基于Ai音视频内容提取与整理工具-AudioNotes

一、项目简介

在信息爆炸的时代，快速、高效地提取和整理音视频内容显得尤为重要。今天我要介绍的开源项目AudioNotes，正是这样一款能帮你从音视频中提取有用信息，并自动生成结构化Markdown笔记的实用工具。AudioNotes基于FunASR和Qwen2技术构建，旨在帮助用户从音视频中快速提取内容，并通过大模型整理成结构化的Markdown笔记，便于快速阅读和分享，并且可以和提取的内容进行对话。

二、核心功能

1. 音视频识别和整理：

• AudioNotes使用FunASR和Qwen2模型，能够精确地将音视频内容转换为文字，并自动生成结构化的Markdown笔记。

1. 与音视频内容对话：

• 用户可以与音视频内容进行互动，进一步提取所需信息。

三、详细使用指南

1. 环境准备：

• 下载并安装适合系统的Ollama。
• 拉取模型：以阿里的千问2 7b为例，使用命令ollama pull qwen2:7b拉取模型。

1. 部署服务：

• Docker部署（推荐）：
  1. 克隆项目代码：git clone https://github.com/harry0703/AudioNotes.git
  2. 进入项目目录：cd AudioNotes
  3. 复制示例环境文件并编辑：cp .env.example .env
  4. 启动服务：docker-compose up -d
  5. 服务启动后，可通过http://localhost:8000访问。
• 本地部署：
  1. 安装PostgreSQL数据库并配置。
  2. 安装Python依赖：pip install -r requirements.txt
  3. 运行数据库迁移：python manage.py migrate
  4. 启动服务：python manage.py runserver
  5. 服务启动后，同样可通过http://localhost:8000访问。

四、项目结构

• backend：后端服务目录，包含Django项目的主要代码。
• frontend：前端服务目录，使用React构建的Web界面。
• docker-compose.yml：用于容器编排的Docker Compose文件。

五、使用场景

AudioNotes特别适合需要从音视频中提取重要信息并进行结构化整理的场景，如：

• 学术研究：将讲座、会议内容快速转录并生成笔记。
• 媒体制作：从采访、视频素材中提取有用信息，方便编辑和整理。
• 在线教育：自动生成课程笔记，提高学习效率。

六、总结

AudioNotes为用户提供了高效的音视频内容提取和整理工具，通过简便的安装和部署方式，用户可以快速上手，提升工作和学习效率。项目的开源性质也使得用户可以根据自身需求进行定制和扩展。

更多详情及下载，请访问AudioNotes GitHub项目页面。