
ComfyUI API是什么:深入探索ComfyUI的API接口與應(yīng)用
在信息爆炸的時代,課堂知識往往密集且快速,手寫或手動記錄不僅耗時,遺漏重點的風險也極高。學霸筆記術(shù)通過兩大 AI 引擎——Whisper 語音轉(zhuǎn)寫與ChatGPT 智能摘要,徹底革新了傳統(tǒng)筆記方式,實現(xiàn)“錄音→轉(zhuǎn)寫→提煉→成稿”的全流程自動化。只需一次錄音,5 分鐘即可產(chǎn)出結(jié)構(gòu)清晰、重點突出的筆記文檔,讓你在復習和回顧時一目了然。
錄音可——筆記難
碎片時間不能浪費
復習效率亟待提升
工具/平臺 | 功能 | 官網(wǎng)鏈接 |
---|---|---|
Whisper | 語音轉(zhuǎn)寫(STT) | https://platform.openai.com/docs/guides/speech-to-text |
ChatGPT API | 文本生成與摘要 | https://platform.openai.com/docs/guides/chat |
Python | 開發(fā)語言 | https://www.python.org |
ffmpeg | 音頻格式轉(zhuǎn)換與預(yù)處理 | https://ffmpeg.org |
Streamlit | 可視化 Web 演示(可選) | https://streamlit.io |
Docker | 環(huán)境隔離與部署 | https://www.docker.com |
安裝 Python 3.10+
# macOS / Linux
brew install python@3.10
# Windows
choco install python --version=3.10.0
創(chuàng)建虛擬環(huán)境并安裝依賴
python -m venv venv
source venv/bin/activate # Windows: venv\Scripts\activate
pip install openai ffmpeg-python
配置 OpenAI 密鑰
export OPENAI_API_KEY="your_api_key_here"
為了獲得最佳轉(zhuǎn)寫效果,需將課堂錄音轉(zhuǎn)換為 16kHz 單聲道 WAV 格式。
import ffmpeg
def preprocess_audio(input_path, output_path="processed.wav"):
(
ffmpeg
.input(input_path)
.output(output_path, ar=16000, ac=1)
.overwrite_output()
.run()
)
return output_path
# 用法示例
processed_file = preprocess_audio("class_recording.m4a")
import openai
def transcribe_with_whisper(audio_file: str) -> str:
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
with open(audio_file, "rb") as f:
transcript = openai.Audio.transcribe(
model="whisper-1",
file=f,
response_format="text"
)
return transcript
# 運行轉(zhuǎn)寫
raw_text = transcribe_with_whisper(processed_file)
print(raw_text[:500]) # 打印前 500 字,以便快速查看
import openai
import os
def summarize_with_chatgpt(transcript: str) -> str:
openai.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY")
prompt = f"""
你是學霸筆記助手。請根據(jù)以下課堂轉(zhuǎn)寫內(nèi)容,提煉出 5-8 條最核心的學習要點。
要求:
1. 使用 Markdown 編號列表。
2. 每條要點不超過 30 個漢字。
-----
課堂轉(zhuǎn)寫內(nèi)容:
{transcript}
"""
response = openai.ChatCompletion.create(
model="gpt-4o-mini",
messages=[{"role": "user", "content": prompt}],
temperature=0.0,
)
return response.choices[0].message.content
# 實例調(diào)用
key_points_md = summarize_with_chatgpt(raw_text)
print(key_points_md)
1. **XX 概念**:簡明定義與應(yīng)用場景
2. **公式推導**:關(guān)鍵計算步驟
3. **注意事項**:易錯點及應(yīng)對方法
4. **實戰(zhàn)案例**:舉例說明
5. **復習建議**:后續(xù)鞏固方案
并可在頂部添加標題、時間戳等元信息,保證筆記完整性。
自動化腳本整合
#!/usr/bin/env bash
python preprocess.py "$1" processed.wav
python transcribe.py processed.wav > transcript.txt
python summarize.py transcript.txt > notes.md
可視化展示(選配)
temperature
設(shè)為 0,輸出更穩(wěn)定,避免重復話語浪費 Token。language
參數(shù)設(shè)為對應(yīng)代碼(如 zh
、en
、es
),實現(xiàn)跨語言轉(zhuǎn)寫。持續(xù)優(yōu)化:根據(jù)課程特色與個人偏好,調(diào)整提示詞與腳本參數(shù)。
學霸提示:每次課后復盤時,可將舊筆記與新筆記進行對比,持續(xù)完善提示詞和腳本,打造專屬“學霸筆記”模板。
通過本文介紹的 Whisper 轉(zhuǎn)寫 → ChatGPT 提煉 技術(shù)鏈,你可以在 5 分鐘內(nèi)從“課堂錄音”一鍵直達“高質(zhì)量筆記”,解放雙手,提升學習效率,真正做到“學霸”般的筆記輸出。現(xiàn)在就動手搭建你自己的學霸筆記系統(tǒng),開啟高效學習新篇章!
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