{"repo":"harry0703/AudioNotes","free":true,"listed":false,"github":"https://github.com/harry0703/AudioNotes","clone":"git clone https://github.com/harry0703/AudioNotes.git","description":"快速提取音视频内容，整理成一份结构化的markdown笔记","language":"Python","stars":2267,"topics":["ai","asr","funasr","ollama","python","qwen2","whisper"],"license":"MIT","category":"deployment-docker-iac","readme_excerpt":"AudioNotes AudioNotes 是一款本地运行的音视频转文字和智能笔记工具，适合整理会议、访谈、课程和语音备忘录。 主要功能： - 上传音频或视频，自动生成文字稿。 - 将识别结果整理为清晰的 Markdown 笔记。 - 根据音视频内容继续提问。 - 支持浏览器录音、领域热词和对话历史。 本地优先与隐私 AudioNotes 默认在你的电脑上完成语音识别、笔记整理和内容问答： - 音视频、文字稿、笔记和对话历史保存在本机。 - FunASR 在本地识别语音，Ollama 在本地运行大语言模型。 - 默认不把音视频内容发送给第三方 AI 接口。 - Web 页面默认只允许本机访问，不对局域网或互联网开放。 首次安装仍需要联网下载应用镜像和模型，但处理个人内容时不依赖云端 AI 服务。请在受信任的电脑上使用，并妥善保护本机账户和磁盘数据。 效果展示 音视频识别和整理 与音视频内容对话 Docker 快速体验 开始前请安装并启动： - Docker Desktop - Ollama 建议为 Docker Desktop 分配至少 12GB 内存；处理较长音视频时推荐 16GB，并预留约 10GB 磁盘空间。 1. 准备本地模型 2. 下载并启动 AudioNotes 3. 打开页面 访问 ，默认账号和密码均为 admin 。 首次识别会自动下载约 2.15GB 的语音模型，等待时间取决于网络速度。模型下载完成后会保存在本机，后续无需重复下载。 从源码启动（可选） 如果希望直接运行源码，请先准备 Python 3.12、ffmpeg 和 Ollama。AudioNotes 会自动创建本地数据文件，不需要安装或配置数据库服务。 确认 Ollama 已启动后运行： 同样访问 。退出虚拟环境可以执行 deactivate 。 使用方法 1. 登录后上传音频或视频，也可以直接使用浏览器录音。 2. 等待语音识别和笔记整理完成。 3. 查看完整文字稿和结构化笔记。 4. 在输入框中继续询问负责人、时间、结论或其他内容。 5. 从左侧历史记录重新打开以前的笔记。 默认模型 - 语音识别： FunAudioLLM/Fun-ASR-Nano-2512 - 笔记整理与问答： qwen3.5:2b 默认组合优先兼顾中文识别质量和普通电脑的资源占用。识别结果仍可能受到录音质量、环境噪声、口音和多人重叠说话影响，重要内容请结合原音频核对。 如需识别更多语言，打开 .env ，将 ASR MODEL 改为 FunAudioLLM/Fun-ASR-MLT-Nano-2512 ，然后重新启动服务。默认模型不会自动改变，当前页面也不会在运行期间切换模型。 数据管理 使用 Docker 时，上传文件、FunASR 模型缓存、日志和对话历史都保存在创建的 audionotes 文件夹中。使用源码时，个人数据保存在项目的 storage 文件夹中，FunASR 模型保存在本机模型缓存中。Ollama 模型由 Ollama 单独管理。 - 备份：停止服务后复制整个 audionotes 文件夹。 - 迁移：将整个文件夹复制到新电脑，安装 Docker 和 Ollama、拉取默认模型后再启动服务。 - 清理：确认不再需要历史数据后，停止服务并删除该文件夹。 使用 Docker 时，停止或重新启动： 使用 Docker 时，更新到最新版本： 常见问题 Docker 方式页面无法打开时，先确认 Docker Desktop 和 Ollama 均已启动，然后检查服务状态： 源码方式无法启","default_branch":null,"files":null,"tree":[],"storefront":"/r/harry0703","claimed":false,"request_supported":{"post":"https://gitbuyer.com/r/harry0703/AudioNotes/request-supported","requests":0},"note":"indexed from public GitHub; nothing is for sale on this page. Clone it from GitHub. Paid listings live at /search."}