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本地语音转录

技能标识:speech-recognition-local

本地语音转文字 / Local Speech-to-Text. 使用 faster-whisper 在本地运行 Whisper 模型,无需 API 费用,完全免费。收到语音消息(.ogg .m4a .mp3)自动触发转录,支持中文/英文/日语/自动检测。| Free local STT/TTS alternative — runs Whisper on your machine, no API costs, auto-transcribes voice messages in seconds.

作者:admin | 来源记录:ClawHub
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ClawHub
版本
V 1.0.3
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来源与检测标记为平台登记信息,并不代表已展示可复核的检测报告。使用前请核对版本、依赖和所需权限,建议先在隔离环境中运行。
概述
安装方式
版本历史

本地语音转录

本地语音识别 / Local Speech Recognition

使用 faster-whisper 在本地运行 Whisper 模型,无需任何 API 费用。免费、离线、保护隐私。
Runs faster-whisper locally — no API keys, no costs, fully offline & private.


功能特点 / Features

  • - 🎙️ 全自动转录 — 收到语音消息自动触发,无需手动调用
  • 💰 完全免费 — 无需 API key,无任何费用
  • 🔒 隐私安全 — 所有处理在本地完成,音频不离开你的设备
  • 🌐 多语言支持 — 中文 / 英文 / 日语 / 自动检测
  • ⚡ 快速响应 — VAD 静音过滤,模型内存缓存
  • 📦 主流格式 — .ogg .m4a .mp3 .wav

使用方式 / Usage

收到语音消息后,OpenClaw 自动调用转录脚本并将结果注入对话。

转录命令 / Command:
bash
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/speech-recognition-local/scripts/transcribe.py [language]

参数说明 / Parameters:

参数默认值说明
audio_file—音频文件路径 / Audio file path
language
auto | 语言:zh / en / ja / auto(默认自动检测) |


模型说明 / Model Info

  • - 默认模型 / Default: base(精度与速度平衡)
  • 首次使用自动下载 / Auto-download on first use
  • VAD 静音过滤已启用 / VAD filtering enabled
  • 模型缓存在内存中 / Model cached in memory

适用场景 / Use Cases

场景 / Scenario说明
语音消息转文字将微信/飞书/Telegram 语音转为可阅读文本
会议记录
录制音频后快速转录存档 | | 播客字幕 | 将音频文件批量转为文字稿 | | 隐私敏感场景 | 不希望音频数据上传第三方 |

限制 / Limitations

  • - 支持格式 / Supported: .ogg .m4a .mp3 .wav
  • 文件大小 / Max size: 25MB

安装前提 / Requirements

  • - Python 3.8+
  • faster-whisper(首次使用自动安装)

标签

skill ai

通过对话安装

以下为平台配置的接入选项,并非逐项实测通过。能否安装取决于客户端支持、技能来源和运行环境:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 speech-recognition-local-1776101643 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 speech-recognition-local-1776101643 技能

通过命令行安装

skillhub install speech-recognition-local-1776101643

下载

⬇ 下载 speech-recognition-local v1.0.3(免费)

文件大小: 3.38 KB | 发布时间: 2026-4-14 13:15

v1.0.3 最新 2026-4-14 13:15
Fix English recognition: default to auto language detection, increase beam_size to 5 for better accuracy
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