1. 实际应用场景描述
你经常在通勤、散步或会议间隙产生灵感（比如新项目想法、技术优化点、待办任务）。传统做法是记在手机备忘录或纸质本上，但容易遗漏、分类混乱、检索困难。
痛点：
- 手动输入效率低
- 分类依赖人工判断
- 检索不方便
- 容易忘记灵感
解决方案：
开发一个 语音灵感管理工具，通过语音识别将灵感转为文本，利用关键词自动分类，并支持快速检索，所有灵感存储在本地数据库，随时可查。
2. 核心逻辑讲解
1. 语音采集 → 使用
"speech_recognition" 库调用麦克风录音并转成文本。
2. 文本预处理 → 去除多余空格、标点，统一小写。
3. 分类规则 → 预设关键词映射：
- 包含 "项目"、"开发"、"上线" → 项目
- 包含 "创意"、"想法"、"点子" → 创意
- 包含 "待办"、"任务"、"记得" → 待办
4. 存储 → 使用 SQLite 存储灵感内容、分类、时间戳。
5. 检索 → 支持按关键词搜索标题和内容。
6. CLI 交互 → 命令行界面方便快速操作。
3. 代码模块化实现
目录结构
inspiration_manager/
├── main.py
├── speech_input.py
├── classifier.py
├── storage.py
├── search.py
└── README.md
"storage.py" - 数据库操作
import sqlite3
from datetime import datetime
DB_NAME = "inspirations.db"
def init_db():
conn = sqlite3.connect(DB_NAME)
c = conn.cursor()
c.execute('''CREATE TABLE IF NOT EXISTS inspirations
(id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
content TEXT,
category TEXT,
timestamp TEXT)''')
conn.commit()
conn.close()
def save_inspiration(content, category):
conn = sqlite3.connect(DB_NAME)
c = conn.cursor()
c.execute("INSERT INTO inspirations (content, category, timestamp) VALUES (?, ?, ?)",
(content, category, datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")))
conn.commit()
conn.close()
def search_inspirations(keyword):
conn = sqlite3.connect(DB_NAME)
c = conn.cursor()
c.execute("SELECT * FROM inspirations WHERE content LIKE ? OR category LIKE ?",
(f"%{keyword}%", f"%{keyword}%"))
results = c.fetchall()
conn.close()
return results
"speech_input.py" - 语音识别
import speech_recognition as sr
def record_and_transcribe():
recognizer = sr.Recognizer()
with sr.Microphone() as source:
print("请说出你的灵感...")
audio = recognizer.listen(source)
try:
text = recognizer.recognize_google(audio, language="zh-CN")
print(f"识别结果: {text}")
return text
except sr.UnknownValueError:
print("无法识别语音")
return ""
except sr.RequestError:
print("语音服务不可用")
return ""
"classifier.py" - 分类器
def classify_inspiration(text):
text_lower = text.lower()
if any(kw in text_lower for kw in ["项目", "开发", "上线"]):
return "项目"
elif any(kw in text_lower for kw in ["创意", "想法", "点子"]):
return "创意"
elif any(kw in text_lower for kw in ["待办", "任务", "记得"]):
return "待办"
else:
return "未分类"
"search.py" - 搜索功能
from storage import search_inspirations
def display_results(results):
if not results:
print("未找到相关灵感")
return
for row in results:
print(f"[{row[2]}] {row[1]} (时间: {row[3]})")
"main.py" - 主程序
from speech_input import record_and_transcribe
from classifier import classify_inspiration
from storage import save_inspiration, init_db
from search import display_results
def main():
init_db()
while True:
print("\n1. 录入灵感\n2. 搜索灵感\n3. 退出")
choice = input("选择操作: ")
if choice == "1":
text = record_and_transcribe()
if text:
category = classify_inspiration(text)
save_inspiration(text, category)
print(f"已保存为【{category}】类灵感")
elif choice == "2":
keyword = input("输入搜索关键词: ")
results = search_inspirations(keyword)
display_results(results)
elif choice == "3":
break
else:
print("无效选择")
if __name__ == "__main__":
main()
4. README.md
# 灵感管理器 Inspiration Manager
一个基于 Python 的语音灵感管理工具，支持语音录入、自动分类、关键词检索。
## 功能
- 语音录入灵感
- 自动分类（项目/创意/待办）
- 关键词搜索
- SQLite 本地存储
## 安装依赖
bash
pip install SpeechRecognition pyaudio
## 使用
bash
python main.py
## 目录结构
见上方代码目录说明。
5. 使用说明
1. 安装依赖：
"SpeechRecognition" 和
"pyaudio"（Windows 可能需要安装 Visual Studio Build Tools）。
2. 运行
"main.py"。
3. 选择
"1" 录入灵感，对着麦克风说话。
4. 选择
"2" 搜索灵感，输入关键词即可。
5. 数据保存在
"inspirations.db" 中，可随时查看。
6. 核心知识点卡片
知识点 说明
"speech_recognition" Google 语音识别 API 封装，支持多语言
SQLite 轻量级嵌入式数据库，适合本地存储
字符串处理
"lower()"、
"in" 用于分类匹配
模块化设计 将功能拆分为独立模块，便于维护
CLI 交互
"input()" 和
"print()" 实现简单命令行界面
7. 总结
本项目结合了 语音识别、自然语言处理（简单规则）、数据库存储 和 CLI 交互，解决灵感记录与管理的痛点。
后续可扩展方向：
- 接入 NLP 模型做更智能的分类
- 增加 Web 界面（Flask/Django）
- 支持导出 Markdown/PDF
- 云同步（如 Firebase）
如果你需要，还可以生成一个 可执行的可视化桌面版（PyQt/Tkinter），让语音录入更直观。
利用AI高效解决实际问题，如果你觉得这个工具好用，欢迎关注我！
