Audio Transcribe Skill

语音转文字，使用本地 Whisper 模型，完全离线、隐私安全。

前置条件

安装 Whisper（只需一次）：

# macOS
brew install whisper

# 或者 Python 包（更推荐，自动装模型）
pip3 install openai-whisper

使用方法

基本转录（中文音频）

当用户说"转录这个音频"时，运行：

python3 ~/.openclaw/workspace/skills/audio-transcribe/scripts/transcribe.py "/path/to/audio.wav"

指定格式

# 输出 SRT 字幕
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/audio-transcribe/scripts/transcribe.py "/path/to/audio.wav" srt

# 输出 JSON（含时间戳）
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/audio-transcribe/scripts/transcribe.py "/path/to/audio.wav" json

# 指定语言
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/audio-transcribe/scripts/transcribe.py "/path/to/audio.wav" txt zh

# 英文音频
python3 ~/.openclaw/workspace/skills/audio-transcribe/scripts/transcribe.py "/path/to/audio.wav" txt en

支持的格式

支持的音频格式

.wav, .mp3, .m4a, .flac, .ogg, .opus, .mp4, .mov 等ffmpeg支持的格式

脚本参数

python3 transcribe.py <audio_file> [output_format] [language]

参数：
  audio_file      音频文件路径（必填）
  output_format   输出格式：txt, srt, json（默认: txt）
  language        语言代码：zh, en, ja, ko 等（默认: 自动检测）

注意事项

• 首次运行会下载模型（~500MB），耐心等待
• 音频质量越高转录越准
• Whisper 模型可选：tiny, base, small, medium, large，默认 base
• 如果想换模型，修改脚本中 whisper.load_model('base') 为其他选项
• 长音频会自动分段处理