lecture-to-notes

讲座录屏一键变带时间戳的结构化笔记与同步网页

lecture-to-notes 是一个把课堂录屏自动转成结构化笔记的本地流水线工具。它解决的核心问题是：学生录下讲座后，仍需手动回看视频、整理重点、对齐讲义，耗时且容易漏掉细节。项目用本地 GPU 跑完整链路：faster-whisper 做语音识别生成带时间戳的转写，从视频中抽取幻灯片画面并做 OCR 识别文字，再用视觉语言模型（VLM）提取画面信号（如公式、图表、板书变化），最后按录制时间轴把转写、幻灯片和摘要对齐。输出是一份有依据、可追溯的笔记，以及一个同步 HTML 查看器：同一页面上视频、时间戳转写和精选摘要联动，点击即可跳转对应片段。它同时提供 Claude Code skill 和普通 CLI 两种用法，方便集成到 Obsidian 等笔记工作流，适合需要长期积累课程资料的学生和自学者。

开源 free 学习教育

访问官网 ↗ GitHub ↗ 文档 ↗

GitHub 星标 ★ 104

维护状态较活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类学习教育

开发团队drpwchen

所属国家

官网地址https://drpwchen.com/posts/lecture-to-notes

GitHubhttps://github.com/drpwchen/lecture-to-notes

定价模式free

价格说明开源免费，需本地GPU部署

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型claude-code,faster-whisper,lecture-notes,note-taking,obsidian,ocr,transcription,whisper

GitHub 星标★ 104

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2026-08-02 00:00:00

最近更新2026-09-17 00:00:00

维护状态较活跃

中文支持

访问方式

移动端支持

综合评分

收录时间2026-09-19

浏览次数0

使用教程

核心亮点

本地 GPU 全流程处理，录音视频不出本机，隐私友好
转写、幻灯片 OCR、VLM 画面信号多源融合，笔记有据可查
输出同步 HTML 查看器，视频/转写/摘要同页联动，回看效率高

不足之处

依赖本地 GPU 和多个模型，环境配置与显存门槛较高
项目处于早期，文档和社区案例相对有限

适用场景

大学生把整学期讲座录屏批量转成可检索的结构化笔记
自学者将网课视频整理成带时间戳的复习资料
研究者把学术报告录像转成含幻灯片内容的可引用笔记

替代项目

whisper、obsidian

项目介绍

lecture-to-notes 是一个学习教育领域的开源项目，官方简介：Lecture recordings → structured grounded notes + a synced HTML viewer: video, timestamped transcript and curated summary on one page. Local GPU pipeline (Whisper ASR · slide extraction · OCR · VLM signals · capture-time alignment). Claude Code skill + plain CLI.。项目使用 Python 开发，在 GitHub 上获得 104 星标。

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