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录音后转后端处理，后端可以借助语音识别技术结合说话人识别技术来完成。

以下是一个大致的实现步骤及示例代码，这里以Python语言为例，使用SpeechRecognition库进行语音转文字，使用pyannote.audio库进行说话人识别：

1. 安装必要的库

pip install SpeechRecognition pydub pyannote.audio

2. 实现代码

import speech_recognition as sr
from pydub import AudioSegment
from pyannote.audio import Pipeline

def recognize_speaker_and_transcribe(audio_file, target_speaker):
    # 初始化语音识别器
    r = sr.Recognizer()

    # 加载音频文件
    audio = AudioSegment.from_file(audio_file)

    # 初始化说话人识别管道
    pipeline = Pipeline.from_pretrained("pyannote/speaker-diarization")
    # 进行说话人识别
    diarization = pipeline(audio_file)

    # 分割音频，仅提取目标说话人的片段
    target_segments = []
    for segment, _, speaker in diarization.itertracks(yield_label=True):
        if speaker == target_speaker:
            start_time = segment.start * 1000  # 转换为毫秒
            end_time = segment.end * 1000
            target_segments.append(audio[start_time:end_time])

    # 合并目标说话人的音频片段
    if target_segments:
        target_audio = sum(target_segments)
        target_audio.export("target_audio.wav", format="wav")

        # 进行语音转文字
        with sr.AudioFile("target_audio.wav") as source:
            audio_data = r.record(source)
            try:
                text = r.recognize_google(audio_data, language="zh-CN")
                return text
            except sr.UnknownValueError:
                print("语音识别无法理解音频内容")
            except sr.RequestError as e:
                print(f"语音识别请求错误; {e}")
    else:
        print(f"未找到指定说话人 {target_speaker} 的音频片段")
    return None

# 使用示例
audio_file = "example_audio.wav"
target_speaker = "SPEAKER_00"
transcription = recognize_speaker_and_transcribe(audio_file, target_speaker)
if transcription:
    print(f"指定说话人的转录文本: {transcription}")

3. 代码说明语音识别：使用SpeechRecognition库，通过Google的语音识别服务将音频转换为文本。说话人识别：使用pyannote.audio库进行说话人分割，识别出不同说话人的音频片段。音频处理：使用pydub库对音频文件进行分割和合并操作，提取出目标说话人的音频片段。4. 注意事项需要有可用的音频文件，且格式要被pydub支持（如.wav, .mp3等）。pyannote.audio库的说话人识别功能需要一定的计算资源和时间，特别是处理较长的音频文件时。使用Google的语音识别服务需要联网，并且可能有使用限制。