FunASR 语音转文字

本 skill 提供本地语音识别服务，将音频或视频文件转换为结构化的 Markdown 文档。

功能概述

• 支持多种音视频格式（mp4、mov、mp3、wav、m4a、flac 等）
• 自动生成时间戳
• 支持说话人分离（diarization）
• 输出 Markdown 格式，便于阅读和编辑

使用流程

首次使用：安装依赖和下载模型

运行安装脚本完成环境配置：

python scripts/setup.py

安装脚本会自动：

1. 检查 Python 版本（需要 >= 3.8）
2. 安装依赖包（FastAPI、Uvicorn、FunASR、PyTorch）
3. 下载 ASR 模型到 ~/.cache/modelscope/hub/models/

验证安装状态：

python scripts/setup.py --verify

启动转录服务

python scripts/server.py

服务默认运行在 http://127.0.0.1:8765

智能特性：

• 自动启动：首次请求时自动加载模型
• 空闲关闭：默认 10 分钟无活动后自动关闭以节约资源
• 可配置超时：使用 --idle-timeout 参数自定义空闲超时时间（秒）

服务生命周期：

1. 启动后进入空闲监控状态
2. 接收到请求时自动加载模型并执行转录
3. 每次请求都会重置空闲计时器
4. 连续 10 分钟无请求时自动关闭
5. 下次请求时重新启动

重要提示：

• ⚠️ 请勿手动关闭服务 – 转录完成后让服务继续运行，它会自动在 10 分钟无活动后关闭
• 这样可以连续转录多个文件，无需重复启动服务
• 如需立即关闭服务，按 Ctrl+C 或等待 10 分钟空闲超时

示例：自定义 30 分钟空闲超时

python scripts/server.py --idle-timeout 1800

执行转录

使用客户端脚本转录文件：

# 转录单个文件
python scripts/transcribe.py /path/to/audio.mp3

# 指定输出路径
python scripts/transcribe.py /path/to/video.mp4 -o transcript.md

# 启用说话人分离
python scripts/transcribe.py /path/to/meeting.m4a --diarize

# 批量转录目录
python scripts/transcribe.py /path/to/media_folder/

AI 智能总结（Claude Code 环境）

转录完成后，可以生成 AI 智能总结，充分利用 Claude Code 的原生 AI 能力。

工作流程：

1. 执行转录后，脚本会自动准备总结提示词
2. 将提示词发送给 Claude AI 生成结构化总结
3. 将 Claude 返回的 JSON 结果粘贴回脚本
4. 自动将总结注入到 Markdown 文件

使用方法：

# 转录单个文件（会自动提示是否生成总结）
python scripts/transcribe.py /path/to/audio.mp3

# 启用说话人分离并生成总结
python scripts/transcribe.py /path/to/meeting.m4a --diarize --summary

总结内容结构：

• 全文总结 – 400+ 字，包含背景、问题、关键事实
• 发言人总结 – 每个发言人的观点、态度和贡献
• 重点内容 – 6-10 条核心要点
• 关键词 – 5-8 个关键术语

提示词特点：

• 专门针对中文口语化对话优化
• 保留发言人上下文和对话流程
• 结构化 JSON 输出便于解析和格式化

详细文档请查看：<references/api-reference.md>

通过 HTTP API 调用

检查服务状态：

curl http://127.0.0.1:8765/health

使用 curl 直接调用 API：

curl -X POST http://127.0.0.1:8765/transcribe \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"file_path": "/path/to/audio.mp3"}'

API 文档（Swagger UI）：

FastAPI 自动生成交互式 API 文档，访问：http://127.0.0.1:8765/docs

可在此页面中：

• 查看所有 API 端点
• 在线测试 API（不需要 curl）
• 查看请求/响应格式
• 查看详细参数说明

响应示例（健康检查）：

{
  "status": "ok",
  "service": "FunASR Transcribe",
  "uptime": 300,
  "idle_time": 120
}

返回字段说明：

• uptime：服务运行时间（秒）
• idle_time：当前空闲时间（秒）

完整 API 文档

详细的 API 参考文档请查看：<references/api-reference.md>

包含：

• 所有 API 端点的完整规范
• 请求/响应格式详解
• 参数说明和示例
• 完整的 curl 命令示例

脚本说明

OpenClaw 自动转录 + 总结流程

本 skill 支持在 OpenClaw 中自动完成转录 + 总结全流程。

方式一：使用自动化脚本（推荐）

# 自动转录 + 获取总结提示词
python scripts/auto_transcribe.py /path/to/audio.aac

# 自动转录 + 说话人分离
python scripts/auto_transcribe.py /path/to/audio.aac --diarize

# 只获取总结提示词，不生成总结
python scripts/auto_transcribe.py /path/to/audio.aac --prompt-only

方式二：HTTP API 调用

1. 转录音频

curl -X POST http://127.0.0.1:8765/transcribe \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"file_path": "/path/to/audio.aac"}'

2. 获取总结提示词

curl -X POST http://127.0.0.1:8765/summary \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"md_path": "/path/to/audio.md"}'

响应示例：

{
  "success": true,
  "output_path": "/path/to/audio.md",
  "summary_prompt": "你是一位擅长处理口语化中文对话...",
  "text_preview": "转录文本前500字..."
}

3. 注入 AI 总结

在 Agent（OpenClaw）中生成总结后，调用：

curl -X POST http://127.0.0.1:8765/inject_summary \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "md_path": "/path/to/audio.md",
    "summary_content": "## AI 摘要\n\n### 全文总结\n...\n\n### 重点内容\n- ...\n\n### 关键词\n..."
  }'

完整流程示例（OpenClaw）

用户：转录这个音频
  ↓
Agent：
  1. curl -X POST /transcribe -d '{"file_path": "xxx.aac"}'
  2. curl -X POST /summary -d '{"md_path": "xxx.md"}'
  3. 用模型生成总结
  4. curl -X POST /inject_summary -d '{"md_path": "xxx.md", "summary_content": "..."}'
  ↓
用户：收到带总结的 Markdown 文件

API 端点汇总

环境检测

server.py 会自动检测运行环境：

• OpenClaw: 检测 OPENCLAW_SERVICE_MARKER=openclaw 环境变量
• Claude Code: 检测 CLAUDE_API_KEY 或 ANTHROPIC_API_KEY 环境变量

配置文件

输出格式

转录结果保存为 Markdown 文件，包含：

1. 标题 – 文件名（无转录时间戳）
2. 转录内容 – 格式：发言人N HH:MM:SS 换行 内容
3. AI 摘要（可选）- 包含全文总结、发言人总结、重点内容、关键词

示例格式：

# 转录：filename.mp4

## 转录内容

发言人1 00:00:01
这是第一句话的内容。

发言人2 00:00:05
这是第二句话的内容。

模型信息

模型存储在 ModelScope 默认缓存目录 ~/.cache/modelscope/hub/models/：

• ASR 主模型 (Paraformer) – 867MB
• VAD 模型 – 4MB
• 标点模型 – 283MB
• 说话人分离模型 – 28MB

故障排除

服务启动失败时，运行验证命令检查安装状态：

python scripts/setup.py --verify

重新下载模型：

python scripts/setup.py --skip-deps