LLM-Minutes-of-Meeting

上传会议录音，自动出文字稿和纪要

LLM-Minutes-of-Meeting 是一个基于 Python 的开源工具，旨在把会议录音或视频文件自动转成文字记录，并借助大语言模型生成简洁的会议纪要。它解决的是手动整理会议记录耗时、易遗漏重点的问题：用户只需提供音频或视频文件，工具便完成语音转文本、内容摘要和纪要输出，帮助团队快速归档和跟进会议结论。项目采用 Hugging Face 生态与 LLM 推理技术，核心能力包括音频/视频转写、基于 LLM 的摘要生成，以及面向会议场景的纪要整理。目前项目处于早期阶段，官方预告第二阶段将开放贡献，目标是支持实时会议转写。对于需要低成本、可自部署会议纪要方案的开发者和小团队来说，这是一个可参考、可二次开发的起点。

开源 free 办公效率

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GitHub 星标 ★ 175

维护状态较活跃

是否开源是

定价模式 free

项目数据

分类办公效率

开发团队inboxpraveen

所属国家

官网地址

GitHubhttps://github.com/inboxpraveen/LLM-Minutes-of-Meeting

定价模式free

价格说明开源免费，需自行部署

访问状态

是否开源是

开源协议MIT

主要语言Python

技术栈/模型huggingface,huggingface-transformers,llm,llm-inference,meeting-minutes,minutes-of-meeting,natural-language-processing,nlp,python,speech-recognition,speech-to-text,transformers,translation,wav2vec2,web,web-application,webapplication,whisper,whisper-ai

GitHub 星标★ 175

30天Star增速

HF 下载量

上线时间2023-10-11 00:00:00

最近更新2026-09-07 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2026-09-15

浏览次数1

使用教程

核心亮点

一条命令完成音频/视频转写与 LLM 摘要，流程闭环
基于 Hugging Face 生态，模型可替换、可本地部署
代码结构清晰，适合作为会议纪要类应用的二次开发起点

不足之处

项目处于早期阶段，实时转写等核心功能尚未实现
文档和社区规模有限，生产环境稳定性待验证

适用场景

团队周会后把录音快速整理成待办纪要
访谈或讲座录音转文字并提炼要点
个人会议记录归档，减少手动整理时间

替代项目

Whisper、Meeting-Minutes、AutoGPT

项目介绍

LLM-Minutes-of-Meeting 是一个办公效率领域的开源项目，官方简介：A tool that transforms audio or video files into text transcripts and generates concise meeting minutes. Stay organized and efficient in your meetings, and get ready for Phase 2 where we'll be open for contributions to enable real-time meeting transcription!。项目使用 Python 开发，在 GitHub 上获得 175 星标。

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