AudioNotes：基于FunASR 和Qwen2的音视频转结构化笔记系统

AudioNotes是一个基于 FunASR 和 Qwen2 构建的音视频转结构化笔记开源系统，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。

下面是使用方法：

1. 环境准备

在开始之前，确保你的计算机上安装了Docker和Ollama。Ollama是一个用于管理和运行机器学习模型的工具。

2. 克隆项目

使用Git命令将AudioNotes项目克隆到本地：

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

3. 安装依赖

进入项目目录并安装所需的依赖项。通常，项目会在README文件中提供安装说明。

4. 部署服务

使用Docker部署AudioNotes服务。可以通过以下命令启动服务：

docker-compose up

这将启动所有必要的服务，确保它们能够正常运行。

5. 使用模型提取内容

在服务运行后，你可以通过API或命令行工具将音视频文件上传到AudioNotes。项目支持多种音视频格式，确保你的文件符合要求。

6. 生成Markdown笔记

一旦音视频内容被提取，AudioNotes会调用大模型进行整理，生成结构化的Markdown笔记。这些笔记将包含关键信息和要点，便于快速阅读和理解。

7. 查看和编辑笔记

生成的Markdown笔记可以在任何支持Markdown格式的文本编辑器中打开和编辑。你可以根据需要进一步修改和完善笔记内容。

安装完后，效果如下：

通过以上步骤，你可以高效地使用AudioNotes项目提取音视频内容并整理成结构化的Markdown笔记，提升学习和工作效率。

GitHub：https://github.com/harry0703/AudioNotes