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相关开源项目推荐：拿到链接之后，还能自己做点什么

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相关开源项目推荐：拿到链接之后，还能自己做点什么

🤖 最省事的读法：把这篇文章的地址 https://www.bijitongbu.site/blog/open-source-video-asr-tools/ 直接发给 Codex、WorkBuddy 或你手头任意一个 AI 编程 agent，让它读完之后帮你把环境装好、命令跑通。 下面推荐的项目全是命令行 / 脚本形态，最适合交给 agent 代劳，你自己不必逐条敲命令、逐个装依赖。

免费用户在笔记里拿到的是链接本身。如果你想在自己的电脑上对这条链接再做点事——比如把视频存到本地留档、把里面的话转成文字稿——下面几个开源项目可以直接拿来用。它们都能自建、都跑在你自己的机器上。

一、把视频存到本地

🔗 https://github.com/Zhenxiangai/link-video-downloader-zhenxiangai

  • 形态：给 Hermes（一个 AI agent 平台）用的 Skill 插件。装好之后直接把链接发给 agent，对话式触发，不用记命令。
  • 能做什么：下载原始视频，同时生成带时间轴的文字稿（TXT / SRT / JSON 三种格式）；也支持先列清单、确认数量后再批量下载。
  • 运行环境：Apple Silicon 的 macOS，本地跑 FFmpeg + whisper.cpp。文件默认留在自己电脑上，不会自动上传到第三方网盘。
  • 许可：MIT（内含 yt-dlp 衍生代码，Unlicense）。

适合：用 Mac、习惯把事情丢给 agent 做的人。

2. z-video-downloader（z-skills 中的一个技能）

🔗 https://github.com/tjxj/z-skills/tree/main/z-video-downloader

  • 形态：Python 命令行脚本，是 z-skills 技能集合里的一个模块。
  • 能做什么：单条 / 多条 / 批量链接下载，断点续传，顺带取字幕、封面和元数据，下载历史自动去重。
  • 依赖：Python 3.10+、yt-dlp、ffmpeg。
  • 用法：
python3 scripts/download_video.py --title "主题名" <视频地址>
python3 scripts/download_video.py --title "主题名" --url-file "video-urls.txt"

适合：Windows / Linux 用户，或者想写进自己脚本流水线的人。支持的站点清单以项目文档为准。

二、把语音转成文字：Fun-ASR-Nano

🔗 https://www.modelscope.cn/models/FunAudioLLM/Fun-ASR-Nano-2512

通义实验室 FunAudioLLM 开源的语音识别模型，ModelScope 上下载量已超过 160 万次。

  • 参数规模：800M（0.8B），属于刻意做小、方便本地跑的一档。
  • 语言：中 / 英 / 日；中文覆盖 7 种方言与 26 个地区口音，另外对带背景音乐的演唱、说唱内容也做过针对性优化。
  • 场景优化：远场拾音、嘈杂环境（会议室、车内、工地）下的识别率有专门调优。
  • 不用显卡也能跑：官方提供 llama.cpp / GGUF 运行时，预编译二进制 + 内置 VAD，普通电脑用 CPU 就能出结果；有 GPU 时走 funasr 的 Python 接口更快。
  • 官方 roadmap：返回时间戳、说话人分离已经列在 README 的 TODO 里，后续版本可以关注。

把两步串起来就是一条完全跑在自己机器上的链路：视频落地 → 抽出音轨 → 交给 Fun-ASR-Nano 转文字。

三、和笔记同步助手的 AI 整理有什么不同

两边解决的是不同的问题，各有各的位置：

1. 上游数据。 笔记同步助手用的是服务商提供的高质量数据。

2. 处理模型。 笔记同步助手把内容交给运行在 GPU 集群上的多模态大模型做 AI 整理，参数规模和算力都在另一个量级——这类模型消费级设备通常带不动，需要成规模的显卡集群才跑得起来。所以最终拿到的是一篇分好段、有小标题、图文都归好位、可以直接读的笔记。

上面几个开源项目走的是另一条路线：全程在自己机器上跑，数据不出本机，装好之后随时可用，也方便按自己的需要改。

一句话：想自己掌控每一步、顺带练练手，用这几个开源项目；想省事、直接拿到一篇排好版能读的图文笔记，走笔记同步助手的 AI 整理。

⚠️ 使用须知

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