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AI Powered Meeting Summarizer
AI Powered Meeting Summarizer
目标受众包括需要整理会议记录、快速获取会议要点的职场人士，以及需要对大量会议内容进行分析和总结的研究人员。该产品或技术特别适合需要处理多语言会议内容的用户，因为它提供了翻译功能。
AI会议助手AI文本摘要工具#语音识别#文本摘要#机器学习#Gradio#Whisper普通产品开源
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产品介绍
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简介
AI-Powered Meeting Summarizer是一个基于Gradio的网站应用，能够将会议录音转换为文本，并使用whisper.cpp进行音频到文本的转换，以及Ollama服务器进行文本摘要。该工具非常适合快速提取会议中的关键点、决策和行动项目。
截图
产品特色
音频到文本转换：使用whisper.cpp将音频文件转换为文本。
文本摘要：使用Ollama服务器上的模型对文本进行摘要。
支持多种模型：支持不同的Whisper模型（基础版、小型、中型、大型V3）以及Ollama服务器上的任何可用模型。
翻译功能：允许将非英语音频翻译成英语。
Gradio界面：提供用户友好的Web界面，用于上传音频文件、查看摘要和下载文本。
要求Python 3.x环境：确保Python环境的兼容性和稳定性。
FFmpeg（用于音频处理）：确保音频文件格式的兼容性。
Whisper.cpp（用于音频到文本转换）：确保音频文件可以被准确转换。
Ollama服务器（用于文本摘要）：确保文本摘要的准确性和效率。
Gradio（用于Web界面）：确保用户界面的友好性和易用性。
Requests（用于处理Ollama服务器的API调用）：确保API调用的稳定性和效率。
使用教程
步骤1：克隆仓库到本地。
步骤2：运行设置脚本，安装所有必要的依赖项（包括Python虚拟环境、whisper.cpp、FFmpeg和Python包），并运行应用程序。
步骤3：访问应用程序。完成设置和执行后，Gradio会提供一个URL（通常是http://127.0.0.1:7860）。在Web浏览器中打开此URL以访问会议摘要器界面。
步骤4：上传音频文件。点击音频上传区域并选择任何支持的格式（例如.wav、.mp3）的音频文件。
步骤5：提供额外的上下文（可选）。为了更好的摘要，可以提供额外的上下文（例如，“关于人工智能和伦理的会议”）。
步骤6：选择Whisper模型。从可用的Whisper模型（基础版、小型、中型、大型V3）中选择一个进行音频到文本的转换。
步骤7：选择摘要模型。从Ollama服务器提供的可用选项中选择一个模型。
步骤8：查看结果。上传音频文件后，你将获得由选定模型生成的摘要文本。
流量来源
直接访问51.61%外链引荐33.46%邮件0.04%
自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
最新流量情况
月访问量
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平均访问时长
393.01
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6.11
跳出率
36.20%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
19.34%
中国
13.25%
印度
9.32%
俄罗斯
4.28%
德国
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地理流量分布全球图
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