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Agent Skill · 效率

whisper-piper-voice(Whisper piper voice 音频)

用于辅助音频、音乐、语音转写、语音合成或声音素材处理。它适合让 Agent 生成配乐说明、整理音频流程、调用语音工具或处理播客和视频配音素材。使用时需要确认输入音频来源、输出格式、时长和模型限制;涉及人声克隆、版权音乐或公开发布时,应先核对授权和合规边界。

whisper-piper-voice 是效率类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为需要联网;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在效率类的 21,003 个 Skill 里排第 15,010。

总安装 3,231周安装 132GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,035核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:whisper-piper-voice(Whisper piper voice 音频)
来源仓库:https://github.com/danielgrobelny/whisper-piper-voice
安装命令:
openclaw skills install whisper-piper-voice
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install whisper-piper-voice

这个 Skill 是做什么的

效率类 Skill 把重复的整理、汇总、转换工作交给助手完成,减少手工复制粘贴。

whisper-piper-voice 组合 Whisper STT 与 Piper TTS 提供本地语音处理管道。适合 OpenClaw 中实现语音转文本再合成语音的完整工作流。以 HTTP 服务器形式运行,便于调用和管理多模态音频任务。通过 clawhub 安装,需关注 ffmpeg 依赖与模型文件路径设置。

涉及人声克隆时应先确认授权合规边界,避免版权风险。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install whisper-piper-voice;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要需要联网,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

whisper-piper-voice 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install whisper-piper-voice。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

whisper-piper-voice 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

whisper-piper-voice 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

whisper-piper-voice 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

whisper-piper-voice 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,231 次,近一周安装 132 次,下载 1,035 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

whisper-piper-voice 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理效率类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

效率类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
github

GitHub 代码协作 · OpenClaw

7,632,918545需要联网MIT-0通过
nano-pdf

Nano PDF 文档 · OpenClaw

4,249,476231需要联网MIT-0通过
auto-updater

自动更新程序 · OpenClaw

2,964,063386操作浏览器MIT-0通过
video-frames

视频帧 · OpenClaw

2,621,304112需要联网MIT-0通过
gemini

Gemini 助手 · OpenClaw

2,547,39648需要联网MIT-0有提醒
whisper-piper-voice

Whisper piper voice 音频 · 本页

3,231—需要联网MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
whisper-piper-voice
description
Set up and run a local voice pipeline combining Whisper STT (speech-to-text) and Piper TTS (text-to-speech) as a single HTTP server. Use when asked to set up voice capabilities, transcribe audio, generate speech, configure STT/TTS, or build a voice assistant pipeline. Handles both directions — audio-to-text and text-to-audio — on a single port. Runs fully offline on CPU or GPU (NVIDIA CUDA). NOT for cloud-based TTS (ElevenLabs, Google TTS) — this is 100% local and free.

Whisper + Piper Voice Pipeline

Local STT (speech-to-text) and TTS (text-to-speech) as a single HTTP server. Zero cloud dependencies.

Architecture

Audio In → POST /transcribe → Whisper (faster-whisper) → JSON {text, language}
Text In  → POST /speak       → Piper TTS → ffmpeg → audio/ogg (Opus)

Both endpoints run in one Python process on one port (default: 9998).

Quick Start

  1. Install dependencies:
python3 -m venv ~/whisper-env && source ~/whisper-env/bin/activate
pip install faster-whisper
apt install ffmpeg  # or brew install ffmpeg on macOS
  1. Download Piper + a voice:
mkdir -p ~/piper && cd ~/piper
wget https://github.com/rhasspy/piper/releases/latest/download/piper_linux_x86_64.tar.gz
tar xzf piper_linux_x86_64.tar.gz
mkdir voices && cd voices
wget https://huggingface.co/rhasspy/piper-voices/resolve/main/de/de_DE/thorsten_emotional/medium/de_DE-thorsten_emotional-medium.onnx
wget https://huggingface.co/rhasspy/piper-voices/resolve/main/de/de_DE/thorsten_emotional/medium/de_DE-thorsten_emotional-medium.onnx.json
  1. Run the server (scripts/voice-server.py):
python3 voice-server.py --port 9998 \
  --whisper-model small --whisper-device cpu \
  --piper-bin ~/piper/piper/piper \
  --piper-model ~/piper/voices/de_DE-thorsten_emotional-medium.onnx

API

Transcribe (audio → text):

curl -X POST -F "file=@message.ogg" http://HOST:9998/transcribe
# {"text": "Hallo Welt", "language": "de"}

Speak (text → audio):

curl -X POST -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"text": "Hallo Welt", "speaker": "4"}' \
  http://HOST:9998/speak -o response.ogg

Configuration

FlagDefaultDescription
--port9998Server port
--whisper-modelsmalltiny/base/small/medium/large-v3
--whisper-devicecpucpu or cuda
--piper-bin(required)Path to piper binary
--piper-model(required)Path to .onnx voice file
--piper-speaker4Speaker ID (multi-speaker models)
--speed0.9TTS speed (lower = faster)

Choosing Models

Whisper: small for CPU (good balance), medium for GPU (best quality without large-v3 overhead).

Piper voices: Browse https://rhasspy.github.io/piper-samples/ — download .onnx + .onnx.json files.

Full Setup Guide

Read references/setup-guide.md for systemd service config, all voice options, model comparison table, and OpenClaw integration details.

平台分布

OpenClaw

76.69%
按下载量换算794

安全审计

VirusTotal

可疑

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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