本地 Whisper 语音识别配置 (whisper-asr)#

概述#

通过 whisper.cpp 在服务器上配置本地语音识别，用于：

• 识别用户发来的语音消息
• 离线运行，无需 API
• 支持中文等多种语言

前置要求#

• Linux 服务器（已测试 Ubuntu/Debian）
• ffmpeg 已安装
• ~150MB 磁盘空间（base 模型）

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安装步骤#

1. 安装 ffmpeg#

bash

sudo apt-get update
sudo apt-get install -y ffmpeg

2. 克隆 whisper.cpp#

bash

cd /home/brew/.openclaw/workspace
git clone https://github.com/ggml-org/whisper.cpp.git

3. 下载中文模型#

bash

cd whisper.cpp
sh ./models/download-ggml-model.sh base

模型选择建议：

模型大小内存推荐场景tiny75 MB273 MB快速测试base142 MB388 MB平衡推荐small466 MB~852 MB更高精度

4. 编译#

bash

cd whisper.cpp
cmake -B build
cmake --build build -j --config Release

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使用方式#

1. 转换音频格式#

飞书语音通常是 ogg 格式，需要转换为 whisper 需要的格式：

bash

ffmpeg -i input.ogg -ar 16000 -ac 1 -c:a pcm_s16le output.wav

2. 语音转文字#

bash

./build/bin/whisper-cli \
  -m models/ggml-base.bin \
  -f output.wav \
  --language zh \
  --no-timestamps

常用参数：

• -m: 模型路径
• -f: 输入音频文件
• --language zh: 指定中文
• --no-timestamps: 不输出时间戳
• -t 4: 线程数（默认自动）

3. 完整示例（单命令）#

bash

ffmpeg -i input.ogg -ar 16000 -ac 1 -c:a pcm_s16le /tmp/audio.wav && \
./build/bin/whisper-cli -m models/ggml-base.bin -f /tmp/audio.wav --language zh --no-timestamps

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路径速查#

项目路径whisper.cpp 目录/home/brew/.openclaw/workspace/whisper.cpp可执行文件/home/brew/.openclaw/workspace/whisper.cpp/build/bin/whisper-cli模型目录/home/brew/.openclaw/workspace/whisper.cpp/models/base 模型/home/brew/.openclaw/workspace/whisper.cpp/models/ggml-base.bin

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常见问题#

Q: 识别结果不准确？#

A: 尝试使用更大的模型（small/medium），或在安静环境下录音。

Q: 识别速度慢？#

A: 增加线程数： ./whisper-cli -t 8 ...

Q: 支持其他语言？#

A: 不指定 --language 会自动检测。也可指定 --language en 等。

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进阶：量化模型（节省资源）#

bash

# 量化（减少模型大小）
./build/bin/quantize models/ggml-base.bin models/ggml-base-q5.bin q5_0

# 使用量化模型
./build/bin/whisper-cli -m models/ggml-base-q5.bin -f audio.wav --language zh

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本技能参考 whisper.cpp 官方文档