离线中文及中英混合语音转文字识别，纯C实现，无需Python或FFmpeg依赖，适用于边缘设备。
qwen-asr — 离线中文语音识别（纯 C 实现）
功能概述
qwen-asr — 离线中文语音识别（纯 C 实现）是一项面向实际任务的技能，主要用于使用 antirez/qwen-asr 的 qwen3-asr-0.6b 模型进行中文语音转文字， 无 Python/GIL/FFmpeg 依赖 ，适合边缘部署；macOS；
核心要点
- Accelerate.framework；
- 系统自带，自动链接；
- Linux；
使用与执行
OpenBLAS 或 Intel MKL；需手动安装；支持中/英文混读（模型。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。
结果检查与注意事项
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。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。
qwen-asr — 离线中文语音识别（纯 C 实现）
使用 antirez/qwen-asr 的 qwen3-asr-0.6b 模型进行中文语音转文字，无 Python/GIL/FFmpeg 依赖，适合边缘部署。
依赖
| 平台 | 依赖项 | 说明 |
|---|---|---|
| macOS | Accelerate.framework | 系统自带，自动链接 |
| Linux | OpenBLAS 或 Intel MKL | 需手动安装 |
典型用法
# 转写音频（自动预处理为 16kHz/mono/WAV） .skill qwen-asr --audio /path/to/audio.wav # 指定模型（small=0.6B, large=1.7B） .skill qwen-asr --audio /path/to/audio.wav --model large # 指定线程数 .skill qwen-asr --audio /path/to/audio.wav --threads 4
输出
[中文] 现在已经可以用了吗？
支持中/英文混读（模型训练语料含双语）。
模型大小
| 模型 | 大小 | 推荐场景 |
|---|---|---|
qwen3-asr-0.6b |
~1.7GB | 推荐：低延迟、边缘设备 |
qwen3-asr-1.7b |
~4.5GB | 高精度（需 ≥4GB 内存） |
注意事项
- 音频必须为 16kHz/mono/16-bit PCM WAV（脚本会自动转换非合规音频）
- 首次运行会下载模型（~1.7GB），后续无需重复下载
- 仅支持
.ogg/.mp3/.wav→.wav预处理（FFmpeg 内置支持） - 推理为纯离线，无需网络（模型下载阶段除外）
作者
- GitHub: @antirez
- 技能封装: OpenClaw Agent
许可
MIT（qwen-asr）+ 阿里云 Qwen3 ASR Model License
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