你真的有時間看完所有會議錄影和線上課程嗎？
我如何打造一個100%本地運行的AI工具，自動將影片轉化為帶有時間軸的逐字稿和重點摘要，將1小時的影片消化時間縮短至5分鐘，並確保資料絕對隱私。
The Challenge: 沉睡的影像資產
我們錄下大量的會議、線上課程和研討會，但這些珍貴的影像資料往往變成「數位墳場」。沒有人有時間重看一小時的影片，來尋找兩分鐘的關鍵決策，導致知識無法有效傳承與再利用。
時間成本高昂
手動觀看、整理會議記錄，或為影片上字幕，是一項極其耗時且低效率的工作。
資訊檢索困難
影像內容無法被搜尋。當你需要回顧某個特定資訊時，只能大海撈針般地拖動時間軸。
隱私與安全風險
將包含敏感商業機密的會議影片上傳到第三方線上服務，存在著資料外洩的巨大風險。
The Solution: 你的本地端 AI 影片分析師
我開發了一款完全在使用者本機運行的AI工具，它能將任何影片「煉金」成結構化的文字資訊，兼顧效率與安全。
1. 影片轉錄為逐字稿
採用 OpenAI Whisper 模型，在本地端就能精準地將影片語音轉為帶有時間軸的文字稿。
2. AI 自動生成摘要
採用輕量級的 MediaTek Breeze 模型，在本地端快速提煉逐字稿，生成會議摘要、重點和待辦事項。
The Impact: 釋放影像知識的全部潛力
這個工具讓知識工作者能以全新的方式與影像內容互動，將時間花在運用知識，而非整理知識。
資訊獲取加速
12x
將消化 1 小時影片內容的時間從 60 分鐘縮短至 5 分鐘的閱讀，效率提升 12 倍。
知識資產活化
100%
將無法搜尋的影像內容轉化為可搜尋、可複製的文字資產，讓知識得以沉澱與再利用。
絕對的資料安全
Local-First
所有運算皆在本地端完成，敏感的商業或個人資訊無需上傳雲端，零資料外洩風險。
核心做法
- 100% 本地端運行: 整個流程完全在本地端 (localhost) 運行，影片與資料無需上傳，最大程度保障資料安全與使用者隱私。
- 高效語音轉文字 (OpenAI Whisper): 整合 OpenAI Whisper 模型，在本地端即可實現高精度的語音辨識，並生成帶有時間軸的逐字稿。
- 輕量級 AI 摘要 (MediaTek Breeze): 採用聯發科開源的 Breeze 小型語言模型，在有限的硬體資源下，快速提煉逐字稿內容，生成結構化摘要。
技術取捨與挑戰
- 硬體依賴: 由於 AI 模型皆在本地端運行，需要具備一定等級的 GPU 才能流暢使用，這也帶來了較高的功耗。
- 模型精度與效能的平衡: 選用 Breeze 這類小型語言模型是為了在多數個人電腦上也能運行，但其摘要的精準度與大型商用模型 (如 GPT-4) 相比仍有差距。儘管如此，對於日常會議記錄、教學影片等內容的整理，其表現已足夠應付。