Audio Transcriber

何时使用#

满足以下条件时加载此技能：

• 需要将录音或实时音频转录为文本
• 需要从语音中检测情绪（高兴/悲伤/愤怒/恐惧/惊讶/厌恶）
• 需要进行多语言翻译（通过 --target-lang 指定目标语言）
• 需要分析音频信号特征（能量、过零率、频谱质心）

子命令#

1. hear_enhanced — 增强听力（转录 + 情绪 + 翻译）#

bash

cd D:\coze-local\db
python audio.py hear_enhanced [选项]

参数：

参数默认值说明--duration15录音时长 (秒)--device0音频输入设备ID--modeltinyWhisper 模型大小--target-langen目标翻译语言 (en/zh/ja/ko/fr/de/es/ru)

输出示例：

text

[Enhanced Hear] Transcript: 今天天气真好
[Enhanced Hear] Emotion detected: happy
[Enhanced Hear] Translated: The weather is really nice today

2. transcribe — 录音转录#

bash

python audio.py transcribe --duration 10 --model base --output result.wav

3. analyze — 音频信号分析#

bash

python audio.py analyze --duration 5
# 输出: 能量(RMS)、过零率、频谱质心、信号时长

4. capture — 音频降噪处理#

bash

python audio.py capture --duration 15
# 输出: 原始WAV + 降噪后WAV (_clean.wav)

核心实现#

无ffmpeg转录（直接numpy数组）#

python

import numpy as np
import whisper

def transcribe_from_bytes(audio_bytes: bytes, model_size: str = "tiny") -> str:
    """直接从音频字节转写，无需ffmpeg"""
    audio_np = np.frombuffer(audio_bytes, dtype=np.int16).astype(np.float32) / 32768.0
    model = whisper.load_model(model_size)
    result = model.transcribe(audio_np)
    return result["text"].strip()

def transcribe_from_file(audio_path: str, model_size: str = "base") -> str:
    """从文件转写（支持mp3/wav/m4a）"""
    model = whisper.load_model(model_size)
    result = model.transcribe(audio_path)
    return result["text"].strip()

情绪检测（基于词典）#

python

def detect_emotion(text: str) -> str:
    """基于关键词的情绪检测"""
    emotion_words = {
        'happy': ['高兴','开心','快乐','愉快','喜悦','兴奋','欢喜'],
        'sad': ['悲伤','难过','痛苦','忧郁','沮丧','失落','眼泪'],
        'angry': ['愤怒','生气','恼火','愤慨'],
        'fear': ['恐惧','害怕','担心','焦虑','紧张','惊慌'],
        'surprise': ['惊讶','意外','震惊','吃惊','诧异'],
        'disgust': ['厌恶','反感','憎恶','恶心','嫌弃']
    }
    text_lower = text.lower()
    for emotion, words in emotion_words.items():
        if any(w in text_lower for w in words):
            return emotion
    return 'neutral'

相关文件#

• D:\coze-local\db\audio.py — 核心实现： transcribe_audio(), cmd_hear_enhanced(), cmd_transcribe(), cmd_analyze(), cmd_capture()
• D:\coze-local\db\AudioProcessor — 守护进程集成（ process_continuous(), get_last_command()）
• D:\coze-local\external\clawhub_skills\wake-word-detector\SKILL.md — 唤醒词检测技能
• D:\coze-local\external\clawhub_skills\audio-device-diagnostic\SKILL.md — 音频设备诊断
• D:\coze-local\external\clawhub_skills\core-daemon-launcher\SKILL.md — 守护进程启动

依赖#

bash

pip install openai-whisper pyaudio numpy