⚠️ 安装后请将 scripts/ 目录下的 .txt 文件名后缀去掉（去掉 .txt）才能正常使用！

Voice 语音处理技能

完整的语音输入输出解决方案，同时支持语音识别（ASR）和语音合成（TTS）。

功能概述

方向	技术	说明
语音→文字	Whisper (本地)	用户发语音时自动转录
文字→语音	Edge TTS	生成语音回复

安装依赖

# 必须安装的包
pip install edge-tts whisper torch click

# 如果没有 ffmpeg（音频处理需要）
# macOS: brew install ffmpeg
# Ubuntu: sudo apt install ffmpeg

OpenClaw 配置

要在 OpenClaw 中使用语音识别，需要修改 openclaw.json：

{
  "tools": {
    "media": {
      "audio": {
        "enabled": true,
        "models": [
          {
            "type": "cli",
            "command": "python3",
            "args": [
              "{{SkillPath}}/voice-tts/scripts/whisper",
              "--model",
              "base",
              "{{MediaPath}}"
            ]
          }
        ]
      }
    }
  }
}

说明：

{{SkillPath}} 会自动替换为 skill 安装路径
--model base 可以改为 turbo 等其他模型
修改后执行 openclaw gateway restart 重启生效

触发场景

场景一：用户发送语音消息（ASR）

当用户发送语音消息时：

系统会自动转录为文字（transcript）
你需要理解用户意图并回复
用语音+文字回复用户

场景二：用户主动要求语音回复（TTS）

当用户说以下话术时：

"用语音读..."
"语音回复"
"读给我听"
"说出来"
"text to speech"
"TTS"
"飞书语音"
或任何明确要求语音输出的请求

脚本说明

Skill 自带两个脚本：

1. 语音识别 - whisper

位置：{{SkillPath}}/scripts/whisper

# 基本用法
python3 {{SkillPath}}/scripts/whisper audio.mp3

# 指定模型（默认 base）
python3 {{SkillPath}}/scripts/whisper audio.mp3 --model turbo

# 输出 JSON（带语言检测）
python3 {{SkillPath}}/scripts/whisper audio.mp3 --json

# 带时间戳
python3 {{SkillPath}}/scripts/whisper audio.mp3 --timestamps

可用模型：

模型	大小	速度	精度
tiny	39M	最快	较低
base	74M	快	中等
small	244M	中等	较好
turbo	809M	快	较好
large-v3	1.5GB	慢	最高

推荐：首次使用下载 base 或 turbo 模型，后续可直接使用。

2. 语音合成 - edge_tts

位置：{{SkillPath}}/scripts/edge_tts

# 基本用法
python3 {{SkillPath}}/scripts/edge_tts "要说的内容" -f output.mp3

# 指定声音
python3 {{SkillPath}}/scripts/edge_tts "你好" -v zh-CN-XiaoxiaoNeural -f output.mp3

# 调整语速
python3 {{SkillPath}}/scripts/edge_tts "你好" -r +10% -f output.mp3

推荐声音：

zh-CN-XiaoxiaoNeural - 中文女声（默认推荐）
zh-CN-YunxiNeural - 中文男声
en-US-JennyNeural - 英文女声

3. 自动语音检查 - auto_voice_check（可选）

自动检查未处理的语音消息并批量处理。

python3 {{SkillPath}}/scripts/auto_voice_check

功能：

检查 ~/.openclaw/media/inbound/ 下的新音频
自动转写（使用 whisper）
移动到已处理目录

4. 语音回复钩子 - voice_reply_hook（可选）

用于自动合成语音回复的钩子。

# 设置环境变量
export REPLY_TEXT="你好，我是AI助手"
export MEDIA_OUT="{{Workspace}}/media/outbound"

# 执行钩子
python3 {{SkillPath}}/scripts/voice_reply_hook

使用流程

语音输入处理流程

用户发送语音 → 系统转录 → 你理解内容 → 语音+文字回复

用户语音消息到达时，系统会提供 transcript 字段（转录文字）
直接读取理解用户意图
用 Edge TTS 合成语音回复
同时发送文字和语音

语音输出流程

文字内容 → Edge TTS 合成 → 发送语音消息

确定要语音回复的内容
创建输出目录：mkdir -p {{Workspace}}/media/outbound/
合成语音：python3 {{SkillPath}}/scripts/edge_tts "内容" -f {{Workspace}}/media/outbound/voice.mp3
发送语音消息（见下方多平台说明）

配置

音频目录

输入音频：~/.openclaw/media/inbound/（系统自动存放）
输出音频：{{Workspace}}/media/outbound/

环境变量（飞书需要）

FEISHU_APP_ID - 飞书应用 ID
FEISHU_APP_SECRET - 飞书应用密钥
FEISHU_CHAT_ID - 群聊 ID

多平台支持

Telegram（推荐）

message(
    action="send",
    channel="telegram",
    media="{{Workspace}}/media/outbound/voice.mp3",
    asVoice=True,
    message="这里是文字说明"
)

参数	说明
`asVoice=True`	关键！设为 True 显示为语音消息

Discord

message(action="send", channel="discord", media=voice_path, message=text)

message(action="send", channel="whatsapp", media=voice_path, message=text)

飞书/Lark

飞书不支持直接发语音，用文件消息：

# 1. 获取 token
TENANT_TOKEN=$(curl -s -X POST "https://open.feishu.cn/open-apis/auth/v3/tenant_access_token/internal" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{\"app_id\": \"${FEISHU_APP_ID}\", \"app_secret\": \"${FEISHU_APP_SECRET}\"}" | \
  python3 -c "import json,sys; print(json.load(sys.stdin).get('tenant_access_token',''))")

# 2. 上传音频
FILE_KEY=$(curl -s -X POST "https://open.feishu.cn/open-apis/im/v1/files" \
  -H "Authorization: Bearer ${TENANT_TOKEN}" \
  -F "file_type=mp3" \
  -F "file=@{{Workspace}}/media/outbound/voice.mp3" | \
  python3 -c "import json,sys; print(json.load(sys.stdin).get('data',{}).get('file_key',''))")

# 3. 发送
curl -s -X POST "https://open.feishu.cn/open-apis/im/v1/messages?receive_id_type=chat_id" \
  -H "Authorization: Bearer ${TENANT_TOKEN}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d "{\"receive_id\": \"${FEISHU_CHAT_ID}\", \"msg_type\": \"file\", \"content\": \"{\\\"file_key\\\": \\\"${FILE_KEY}\\\"}\"}"

或用卡片发文字说明：

curl -s -X POST "${FEISHU_WEBHOOK_URL}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"msg_type": "interactive", "card": {"header": {"title": {"tag": "plain_text", "content": "🎙️ 语音消息"}, "template": "blue"}, "elements": [{"tag": "markdown", "content": "**文字内容：**\n\n要说的内容"}]}}'

重要规则

语音输入：用户发语音 → 必须用语音+文字双回复
语音输出：用户要求语音 → 必须合成语音发送
同时发送：语音消息必须附带文字，确保兼容所有平台
检查文件：合成后确认文件存在再发送

示例

示例一：用户语音问天气

用户语音："今天天气怎么样？"

处理：

读取 transcript（系统已转录）
回答：今天天气晴朗，20-28度
合成语音
发送：文字+语音双回复

示例二：用户要求读文章

用户："用语音读一下这段话：AI正在改变世界"

处理：

提取要读的内容
合成语音：AI正在改变世界
发送：语音消息 + 文字"已经读给你听了"

故障排除

Whisper 转录失败

确认 ffmpeg 已安装：ffmpeg -version
确认音频文件存在：ls -la ~/.openclaw/media/inbound/

Edge TTS 生成失败

检查 Python 包：python3 -c "import edge_tts"
检查输出目录权限

语音发送失败

Telegram：文件需 < 20MB
飞书：需要配置 App ID/Secret

提示：这个技能可以自动和天气、新闻、日程等技能结合，用语音播报信息。

Voice TTS