https://github.com/harry0703/AudioNotes

快速提取音视频内容，整理成一份结构化的markdown笔记
https://github.com/harry0703/AudioNotes

ai asr funasr ollama python qwen2 whisper

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快速提取音视频内容，整理成一份结构化的markdown笔记

• Host: GitHub
• URL: https://github.com/harry0703/AudioNotes
• Owner: harry0703
• License: mit
• Created: 2024-07-19T06:37:58.000Z (4 months ago)
• Default Branch: main
• Last Pushed: 2024-07-26T08:03:43.000Z (4 months ago)
• Last Synced: 2024-10-11T18:43:21.761Z (29 days ago)
• Topics: ai, asr, funasr, ollama, python, qwen2, whisper
• Language: Python
• Homepage:
• Size: 732 KB
• Stars: 1,035
• Watchers: 9
• Forks: 119
• Open Issues: 15
• Metadata Files:
  • Readme: README.md
  • License: LICENSE

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README

        
# AudioNotes

## 基于 FunASR 和 Qwen2 构建的音视频转结构化笔记系统

能够快速提取音视频的内容，并且调用大模型进行整理，成为一份结构化的markdown笔记，方便快速阅读

FunASR: https://github.com/modelscope/FunASR

Qwen2: https://ollama.com/library/qwen2

## 效果展示

### 音视频识别和整理

![image](docs/1.jpg)

### 与音视频内容对话

![image](docs/2.jpg)

## 使用方法

### ① 安装 Ollama

下载对应系统的 Ollama 安装包进行安装

https://ollama.com/download

### ② 拉取模型

我以 `阿里的千问2 7b` 为例 https://ollama.com/library/qwen2

```bash

ollama pull qwen2:7b

```

### ③ 部署服务

有两种部署方式，一种是使用 Docker 部署，另一种是本地部署

#### Docker部署（推荐）🐳

```bash

curl -fsSL https://github.com/harry0703/AudioNotes/raw/main/docker-compose.yml -o docker-compose.yml

docker-compose up

```

docker 启动后，访问 http://localhost:15433/

> 登录账号为 admin，密码为 admin （可以在 docker-compose.yml 文件里面修改）

#### 本地部署 📦

需要有可访问的 postgresql 数据库

```bash

conda create -n AudioNotes python=3.10 -y

conda activate AudioNotes

git clone https://github.com/harry0703/AudioNotes.git

cd AudioNotes

pip install -r requirements.txt

```

将 `.env.example` 重命名为 `.env`，修改相关配置信息

```bash

chainlit run main.py

```

服务启动后，访问 http://localhost:8000/

> 登录账号为 admin，密码为 admin （可以在 .env 文件里面修改）