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- turbo-whisper-local-stt
- description
- |
- metadata
- openclaw
- requires
- bins
- user-invocable
- true
Turbo-Whisper-Local-STT
功能：本地高性能音频转文本工具，使用 Faster-Whisper large-v3-ct2 模型。支持中文优先、长音频 VAD 分段、GPU 加速（int8_float16），完全离线隐私安全。特别适合会议录音、语音笔记、视频字幕等中文音频场景。
触发时机（Triggers）
- 用户提供音频文件（.wav、.mp3、.m4a 等）或音频文件夹路径，并表达转文字、转录、生成字幕等意图。
- 用户说“帮我转录”“语音转文本”“音频转文字”等口语。
- 支持单个文件或整个文件夹批量处理。
支持的模型（推荐顺序）
- faster-whisper-base-ct2 → 默认推荐（低配设备 / 追求极速）
- faster-whisper-large-v3-ct2 → 高精度需求 / 会议转录
- faster-whisper-large-v3-turbo-ct2 → 性能与精度的平衡点
参数提取指南
当决定调用此技能时，请从用户消息中准确提取以下参数：
<音频路径>(必填): 用户提供的音频文件路径或文件夹路径（支持相对/绝对路径）。<输出目录>(选填): 用户指定的输出文件夹。若未指定，默认在输入文件同级目录生成[源文件名].json和.txt。<language>(选填): 明确指定语言时使用（如zh、en），默认自动检测但优先中文。<model_path>(选填): 用户指定特定模型路径。<output>(选填): 输出格式（json或text），默认两者都生成。- 其他可选参数（如
--beam_size、--separator）根据用户需求添加。
执行步骤
- 解析路径：识别用户的音频文件或文件夹路径。
- 默认目标：若未指定输出路径，默认在输入同级创建
[源文件名].json/.txt文件。 - 调用命令：使用以下兼容性命令启动脚本（优先
python3，失败则python）。脚本会自动创建虚拟环境、检测 GPU 并安装对应版本。
(python3 scripts/transcribe.py --audio_path "<音频路径>" [--output_dir "<输出目录>"] [--language <zh/en>] [--model_path "<模型路径>"] [--output <json/text>] [--beam_size 5] [--separator " "]) || (python scripts/transcribe.py --audio_path "<音频路径>" [--output_dir "<输出目录>"] [--language <zh/en>] [--model_path "<模型路径>"] [--output <json/text>] [--beam_size 5] [--separator " "])