本地语音转文字：使用 faster‑whisper 在本地运行 Whisper 模型，完全免费、无需 API。自动转录 .ogg、.m4a、.mp3 语音文件，支持中文、英文、日语及自动语言检测。
/ 本地语音识别 / 快速- 低声 + 快速 + , + API + 快速本地语音 – 没有 API 键, 没有成本, 完全下线 & 私人. / 特性 + =
功能概述
/ 本地语音识别 / 快速- 低声 + 快速 + , + API + 快速本地语音 – 没有 API 键, 没有成本, 完全下线 & 私人. / 特性 + = 是一项面向实际任务的技能。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中，帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
核心要点
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。
- 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景，可作为自动化工作流的一部分，也便于后续检查、调整和扩展。
- 从功能定位来看，该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程，使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。
使用与执行
实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数，再依据技能说明逐步执行；若输入条件不完整，应先补齐信息或采用保守配置，避免因错误假设导致结果偏离需求。
结果检查与注意事项
执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期，并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理；涉及批量任务时，还应保存进度，避免中断后重复操作。
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:
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 |
zh |
语言：zh / en / ja / auto |
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）
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