使用 Vosk 实现本地离线语音转文字。轻量快速,适合转录 Telegram 语音消息、音频文件等。
本地 Vosk STT. 轻量级本地语音对文本使用 Vosk.是一项面向实际任务的技能,主要用于模式下载后 Fully 离线;使用 Cases.;
使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。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。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。
基于 Vosk 的轻量级本地语音转文字方案。模型下载完成后完全离线运行。
# 转录 Telegram 语音消息 ./skills/local-vosk/scripts/transcribe voice_message.ogg # 转录任意音频文件 ./skills/local-vosk/scripts/transcribe audio.mp3 # 指定语言(默认为 en-us) ./skills/local-vosk/scripts/transcribe audio.wav --lang en-us
ffmpeg 支持解码的所有格式:ogg(Telegram 使用)、mp3、wav、m4a、webm、flac 等。
默认模型:vosk-model-small-en-us-0.15(约 40MB)
其他可用模型详见:https://alphacephei.com/vosk/models
pip3 install vosk --user --break-system-packages # 下载模型 mkdir -p ~/vosk-models && cd ~/vosk-models wget https://alphacephei.com/vosk/models/vosk-model-small-en-us-0.15.zip unzip vosk-model-small-en-us-0.15.zip
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