说个有意思的事：很多人以为语音转写就是“机器在听写”，但讯飞听见背后其实是两套模型在打配合。一个负责“听”——从声学特征里拆解出音素和音节；另一个负责“猜”——根据上下文和领域知识，选出最合理的文字组合。当你对着麦克风说出“合同第三条第（二）款”，系统不是逐字匹配，而是先提取这段音频的频谱、梅尔倒谱系数等物理特征，再由语言模型从千万种可能的词序列里，锁定“合同”“第三条”“第（二）款”这个最高概率组合。

这里有个关键点值得一提：声学模型训练时用到了数万小时真实会议、讲座、电话录音，尤其强化了多人交叉说话、背景空调噪声、远场拾音这类复杂场景的数据。语言模型则基于海量中文文本预训练，并在金融、医疗、法律等垂直领域做了微调——如果没选对专业领域，模型还是会用通用语料去推理，专有名词的识别准确率就会明显下滑。而且这两个模型不是简单地先听再猜，而是联合优化的：语言模型的先验概率会反向约束声学模型的解码路径，避免出现“履行”被识别成“误行”这种语义断裂的错误。

本地录音→云端转写→结构化输出的完整链路

打开讯飞听见客户端，点击「会记」→开始录音→语音实时上传至讯飞私有云集群→触发端到端Transformer识别引擎→返回带时间戳的原始文本流→启动本地后处理模块。

后处理模块是不依赖网络的：它会自动添加句号问号，把“2026年6月25日”规整为“2026-06-25”，合并被拆散的长专有名词（比如“长三角生态绿色一体化发展示范区”），还能过滤重复语句。这一步在电脑本地完成，所以即使断网，已录完的音频照样能完成转写和标点格式整理。

转写结果左侧显示音频波形图与发言角色色块，右侧同步呈现文字稿，点击任意句子就能跳转到对应的音频位置。这种音文联动不是简单靠时间戳硬匹配，而是通过VAD（语音活动检测）加上说话人嵌入向量双重校准实现的。

提升准确率的三个关键操作节点

第一步：录音前设置说话人数量
在「会记」界面点击齿轮图标→「说话人设置」→手动指定3人或5人模式。系统会预先加载对应数量的声纹聚类模板，避免两人声音相似时频繁切换角色标签。需要注意的是，如果实际只有2人开会却选了5人模式，声纹区分灵敏度反而会下降。

第二步：上传前添加热词
进入「转文字」工作台→上传文件前，在「热词优化」栏输入“智算中心、存算一体、RISC-V”这类术语，词间用英文逗号隔开。这些词会被注入语言模型解码束搜索的顶层节点，强制提升识别权重。单个热词不要超过16个字符，像“人工智能生成内容”这种长词，最好手动简写为“AIGC”才生效。

第三步：转写中实时校正
发现错字直接双击修改，比如把“需签署”改成“须签署”。系统会记住这次修正行为，后续遇到相同语音片段时会自动应用这个映射关系，不用每次手动调整。