再见了飞书妙记，这个本地安全的 AI 会议助手都能搞定

大家好，我是热爱开源的了不起

在会议记录、采访笔记、课堂录音或者随意聊天中，你是否也为后来再看一遍录音内容而烦恼？总觉得效率低下、查找信息不方便？今天我要推荐一个能帮你轻松解决这些问题的开源利器——Speakr。

项目简介：Speakr 是什么？

Speakr 是一个面向个人、自托管使用的 Web 应用，它能将音频录制自动转录并识别说话者，还能为你生成简明摘要，甚至提供一个 AI 聊天界面，让你能像“聊天”一样和录音内容互动。它非常适合需要整理会议纪要、心理咨询会话笔记、课堂讲座内容的场景。

最新版本 v0.5.1 还新增了“询问模式”（Inquire Mode），支持在所有录音中 AI 智能搜索，例如你可以问：“关于市场预算的决定是什么？”系统就会给你上下文相关的答案。同时也提升了标签系统、文档导出、界面优化等功能，让使用更灵活方便。

项目安装

不管你是在本地机器、家庭服务器，还是自己搭建的私有环境里，Speakr 都能跑起来。它基于 Flask 框架，由 Whisper（OpenAI 的语音识别模型）驱动转写功能。

如果你喜欢轻松部署方式，可以用 Docker 或 Docker Compose，在几分钟内搞定部署。官方 README 通常会提供详细步骤，你只需运行：

git clone https://github.com/murtaza-nasir/speakr.git
cd speakr
docker-compose up -d

然后浏览器访问对应端口，即可进入本地 Web 界面。

不使用容器也行，只要你配置好 Python 环境、依赖库、Whisper 模型即可运行，适合喜欢手动控制的你。

项目使用

安装完成后，你可以在 Web 界面直接上传 MP3、WAV、M4A 等音频文件，系统就会自动转录并识别不同说话人，所有文字记录可以搜索、标注、整理。

内置 AI 聊天功能让你像在“聊天”一样提问，比如：

用户：这段讨论的总结是什么？
系统：……（输出简明摘要）

如果用询问模式，你还可以问：“会议中谁提到了预算调整？”，“总结一下今天的决策内容。”然后 AI 为你找答案，超级省时。

它还有标签系统，比如你可以给每个录音打“会议”“课堂”“采访”标签，分别指定不同摘要提示和转录设置，让管理变得井然有序。

总结

Speakr 的亮点非常鲜明：它在本地运行，保障隐私不外泄；自动转录、说话人识别、AI 智能摘要、聊天交互、标签管理，这些功能组合在一起，让录音整理像和助理聊天一样自然顺畅。更重要的是，它完全开源且免费使用，这意味着你可以自由定制、随心扩展。

感兴趣的朋友，赶快去试试吧。

项目地址：https://github.com/murtaza-nasir/speakr