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通话录音批量处理系统:批量转写、按联系人合并、五层深度分析、飞书知识库沉淀 (Call recording batch processing pipeline)

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通话录音分析

通话录音批量处理系统

8000+ 条通话录音 → 自动转写 → 按联系人合并 → 五层深度分析 → 飞书知识库。

8000+ calls 8 stages 5 layers MIT

解决什么问题 · 流水线 · 五层分析 · 实测参数 · 避坑清单


解决什么问题

手机里躺着几千条通话录音,想复盘但不知道从哪下手:

  • 一条一条转写?手动要几个月
  • 按人找对话?根本搜不动
  • AI 给个摘要就完了?想要人物画像、风险识别、自我复盘

这套系统把"海量录音"自动变成"可检索的知识库",8000+ 条实测跑通。

流水线

录音文件
  │
  ▼ ① 上传到飞书云空间
  ▼ ② 盘点文件
  ▼ ③ 批量创建妙记转写(并发5,1.5-4s随机间隔)
  ▼ ④ 导出转写文本
  ▼ ⑤-⑧ 按联系人分组合并文档
  ▼ 上传飞书
  ▼ 深度分析第一层:画像/风格/风险/复盘
  ▼ 深度分析第二层:完整对话互动模式
  ▼
飞书云文档 + 多维表格索引

五层分析

层 输出 状态
① 数据层 批量转写、按人归档、多维表格索引 ✅
② 人物画像 通话频率/时长/活跃时段、高频词、沟通风格、if-then行为模式 ✅
③ 意图与风险 潜台词识别、前后一致性检测(欺瞒识别)、风险三级评估 ✅
④ 自我复盘 表达风格分析、沟通缺陷识别、成长追踪、场景化策略库 ✅
⑤ 知识沉淀 人物关系图谱、事件时间线、经验教训库、沟通模板库 🔄

实测参数

这些是 8000+ 条实测出来的稳定值,别改:

参数 推荐值 踩过的坑
并发数 5 10 立即限流
请求间隔 1.5-4s 随机 固定间隔会被识别
批次大小 50 个 再大会超时
批次休息 30s 不休息必限流
连续失败退避 5 分钟 立刻重试只会更糟
处理速度 900-1200 条/小时 —

避坑清单(血泪教训)

  1. 飞书 files list 有 1500 条隐性上限——升序降序都只返回同样 1500 个。解法:处理完的文件移到别的文件夹,循环直到源文件夹清空
  2. >100KB 文档上传必超时——先建空文档,再分段追加
  3. 单块子节点超限(degrade_code=4000021)——大文档分段追加,别一次塞
  4. token 10-15 分钟失效(99991668)——定时任务监控自动重启
  5. 不能只靠 files list 查重——更新前必须 drive +search 按名称搜
  6. 说话人保留 Speaker 1/2/3 原样——无法确认主叫,别乱标

每个联系人的文档长什么样

1. 深度分析(最前面)
   - 基础画像 / 沟通风格 / 意图与风险 / 自我复盘 / 摘要时间线
2. 目录
3. 高频关键词
4. 通话 1/N - 时间
   - AI 摘要、关键词、待办、完整对话

快速开始

# 环境
Python 3.8+
npm install -g @larksuite/cli
# 飞书企业账号 + 妙记会员额度

# 转写额度只在创建妙记时消耗
# 导出/合并/写文档不消耗

使用边界

  • 来自个人真实业务场景,参数为实测值,不同账号需微调
  • 不含个人数据(真实联系人/号码/通话内容已脱敏)
  • 依赖飞书企业版,个人版可能不可用
  • 务必遵守限流参数,否则账号可能被封

License

MIT

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