[Showcase] CallRec — 手机通话录音的 100% 离线档案库（SenseVoice + CAM++ 声纹 + Ollama 摘要 + 关系图谱）
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
Nessuno ha ancora preso questa issue.
Valutazione
- Difficoltà
- 1/5
- Tempo stimato
- Meno di un'ora
- Idoneità per principianti
- 88/100
- Tipo di issue
- Documentazione
- Chiarezza
- Specificata chiaramente
- Stato di attività
- Attiva
- Ambito
- documentation
Direzione di ricerca
Inizia da docs/community_projects.md e rivedi il formato di showcase esistente. Aggiungi CallRec con il link al repository, il workflow offline e le integrazioni FunASR pertinenti indicate nell’issue, quindi verifica che la voce rispetti le convenzioni di showcase del progetto e includa gli screenshot, la GIF o il link Colab richiesti.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
这是什么 / What
CallRec 是一个面向「手机自动通话录音」垂直场景的全本地闭环应用：把成千上万通躺在文件夹里的 .m4a，变成可全文检索、可按人/按时间统计、可看关系图谱、可导出音色克隆的私人档案库。全程离线，音频与转写永不离开本机。
仓库：https://github.com/RevolutionLA/call-recording-archive （MIT）
用到的 FunASR 能力
| 环节 | 模型 |
|---|---|
| VAD | fsmn-vad |
| 转写 | SenseVoiceSmall（language=auto, use_itn） |
| 标点恢复 | ct-punc |
| 声纹/说话人分离 | CAM++（192 维 embedding + scipy 层次聚类，通话场景强制 k=2） |
完整流水线
scan（文件名解析姓名/号码/时间）
→ run（16k 规范化 → VAD → SenseVoice → 标点 → CAM++ → 双人聚类）
→ align（跨通话质心聚类自动锁定「我」→ 联系人归并）
→ summarize（本地 Ollama：摘要/待办/事件/情绪）
→ graph + web 驾驶舱（FastAPI + 自绘 Canvas 力导向图 + ECharts，零 CDN）
→ voices（导出 6–18s 干净人声片段给 Qwen3-TTS 克隆音色）
亮点
- 通话专属：利用「每通电话你必然在场」的先验自动确定「我」，这是会议/播客工具没有的问题设定；电话 8k 音质下的声纹阈值与聚类策略已实测调优。
- 断点续跑：每通独立状态，千通级批处理一夜跑完，单通失败不拖垮整批。
- SQLite 单文件即数据库（WAL 并发），备份=复制一个文件。
- 零外网依赖：模型走 ModelScope 国内缓存，前端字体与图表库全部本地 vendor。
欢迎 FunASR 用户试用与反馈；如有兴趣，也很乐意被收录进 docs/community_projects.md / use-case showcase。愿意按你们的收录规范补充任何材料（演示截图、GIF、Colab 链接等）。
English summary
CallRec turns folders of phone call recordings into a fully offline personal archive: SenseVoice + fsmn-vad + ct-punc transcription, CAM++ voiceprint diarization that auto-identifies "me" across calls, contact merging, local LLM (Ollama) summaries, full-text search, a hand-drawn Canvas force-directed relationship graph, and clean voice-clip export for Qwen3-TTS cloning. No audio or transcript ever leaves the machine. MIT licensed — feedback and contributions welcome.
- Lingua principale
- Python
- Stelle
- 20.5k
- Fork
- 2.1k
- Merge medio
- 12h 20m
- PR unite (30g)
- 157
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Ha un modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
Altre issue di modelscope/FunASR
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 86/100
modelscope/FunASR#3704 · 1 commento ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
bug needs feedback
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 76/100
modelscope/FunASR#3401 · 2 commenti ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
关于实时模式的vllm解码并发问题Apertaneeds triage question
Difficoltà 5/5 Più di una settimana Idoneità per principianti 35/100
modelscope/FunASR#3732 ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
【暴露的问题比断句严重】实时语音，切分不够彻底，怎么解决Apertabug needs triage
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 30/100
modelscope/FunASR#3727 · 2 commenti ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
funasr-nano在电话录音识别场景表现不是很好Apertaneeds triage question
Difficoltà 4/5 3-5 giorni Idoneità per principianti 30/100
modelscope/FunASR#3718 · 3 commenti ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
Tutte le issue di modelscope/FunASR
Issue simili
-
ACK_WAITING HELP_WANTED UPDATE_CS
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 78/100
OWASP/CheatSheetSeries#2458 ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 82/100
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 90/100
BasedHardware/omi#19711 ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
Qwen3_5MoeModel no longer returns router_logits, breaking aux loss with output_router_logits=TrueAperta
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 78/100
huggingface/transformers#49172 ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno
-
Difficoltà 2/5 1-3 ore Idoneità per principianti 82/100
vllm-project/vllm-metal#885 ·
I maintainer di solito rispondono entro 1 giorno