Back to skills
SKILL.md
Openclaw Skill Whisper Stt
ASecurity语音转文字 - 使用OpenAI Whisper将音频文件识别为文字
- 14 stars
- 0 votes
- 0 copies
- 2 views
- Added September 7, 2026
Security analysis
100/100Pro scans all 4 files and shows the line behind each finding
npx -y skills add modbender/skill-library-mcp --skill openclaw-skill-whisper-stt --agent claude-codeAre you the author of Openclaw Skill Whisper Stt?
Add the live security badge to your README. It updates with every re-scan.
[](https://www.skillsdirectory.com/skills/modbender-openclaw-skill-whisper-stt)---
name: whisper-stt
description: 语音转文字 - 使用OpenAI Whisper将音频文件识别为文字
---
# Whisper 语音转文字技能
将音频/语音文件识别并转换为文字。
## 使用方式
### 自动处理(推荐)
当用户发送语音/音频文件时,自动:
1. 识别语音内容
2. 转换为文字
3. 发送文字到飞书
### 手动命令
用户发送音频文件后,技能自动处理。
## 支持格式
- MP3, WAV, M4A, OGG, FLAC, WebM
- 任何音频格式(FFmpeg支持即可)
## 模型选择
| 模型 | 大小 | 速度 | 精度 |
|------|------|------|------|
| tiny | ~1GB | 最快 | 基础 |
| base | ~1GB | 快 | 一般 |
| small | ~2GB | 中等 | 较好 |
| medium | ~5GB | 较慢 | 很好 |
| large | ~10GB | 最慢 | 最佳 |
| turbo | ~6GB | 快 | 接近large |
## 技术实现
```python
import whisper
# 加载模型(首次使用会下载)
model = whisper.load_model("base") # 可选: tiny/base/small/medium/large/turbo
# 识别语音
result = model.transcribe("audio.mp3")
# 输出文字
print(result["text"])
```
## 依赖
- Python 3.8+
- PyTorch
- openai-whisper
- ffmpeg
## 注意事项
1. 首次使用会下载模型(1-10GB)
2. 大模型需要较多内存
3. 中文识别效果很好
Files in this skill
- README-CN.md
- README.md
- SKILL.md
- transcribe.py
Attribution
Comments
Loading comments…