Telegram Offline Voice

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本地生成 Telegram 语音,自动清洗、分段、临时文件管理。

telegram-offline-voice 🎙️

功能概述

telegram-offline-voice 🎙️是一项面向实际任务的技能,主要用于本地生成,一键封装 — 使用 Microsoft Edge-TTS 生成高质量中文语音,完全离线处理;💡 为什么需要这个升级?

核心要点

  • 原生的 TTS 方案通常只能生成 MP3 附件,且无法处理 Markdown 标记和超长文本;
  • 本项目通过工程化封装,将“语音合成”进化为“语音交互”:;
  • 告别标记音 :自动识别并清洗 ** , # , [li。

使用与执行

它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。

结果检查与注意事项

执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。该技能适合用于一次性任务,也可以接入自动化工作流,与其他技能或上层代理配合完成更完整的业务链路;在组合使用时,应明确每一步的输入输出关系,并避免不同步骤之间出现参数冲突。

telegram-offline-voice 🎙️

本地生成,一键封装 — 使用 Microsoft Edge-TTS 生成高质量中文语音,完全离线处理。

💡 为什么需要这个升级?

原生的 TTS 方案通常只能生成 MP3 附件,且无法处理 Markdown 标记和超长文本。本项目通过工程化封装,将“语音合成”进化为“语音交互”:

  • 告别标记音:自动识别并清洗 **, #, [link] 等 Markdown 符号,避免 AI 读出这些“代码噪音”。
  • 智能对话流:超长文本不再是一读到底,而是按句号、感叹号自动切分为多个语音气泡,听感更像真人在发语音。
  • 并发安全:针对多代理/子代理并行调用的场景,使用 UUID 隔离临时文件,彻底杜绝文件读写冲突。
  • 零token消耗:完全基于 Edge-TTS 本地生成,无需 OpenAI/Azure 的付费 Token。

✨ 特性

  • 🔒 隐私保护:100% 本地音频处理,不经过任何额外云端 TTS 提供商。
  • 💰 零token消耗:使用免费的 Edge-TTS 引擎,省下昂贵的 API 额度。
  • 🎯 一键生成:内置 voice_gen.py 脚本,自动完成“文本->MP3->OGG”的全过程。
  • 🧹 自动清洗:自动剔除 Markdown 符号和 URL 链接,让朗读更自然。
  • ✂️ 智能分段:超长文本自动按标点符号切分为多个语音气泡。
  • 🛡️ 安全并发:使用 UUID 命名临时文件,支持多代理同时调用。

🛠️ 安装依赖

# 需要 Python 环境和 FFmpeg
sudo apt update && sudo apt install ffmpeg python3-pip -y

# 推荐安装 uv 以极速运行封装脚本
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

🚀 使用方法 (推荐)

直接调用封装脚本,一键生成 Telegram 原生语音气泡路径:

uv run {baseDir}/scripts/voice_gen.py --text "您的待播报内容"

⚙️ 技术细节

参数说明

  • --text / -t: 待生成的文本(必填)。
  • --voice: 声线选择,默认 zh-CN-XiaoxiaoNeural(晓晓)。
  • --rate: 语速调节,默认 +5%。
  • --outdir: 临时文件存放目录,默认 /tmp。

自动化清洗规则

脚本会自动移除以下内容以确保朗读流畅:

  • Markdown 符号:**, *, _, `, #
  • 链接逻辑:[文本](url) 以及所有 http/https 开头的链接
  • 分割线:---, *** 等

👨💻 关于作者

由 @sanwe 调优并维护。 欢迎关注我的推特获取更多 OpenClaw 进阶玩法:https://x.com/sanwe

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