢复原始会议内容与身份关联，实现会议纪要数据的安全还原。

可选地，方法还包括如下步骤：

若任意两个对应身份名单的身份特征值相同，则对比该两个所述身份特征对应的所述基频信息的值，增大所述基频信息的值较大的所述身份特征的值；

若任意两个对应身份名单的身份特征值相同，且对应的所述基频信息的值也相同，则对比该两个所述特征对应的所述共振信息的值，增大所述共振信息的值较大的所述身份特征的值。

通过采用上述技术方案，当身份特征值相同时，先对比基频信息值，提升基频值较大者的身份特征值；若基频仍相同，则对比共振信息值并提升共振值较大者。通过身份特征的值的差异化处理确保身份识别唯一性，使身份特征与参会人员一一对应，利于保证名单序号的唯一性与准确性。

可选地，方法还包括如下步骤：

根据所述基频信息和所述共振信息，采用加权平均的方法计算出身份特征；

根据所述身份名单的数量正相关调节所述基频信息的权值；所述身份名单的数量越少，所述基频信息的权值越小；所述身份名单的数量越多，所述基频信息的权值越大；

根据所述声音数据的总数据量正相关调节所述共振信息的权值；所述声音数据的总数据量越小，所述共振信息的权值越小；所述声音数据的总数据量越大，所述共振信息的权值越大。

通过采用上述技术方案，参会人数增多时增大基频信息权值，提升个体特征区分度；声音数据的总数据量增加能提高共振信息权值，增强复杂环境下特征稳定性，两个权值能够根据会议的实际情况自适应调整。

可选地，方法还包括如下步骤：

根据所述身份名单对应的文字内容在所述会议记录数据中的数据量占比，反相关调节所述身份名单的移位偏移值；所述数据量占比越小，所述身份名单的移位偏移值越大；所述数据量占比越大，所述身份名单的移位偏移值越小。

通过采用上述技术方案，移位=名单序号+移位偏移值；根据身份对应内容的数据量占比反相关调节移位偏移值，发言多者加密的偏移越少，实现动态差异化加密，降低偏移超范围的概率和量；利于提升会议纪要整体的准确性。

可选地，方法还包括如下步骤：

若在生成所述会议记录数据的过程中新增所述身份名单；则分时排序；

在第一段时间内生成对应于当前M个所述身份名单的一个所述会议纪要数据；

在第二段时间记生成对应于新增N个所述身份名单的另一个所述会议纪要数据，其中，新增的所述名单序号对应的排序位置+M。

通过采用上述技术方案，分时排序机制实现动态人员管理：在新增参会者时，先完成当前M个身份名单的会议纪要数据生成，再单独处理新增的N个身份，其排序位置自动衔接原序列；利于降低参会者的动态调整对加密流程的干扰，确保新旧参会者数据独立加密且序号连续，提升系统扩展性与会议内容加密的灵活性。

可选地，方法还包括如下步骤：

若在生成所述会议记录数据的过程中新增N个所述身份名单；则分时排序；

在第一段时间内生成当前M个所述身份名单的所述名单序号，其中，M个所述身份名单的排序位置放大N+1倍；

在第二段时间内生成新增N个所述身份名单的所述名单序号；

将当前M个所述身份名单插入新增N个所述身份名单中，根据对应的所述名单序号重新排序，再生成所述会议纪要数据。

通过采用上述技术方案，通过分时排序与序号预留机制处理新增参会者对应的身份名单；先将当前M个名单序号放大N倍预留空间，再生成新增N个序号，最后插入重组排序；利于降低参会者的动态调整对加密流程的干扰，确保新旧参会者数据独立加密且序号连续，提升系统扩展性与会议内容加密的灵活性。

可选地，方法还包括如下步骤：

根据所述名单序号的总量得到奇偶属性；

若所述奇偶属性为奇数，则移位为沿着第一方向偏移，否则，移位为沿着第二方向偏移。

通过采用上述技术方案，通过名单序号总量的奇偶属性区分移位方向，奇数用第一方向、偶数用第二方向。此举增加加密编码移位的随机性与复杂度，避免单一方向的规律性，提升会议内容加密的抗破解能力，增强信息安全性。

第二方面，本申请提供一种智能会议终端驱动的会议纪要自动生成系统，采用如下的技术方案：

一种智能会议终端驱动的会议纪要自动生成系统，包括处理器，所述处理器中执行如上述任意一项所述的智能会议终端驱动的会议纪要自动生成方法的步骤。

综上所述，本申请包括以下至少一种有益技术效果：提升会议内容加密效果，通过声纹识别生成唯一名单序号，结合中文编码移位加密，使会议内容以加密形式存在，避免原始敏感信息泄露。实现会议纪要安全高效的自动生成与还原，正向加密与逆向解密流程对应，保证解密精准，完整恢复会议内容及身份关联。优化身份特征识别，通过解决特征冲突、动态调节权值，确保身份特征唯一，提升加密基础数据准确性。动态调整加密策略，如依数据量占比调节偏移值、按序号总量奇偶定移位方向，增强加密复杂度与抗破解能力。支持参会人员动态管理，两种分时排序机制应对新增人员，保障加密流程稳定，提升系统扩展性与灵活性。

附图说明

图1是一种智能会议终端驱动的会议纪要自动生成方法的步骤图。

图2是对加密存储的会议纪要数据进行解密，以提取并输出原始身份名单、身份与会议记录的关联关系及会议记录数据的步骤图。

图3是当身份特征值相同时的步骤图。

具体实施方式

下面详细描述本申请的实施方式，实施方式的示例在附图中示出。

在本说明书的描述中，参考术语“某些实施方式”、“一个实施方式”、“一些实施方式”、“示意性实施方式”、“示例”、“具体示例”或“一些示例”的描述意指结合所述实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。

本申请实施例公开一种智能会议终端驱动的会议纪要自动生成方法，参照图1，包括如下步骤：

通过智能会议终端的交互界面手动录入参会人员身份信息，包括姓名、职务等，或通过终端与企业OA系统、党建系统等外部平台的对接功能，自动同步参会人员名单，如从“三重一大系统”导入政府会议的参会人员信息。身份名单存储于终端本地加密分区，并同步至云端会议服务平台，作为后续声纹匹配的基准数据。

智能会议终端通过全向拾音麦克风阵列（拾音范围覆盖15米，支持封闭场所内多人发言清晰采集）实时采集会议声音数据，采集的音频信号经终端处理模块进行降噪、回声消除预处理后，调用基于光明大模型训练的语音小模型及声纹识别引擎，提取与身份名单对应的声纹信息：

基频信息：通过语音频谱分析提取发言者声音的基础频率，反映声带振动特征，如男性基频约85-180Hz，女性约165-255Hz；

共振信息：分析声音频谱中的共振峰参数，如第一共振峰F1、第二共振峰F2，反映声道结构特征。

终端将提取的声纹信息与身份名单中预存的声纹模板进行比对，建立声纹与身份的对应关；声纹模板为首次参会者临时生成的模板。

基于提取的基频信息F0和共振信息（F1、F2）计算身份特征值,采用加权算法计算身份特征值：身份特征值=ω1×F0+ω2×(F1+F2)/2；其中，权重ω1、ω2由光明大模型根据会议场景动态调整，如多人会议时增大ω1以强化个体差异。对所有参会人员的身份特征值进行升序排序，生成不重复的名单序号，如1、2、3……N，序号与身份名单一一映射，确保后续加密关联的唯一性。

终端将采集的声音数据实时传输至语音转写服务，调用高精度语音识别模型及预设的行业专业词库，如金融会议中的“期货合约”、医疗会议中的“药物成分”等，将语音转换为文字形式的会议记录数据。同时，通过声纹识别结果将每条文字记录与对应的身份名单关联，如标注“[序号3]：讨论年度预算调整方案”，关联关系存储于终端内存。

采用编码范围连续的中文编码算法，如GB2312编码，涵盖6763个常用汉字，将会议记录数据中的每个文字转换为对应的二进制实际编码。例如：文字“会”对应的GB2312编码为0xA1A2，转换为实际编码“1010000110100010”；专业词汇（如“三重一大”）优先匹配终端内置的专业词库编码，确保术语转换的准确性。

基于前面的关联关系，终端遍历会议记录数据，对每个文字的实际编码按以下规则执行移位操作：加密编码=实际编码+名单序号×偏移系数；其中，偏移系数可根据会议保密等级动态设定，如绝密会议偏移系数为3，普通会议为1；移位方向通过终端通信模块结合APN加密通道的传输协议确定，如基于SM2加密算法的密钥特征判定方向。例如，序号2的发言者对应的文字“议”，实际编码0xA2B3，经移位后生成加密编码0xA2B5。

根据加密编码反向查询中文编码算法表，得到对应的文字内容（即加密记录）。例如，加密编码0xA2B5对应文字“屹”，与原始文字“议”形成差异。同时，终端基于身份与记录的关联关系，建立名单序号与加密记录的映射，如“序号2→加密段落P2”，确保解密时可追溯至原始发言者。

终端将身份名单、名单序号、加密记录及内容对应关系打包为会议纪要数据包，采用SM3加密算法生成数据校验值，通过网闸技术隔离的专属通道上传至云端存储，云端存储采用SM2算法加密。终端支持“听后即焚”模式，用户可选择会议结束后自动销毁本地缓存的原始语音及编码数据，仅保留加密后的纪要数据包，进一步提升数据安全性。

通过融合智能会议终端的硬件能力（如全向拾音、声纹采集）与光明大模型的算法优势，如专业词库匹配、动态加密策略，实现会议纪要的全流程加密生成：会议内容以加密编码形式存在，非授权访问仅能获取错乱文字，如“议”变为“屹”，需结合身份名单与名单序号才能通过逆向移位解密，解决了原始内容泄露的风险；依托专业词库与高精度语音识别，确保会议记录的行业适配性与准确性，为加密后的内容还原提供可靠基础；与企业OA、党建系统等的兼容性，支持身份名单同步与纪要跨平台流转，满足多场景会议的高效协作需求。

参照图2，方法还包括如下步骤：

可通过智能会议终端的本地存储模块调取缓存数据，或经APN加密通道从云端会议服务平台下载，下载过程采用SM2加密算法验证终端权限，确保仅授权设备可获取。从会议纪要数据中提取身份名单、名单序号、加密记录和内容对应关系后，依托光明大模型的自然语言处理能力解析数据结构。

根据加密记录和中文编码算法的逆向算法匹配加密编码时，系统会调用预设的专业词库辅助校验；例如金融会议中“加密记录”出现的“期获合约”，会优先匹配专业词库中“期货合约”的逆向编码规则，修正编码匹配偏差，提升加密编码还原的准确性。

在根据加密记录和内容对应关系将名单序号与加密编码对应环节，结合声纹识别的历史关联数据（终端本地缓存的参会者声纹和序号映射日志）进行二次校验，避免因数据传输误差导致的序号与编码错配。

根据对应的名单序号对加密编码反向移位时，严格遵循正向加密的移位规则逆向操作：若正向加密为“实际编码+名单序号×偏移系数”，则反向移位为“加密编码-名单序号×偏移系数”，且移位方向与正向保持一致，如正向沿第一方向偏移，反向亦沿第一方向回移。此过程中，终端处理模块会调用高性能处理器进行并行计算，确保大量加密编码的反向移位高效完成。

根据实际编码和中文编码算法的逆向算法匹配会议记录数据时，同样联动专业词库进行语义修正，例如将实际编码对应的“会仪”修正为“会议”，确保还原的文字内容符合行业表述习惯。

将内容对应关系转换成关联关系后，系统会参照会议服务中预设的模板，如正式会议纪要模板，自动补全身份名单与会议记录数据的关联格式，如标注“[姓名3（序号3）]：发言内容”，最终通过终端交互界面输出，或一键导出为Word、PDF等格式，导出文件采用SM3算法加密，防止传输过程中被篡改。若会议开启“听后即焚”模式，输出完成后终端会自动清除解密过程中生成的临时数据，仅保留原始加密的会议纪要数据。

此解密过程完整复用智能会议终端的硬件算力（如高性能处理器）与软件能力（如专业词库、大模型算法），通过与正向加密步骤的严格对称，实现会议纪要数据的精准还原，既保障了信息安全，又确保解密后内容的专业性与完整性，满足不同行业对会议数据解密的精准性与高效性需求。

在实际会议场景中，可能会出现身份特征值相同的特殊情况。本方法针对这一情况，设置了严谨的处理机制，方法还包括如下步骤：

当系统在计算身份特征值后，若发现任意两个身份名单对应的身份特征的值相同，此时，智能会议终端将立即启动身份特征差异化处理流程。终端会率先对比该两个身份特征对应的基频信息的值。以智能会议终端内置的高精度语音分析模块为例，该模块能够精准测量声音的基频，其精度可达±0.1Hz。假设参会者A和参会者B的身份特征值相同，在对比基频信息时，若发现参会者A的基频信息的值为120Hz，参会者B的基频信息的值为125Hz，那么系统将增大基频信息的值较大的参会者B的身份特征的值，具体的增大幅度可根据系统预设的调节因子确定，比如设置调节因子为0.05，那么参会者B的身份特征值将在原有基础上增大0.05倍，从而实现两者身份特征值的区分。

若在对比基频信息后，发现任意两个身份名单对应的身份特征的值依旧相同，且对应的基频信息的值也完全一致，系统将进一步对比该两个特征对应的共振信息的值。智能会议终端通过先进的声学算法，能够精确分析声音的共振峰信息，对第一共振峰（F1）和第二共振峰（F2）的测量误差可控制在±5Hz以内。例如，当两个参会者的基频相同，继续对比共振信息，若参会者C的第一共振峰F1值为800Hz，第二共振峰F2值为1800Hz，参会者D的第一共振峰F1值为820Hz，第二共振峰F2值为1850Hz，系统将增大共振信息的值较大的参会者D的身份特征的值，增大方式同样依据调节因子执行，确保身份特征值产生差异。

通过先对比基频信息值，提升基频值较大者的身份特征值；若基频仍相同，则对比共振信息值并提升共振值较大者的身份特征值的处理方式，能够有效确保身份识别的唯一性。只有保证每个参会人员的身份特征与其他人完全不同，才能使身份特征与参会人员一一对应，进而为后续生成名单序号提供坚实基础，有力地保证名单序号的唯一性与准确性，为整个会议纪要自动生成及加密流程的顺利开展提供可靠保障。

参照图3，方法还包括如下步骤：

在计算身份特征时，依托智能会议终端内置的高性能处理器及光明大模型的算法支持，采用加权平均公式身份特征=ω1×基频信息+ω2×共振信息进行计算；其中ω1为基频信息权值，ω2为共振信息权值，且ω1+ω2=1。

权值调节机制与产品的实际应用场景深度适配：当身份名单的数量发生变化时，系统会基于终端对会议规模的判断，如从身份名单数量识别是小型部门例会还是大型行业峰会，正相关调节基频信息的权值。例如，在仅3人的小型企业内部会议中，基频信息权值ω1可能设为0.3，此时更依赖共振信息区分个体；而在20人的政府机关大型工作会议中，ω1会提升至0.7，通过强化基频这一显著的个体语音特征，男性与女性基频差异明显，提升多人场景下的声纹识别准确率，与产品“区分说话人”的功能特点相契合。

对于共振信息的权值调节，系统会根据声音数据的总数据量动态调整；总数据量由终端麦克风阵列采集的音频时长及采样率计算得出。当会议时间短、发言稀疏导致声音数据量小时，如10分钟的快速碰头会，共振信息权值ω2可能低至0.2，减少环境噪声对特征提取的干扰；而在2小时的金融机构投资决策会中，随着声音数据量增大，包含大量讨论、辩论的连续语音，ω2会提高至0.6，利用反映声道结构的稳定特征的共振信息在长时语音中的稳定性，增强复杂环境下声纹特征的抗干扰能力，配合产品的高灵敏度麦克风阵列，进一步保障身份识别的精准性。

这种权值自适应调节机制，充分结合了产品的硬件性能（如麦克风阵列的拾音能力、处理器的实时计算能力）与算法优势（光明大模型对会议场景的智能判断），使身份特征的计算既能适应不同规模会议的需求，又能应对不同数据量下的语音环境，为后续名单序号的生成及会议内容加密提供了可靠的基础特征数据，有效支撑了产品在高效、精准、安全会议体验上的核心目标。

方法还包括如下步骤：

智能会议终端在生成会议记录数据后，会通过内置的数据分析模块统计每位参会者（对应身份名单）的文字内容在总会议记录数据中的占比，如参会者A的发言内容占比30%，参会者B占比5%。基于该占比，终端调用光明大模型的动态加密策略模块，按反相关规则调节移位偏移值，形成“移位=名单序号+移位偏移值”的加密公式。

例如，在金融机构的投资决策会上，若某分析师（身份名单中序号5）的发言内容占比达40%（数据量较大），其移位偏移值可能被调节为1，最终移位为5+1=6；而某旁听人员（序号8）发言占比仅5%（数据量小），偏移值可能被设为5，移位为8+5=13。这种调节机制与产品的专业词库功能联动：对于占比大的行业术语密集内容，如“期货合约”“风险敞口”，通过小偏移值减少编码转换误差，确保解密后专业词汇的准确性；对于占比小的零散发言，通过大偏移值增强加密强度，符合“高安全性”产品优势。

同时，终端的高性能处理器会实时校验移位后的加密编码是否在中文编码算法的有效范围内，如GB2312的编码区间，反相关调节机制可降低因大偏移导致的编码溢出概率：发言多的核心内容偏移小，减少超范围风险；发言少的内容即使偏移大，因其数据量小，整体超范围的总量可控。这一设计既适配了产品“支持20个会议室并发处理”的性能需求，又通过动态差异化加密提升了会议纪要的整体安全性与准确性，与“听后即焚”“专属安全加密”等功能共同构建了多层次的数据保护体系。

方法还包括如下步骤：

当会议进行中出现临时参会人员，如企业内部会议中途加入的部门负责人、政府机关会议新增的列席人员，智能会议终端通过与企业OA系统、党建系统等外接平台的实时同步功能，获取新增身份名单并触发分时排序机制。终端的处理模块会先锁定第一段时间内的会议数据，基于当前M个身份名单，如原参会的10人，调用光明大模型的会议纪要生成引擎，结合预设模板生成第一份会议纪要数据；该数据包含M个身份对应的声纹信息、加密记录及内容对应关系，并通过APN加密通道同步至云端存储，同时本地缓存支持“听后即焚”模式的临时存储。

进入第二段时间后，终端针对新增的N个身份名单，如新增的3人，启动独立的声纹识别流程：通过高灵敏度麦克风阵列采集新增人员的声音数据，提取基频信息与共振信息，计算身份特征值。此时，新增身份的名单序号按“原最大序号+1”规则生成，如原序号1-10，新增序号为11-13，即排序位置自动衔接为“原M个序号+N个新增序号”。终端基于新增人员的发言内容生成第二份会议纪要数据，其加密过程复用中文编码算法及移位规则，如根据新增人员的发言数据量占比调节偏移值，确保与第一份纪要的加密标准一致。

这种分时排序机制充分适配产品的硬件性能与软件架构：一方面，依托终端高性能处理器的并行计算能力，可同时处理新旧两份纪要数据的生成，不影响会议实时转写，支持20个会议室并发处理的性能可保障单会议室多时段数据并行处理；另一方面，通过云端会议服务平台的跨端同步功能，两份纪要数据可在终端与外接系统（如OA、党建系统）中关联存储，用户后续可通过终端界面一键合并两份纪要，合并过程中系统会自动校验序号连续性（1-13无重复）及加密编码的一致性，确保会议记录的完整性。

该机制有效应对了会议中人员动态调整的场景，既避免新增人员对原有加密流程的干扰，如原有M个身份的加密编码无需重新计算，又通过序号衔接保障了身份关联的准确性，与产品“跨系统会议纪要自动传送”“专属安全加密”等功能协同，提升了系统在复杂会议场景下的扩展性与灵活性，满足不同行业对动态参会管理的需求。

方法还包括如下步骤：

当会议进行中出现临时新增参会人员，如金融机构会议中途加入的风控专家、教育机构研讨会临时到场的学科带头人，智能会议终端可通过与企业OA系统、党建系统等外接平台的实时数据同步功能，自动获取新增的N个身份名单，并触发分时排序机制。

在第一段时间内，终端依托高性能处理器的并行计算能力，对当前已有的M个身份名单的名单序号进行调整：若采用“放大N+1倍”策略；如原序号为1-5的M=5个参会者，新增N=4人时，序号调整为5、10、15、20、25；或采用“后移N位”策略，原序号1-5调整为5-9，通过预留序号空位为新增人员提供插入空间。此过程中，终端会同步生成当前M个身份对应的会议记录片段，结合专业词库完成初步加密，采用中文编码算法及移位加密规则，并通过APN加密通道暂存至云端，确保原有加密流程不受新增人员干扰。

进入第二段时间后，终端启动新增N个身份的声纹采集与处理流程：通过全向拾音麦克风阵列捕捉新增人员的语音数据，提取基频信息与共振信息，经光明大模型语音小模型计算身份特征值，生成序号，如插入预留空位的1-4。新增人员的发言内容实时转写为文字后，按照其序号执行动态差异化加密，根据数据量占比调节移位偏移值，形成独立的加密记录片段。

最终，终端将M个原有身份与N个新增身份的序号按从小到大重新排序，如合并为1-9，调用会议服务中的模板引擎，将两段时间的加密记录片段整合为完整会议纪要数据。整合过程中，系统通过SM3哈希算法校验数据完整性，确保新旧序号连续无重复，如5、10、15...与1-4重组后为1-9，加密编码的移位规则保持一致。生成的完整纪要可一键导出为Word、PDF等格式，或通过“业数融合一平台”传送至OA、党建等系统，同时支持启用“听后即焚”功能销毁临时数据。

该机制充分利用终端的实时处理能力与云端的协同存储优势，在应对参会人员动态调整时，既保障了原有加密数据的稳定性，无需重新计算历史编码，又通过序号预留实现新增人员的无缝接入，与产品“高并发处理”“专属安全加密”等特性深度适配，显著提升了系统在复杂会议场景下的扩展性与加密灵活性。

方法还包括如下步骤：

智能会议终端在执行编码移位加密操作前，会先统计当前参会人员的名单序号总量，即M+N的总和，M为初始参会人数，N为新增人数，通过终端处理模块的逻辑运算判断其奇偶属性。例如，在企业部门例会中，若初始5人参会（名单序号1-5），中途无新增人员，总量为5（奇数），则触发第一方向偏移（如编码值递增方向）；若政府机关会议初始8人参会，中途新增2人，总量为10（偶数），则启动第二方向偏移，如编码值递减方向。

该机制与产品的加密体系深度融合：第一方向与第二方向的移位规则均基于中文编码算法（如GB2312）的有效区间设计，配合专属安全加密中的SM2、SM3算法体系，形成多层加密逻辑。例如，当总量为奇数时，“会议”一词的实际编码经第一方向偏移后映射为“讳仪”；总量为偶数时，经第二方向偏移后映射为“佘议”，两种方向的加密结果无规律关联，大幅提升了非授权破解的难度。

同时，终端的高性能处理器会实时校验移位后的加密编码是否超出编码范围，结合动态差异化加密策略，发言多者偏移值小，确保不同方向的移位均在安全区间内执行。这种基于序号总量奇偶性的动态方向调节，充分利用了光明大模型的实时计算能力，与“听后即焚”功能形成互补——前者增强加密过程的抗破解性，后者从数据生命周期源头杜绝泄露风险，共同构建了符合高安全等级会议需求的防护体系，有效支撑了产品在金融、政府等保密场景中的应用。

本申请实施例还公开一种智能会议终端驱动的会议纪要自动生成系统，包括处理器，所述处理器中执行如上述任意一项所述的智能会议终端驱动的会议纪要自动生成方法的步骤。

尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (6)

1.一种智能会议终端驱动的会议纪要自动生成方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取参加会议的身份名单；

实时采集会议的声音数据，从所述声音数据中识别出与所述身份名单对应的声纹信息，所述声纹信息包括基频信息和共振信息；

根据所述基频信息和所述共振信息计算出身份特征，对所述身份特征进行排序得到与所述身份名单一一对应的名单序号，所述名单序号不重复；其中，根据所述基频信息和所述共振信息，采用加权平均的方法计算出身份特征；

根据所述身份名单的数量正相关调节所述基频信息的权值；所述身份名单的数量越少，所述基频信息的权值越小；所述身份名单的数量越多，所述基频信息的权值越大；

根据所述声音数据的总数据量正相关调节所述共振信息的权值；所述声音数据的总数据量越小，所述共振信息的权值越小；所述声音数据的总数据量越大，所述共振信息的权值越大；

将所述声音数据识别成内容为文字的会议记录数据，将所述身份名单与所述会议记录数据进行关联；

根据编码范围连续的中文编码算法将所述会议记录数据中的文字内容转换为实际编码；

基于关联关系，遍历所述身份名单，根据所述身份名单对应的所述名单序号将所述会议记录数据的实际编码进行移位得到加密编码；

根据所述加密编码从所述中文编码算法中匹配出对应的加密记录；

根据所述关联关系得到所述名单序号和所述加密记录之间的内容对应关系；

将所述身份名单、所述名单序号、所述加密记录和所述内容对应关系存储成会议纪要数据；

根据所述名单序号的总量得到奇偶属性；

若所述奇偶属性为奇数，则移位为沿着第一方向偏移，否则，移位为沿着第二方向偏移；

若在生成所述会议记录数据的过程中新增N个所述身份名单；则分时排序；

在第一段时间内生成当前M个所述身份名单的所述名单序号，其中，M个所述身份名单的排序位置放大N+1倍；

在第二段时间内生成新增N个所述身份名单的所述名单序号；

将当前M个所述身份名单插入新增N个所述身份名单中，根据对应的所述名单序号重新排序，再生成所述会议纪要数据。

2.根据权利要求1所述的智能会议终端驱动的会议纪要自动生成方法，其特征在于，方法还包括如下步骤：

获取所述会议纪要数据；

从所述会议纪要数据中提取出所述身份名单、所述名单序号、所述加密记录和所述内容对应关系；

根据所述加密记录和所述中文编码算法的逆向算法匹配出所述加密编码；

根据所述加密记录和所述内容对应关系将所述名单序号与所述加密编码进行对应；

根据对应的所述名单序号对所述加密编码反向移位，得到所述实际编码；

根据所述实际编码和所述中文编码算法的逆向算法匹配出所述会议记录数据；

将所述内容对应关系转换成所述关联关系；

输出所述身份名单、所述关联关系与所述会议记录数据。

3.根据权利要求1或2所述的智能会议终端驱动的会议纪要自动生成方法，其特征在于，方法还包括如下步骤：

若任意两个对应身份名单的身份特征值相同，则对比该两个所述身份特征对应的所述基频信息的值，增大所述基频信息的值较大的所述身份特征的值；

若任意两个对应身份名单的身份特征值相同，且对应的所述基频信息的值也相同，则对比该两个所述特征对应的所述共振信息的值，增大所述共振信息的值较大的所述身份特征的值。

4.根据权利要求1所述的智能会议终端驱动的会议纪要自动生成方法，其特征在于，方法还包括如下步骤：

根据所述身份名单对应的文字内容在所述会议记录数据中的数据量占比，反相关调节所述身份名单的移位偏移值；所述数据量占比越小，所述身份名单的移位偏移值越大；所述数据量占比越大，所述身份名单的移位偏移值越小。

5.根据权利要求1所述的智能会议终端驱动的会议纪要自动生成方法，其特征在于，方法还包括如下步骤：

若在生成所述会议记录数据的过程中新增所述身份名单；则分时排序；

在第一段时间内生成对应于当前M个所述身份名单的一个所述会议纪要数据；

在第二段时间记生成对应于新增N个所述身份名单的另一个所述会议纪要数据，其中，新增的所述名单序号对应的排序位置+M。

6.一种智能会议终端驱动的会议纪要自动生成系统，其特征在于，包括处理器，所述处理器中执行如权利要求1-5中任意一项所述的智能会议终端驱动的会议纪要自动生成方法的步骤。