Установка скиллов и плагинов OpenClaw осуществляется на ваш страх и риск. Все файлы были получены из открытых источников и предоставляются «как есть». Мы не гарантируем их корректную работу, безопасность или совместимость с вашей системой. Перед установкой настоятельно рекомендуется ознакомиться с содержимым кода и убедиться, что вы понимаете, какие изменения будут внесены в вашу систему.
local-whisper
Этот навык предоставляет локальное преобразование речи в текст с использованием OpenAI Whisper. После первоначальной загрузки модели он работает полностью офлайн, обеспечивая высококачественную транскрипцию без зависимости от облака. :
Local Whisper STT
Local Whisper STT — это инструмент для локального распознавания речи, основанный на модели Whisper от OpenAI. Он позволяет выполнять транскрипцию аудио прямо на вашем устройстве, без передачи данных в сеть. :
Использование
# Базовый запуск
~/.clawdbot/skills/local-whisper/scripts/local-whisper audio.wav
# Использование более мощной модели
~/.clawdbot/skills/local-whisper/scripts/local-whisper audio.wav --model turbo
# С временными метками и JSON-выводом
~/.clawdbot/skills/local-whisper/scripts/local-whisper audio.wav --timestamps --jsonМодели
| Модель | Размер | Описание |
|---|---|---|
| tiny | 39M | Самая быстрая |
| base | 74M | По умолчанию |
| small | 244M | Баланс скорости и качества |
| turbo | 809M | Лучшее соотношение скорости и качества |
| large-v3 | 1.5GB | Максимальная точность |
Параметры
--model / -m— выбор размера модели (по умолчанию: base)--language / -l— код языка (если не указан, определяется автоматически)--timestamps / -t— добавление временных меток слов--json / -j— вывод в формате JSON--quiet / -q— отключение отображения прогресса
Настройка
Навык использует виртуальное окружение Python, управляемое через uv, расположенное в директории .venv/. Для повторной установки выполните следующие команды: :
cd ~/.clawdbot/skills/local-whisper
uv venv .venv --python 3.12
uv pip install --python .venv/bin/python click openai-whisper torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpuПосле установки вы сможете выполнять локальную транскрипцию аудио с высокой точностью, выбирая оптимальную модель в зависимости от требований к скорости и качеству.
Файл из источника