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1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

开发一个基于Jitsi Meet的AI增强插件，集成以下功能：1. 实时语音识别生成多语言字幕 2. 深度学习降噪算法消除背景杂音 3. 会议内容自动摘要生成 4. 情感分析监测参与者参与度 5. 支持与Slack/Teams等平台集成自动发送会议记录。使用WebRTC技术实现低延迟通信，界面保持Jitsi原生风格但增加AI功能控制面板。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在优化远程会议体验时，发现开源的Jitsi Meet虽然轻量好用，但缺少一些智能化功能。于是尝试用AI技术给它做个"外挂"，分享下实现思路和踩坑经验。

1. 核心功能设计

这个增强插件主要解决线上会议的三个痛点：听不清、记不住、难回顾。具体实现分为五个模块：

• 实时字幕系统：通过语音识别API将发言转为文字，支持中英文双语显示。难点在于要处理多人同时说话的场景，需要区分说话人并动态调整字幕位置。
• 智能降噪模块：用深度学习模型过滤键盘声、宠物叫声等背景噪音。测试发现RNN模型在实时性上比CNN更有优势。
• 会议纪要生成：结合语音识别结果和NLP摘要算法，自动提取会议关键结论和待办事项。
• 参与度分析：通过语音情感识别和面部表情分析（需用户授权），统计成员的专注度变化曲线。
• 平台集成：会议结束后自动将摘要和录音发送到Slack/Teams，支持关键词检索历史会议。

2. 技术实现关键点

整个项目基于Jitsi Meet的插件体系开发，保持原有WebRTC通信架构不变：

1. 音频处理流水线：在音频流进入编码器前插入降噪模块，采用TensorFlow.js在浏览器端实时运行轻量级模型，避免服务器压力。
2. 字幕同步机制：利用WebSocket建立辅助数据通道，将语音识别结果与视频帧时间戳对齐，确保字幕和口型基本同步。
3. 摘要生成策略：在客户端先做初步的关键词提取，待会议结束后再由服务器进行深度语义分析，平衡实时性和准确性。
4. 权限管理：所有AI功能默认关闭，需要主持人逐一开启并获得参与者授权，录音和面部数据采用端到端加密。

3. 实际应用效果

在内部测试中发现几个有趣现象：

• 非英语母语参与者对实时字幕依赖度最高，尤其在技术术语讨论时
• 开启降噪后平均会议时长缩短12%，因为减少了"请重复一下"的打断
• 情感分析能有效识别出走神的节点，提醒主持人调整会议节奏
• 最受欢迎的居然是自动生成的待办事项列表，比人工记录更全面

4. 优化方向

目前还在持续改进的几个方面：

• 探索更高效的模型量化方法，降低浏览器端AI运算的内存占用
• 增加手语识别功能，提升无障碍体验
• 开发会议内容的知识图谱构建，实现跨会议的信息关联
• 优化移动端性能，现在安卓设备上降噪模块耗电较明显

整个项目在InsCode(快马)平台上开发和测试特别顺畅，它的在线编辑器直接集成AI辅助编程，遇到问题随时可以调出智能助手咨询。最惊艳的是代码写完就能一键部署成可访问的演示环境，不用自己折腾服务器配置。

对于想尝试AI应用开发的朋友，这种即写即得的体验确实能少走很多弯路。下一步准备把降噪模型训练也搬到平台上试试，他们的GPU环境据说连Kaggle数据集都预装好了，应该能省去不少环境配置时间。

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