返回项目库
MODULE ID:VID2NOTE
效率应用v0.4.7
vid2note · 极速视频智能笔记提取工作台
B站BV直连解析、Whisper/Gemini双引擎ASR与Obsidian图文同步
vid2note 是一款专为高效学习者设计的本地优先 (Local-First) 视频笔记生成工具。支持直接输入 Bilibili BV 号或本地 MP4,通过 Faster-Whisper 本地显卡推理或 Gemini 2.5 Flash 混合提取精准语音转文字;自动执行视觉镜头突变检测并提取关键幻灯片帧,进行 OCR 文字去重,最终一键导出符合 Obsidian 标准的 YAML Frontmatter Markdown 笔记。
TARGET PLATFORMWindows x64 / macOS
LINES OF CODE12,940
COMMITS LOGGED184
LICENSEGPL-3.0
交互体验舱 · 站内试玩 / 实时模拟
在游乐场全屏体验VID2NOTE WORKBENCH SIMULATOR [v0.4.7]OBSIDIAN READY
识别引擎:
选择测试视频解析样例 (Click to switch BV):
时间戳与关键帧幻灯片抓取3 KEYFRAMES DETECTED
[04:12]
Perceptron Formulation & Activation Functions
f(x) = sigma(W^T x + b)
OpenCV 直方图差分去重 · 准确度 98.2%点击时间戳跳转关键幻灯片:
Obsidian Markdown 知识库实时预览
---
title: "MIT 6.S191: Foundations of Deep Learning & Attention"
source: "https://www.bilibili.com/video/BV1xx411c7mD"
duration: "48:15"
asr_engine: "Faster-Whisper (Local GPU int8)"
extracted_by: "vid2note v0.4.7"
tags:
- study-notes
- video-intelligence
- obsidian-vault
---
# MIT 6.S191: Foundations of Deep Learning & Attention
## 视频信息
- **B站编号**: `BV1xx411c7mD`
- **处理时长**: 48:15
- **语音识别**: 本地显卡量化模型 (零上传)
---
## 关键幻灯片与时间戳大纲
### [04:12] Perceptron Formulation & Activation Functions
- **板书 OCR 公式**: `f(x) = sigma(W^T x + b)`
- **解析要点**: 自动完成幻灯片差分检测与去重,核心概念加粗。
### [18:35] Multi-Head Self-Attention Topology
- **板书 OCR 公式**: `Attention(Q, K, V) = softmax(QK^T / sqrt(d_k)) V`
- **解析要点**: 自动完成幻灯片差分检测与去重,核心概念加粗。
### [34:50] Residual Connections & Layer Normalization
- **板书 OCR 公式**: `x + Sublayer(x) -> LayerNorm`
- **解析要点**: 自动完成幻灯片差分检测与去重,核心概念加粗。
---
*Generated with vid2note · PaperkiteStudio (https://pkstudio.cn)*
提示:真实桌面版 vid2note.exe (9.31MB) 可在项目详情页或公共下载区直接获取。
系统四阶架构拓扑图
01
视频流抓取与预处理
Bilibili API / 本地文件高速抽取 16kHz 单声道音频与关键 I 帧
02
语音转写与断句对齐
Whisper CTC 强制对齐生成毫秒级时间戳文本词元
03
视觉差分与文本提纯
OpenCV 帧差分配合 OCR 识别公式与幻灯片核心要点
04
知识库双向链接装配
拼装 YAML 属性元数据并输出标准 Markdown 文档
算法与性能调优视窗
工作台双栏界面与时间轴对照
左侧实时回放视频流,右侧智能高亮同步滚动的知识大纲
镜头差分与文字去重算法
直方图相关系数阈值自适应截断策略
// C++17 / GLSL Vector Kernel
constexpr auto SIMD_TICK = 50Hz;长视频处理性能比
一小时技术演讲处理总耗时对比
ASR 吞吐率18.4x real-time
幻灯片命中率98.2%
内存占用380MB
AUTHENTICATED BINARY DISTRIBUTION
获取 Windows 原生可执行文件
真实二进制档案,体积 9.31 MB,无冗余捆绑,即开即玩。
版本演进与发布日志
v0.4.7(2026-02-15)
- 优化 PyQt6 深色主题渲染,支持自定义主色与高对比度字体
- 新增 Obsidian Vault 本地路径一键自动写入与图床相对路径解析
- 修复部分 B 站超长多 P 视频列表抓取超时的问题
工程研讨与留言区
0支持纯文本与 Markdown 代码块
// NO TRANSMISSIONS · 暂无评论信标
拒绝伪造虚假数据。登录 GitHub 发送第一条真实的工程探讨或反馈信标。