docs: 更新待办和内存记录
- 添加 Whisper 编译任务 - 记录 KB Workflow 优化内容
This commit is contained in:
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- 配置命令: `openclaw config set channels.wecom.voice.type "aliyun"`
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### 字幕增强方案(待实现)
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- [ ] **视觉大模型方案** - 用API识别视频帧中的字幕
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- 可选模型:GPT-4V / Claude Vision / GLM-4V / 通义千问VL
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- 流程:视频帧图片 → 视觉大模型 → 识别文字 → 输出字幕
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- [ ] **语音识别(ASR)方案** - 用ASR模型提取音频字幕
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- 可选模型:Whisper / 讯飞ASR / 阿里云ASR
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- 流程:视频 → 提取音频 → ASR模型 → 字幕文件(.srt/.lrc)
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- [ ] **编译 Whisper.cpp** - 需要 sudo 权限
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- 命令: `sudo apt-get install cmake && cd ~/whisper.cpp && make`
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- 替换 FunASR,获得更好的中文识别效果
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- [x] ~~语音识别(ASR)方案~~ - 已完成基础功能
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- FunASR 备用方案已可用
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- Whisper 编译完成后可提升准确率
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# 2026-02-13
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## 项目状态
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## 视频音频转文字方案检查
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### GPG 与 Git 推送
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- ~~GPG 签名~~ → **改用 SSH**
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- **SSH 推送**: ✅ 成功!
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- 最新提交: `2adc3c1 docs: 更新每日记录`
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### 方案组件
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- **kb-whisper**: Whisper.cpp 本地语音识别
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- **kb-funasr**: 阿里 FunASR 本地语音识别
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### Whisper 替代 OCR 方案
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- **决策**: 新增 `kb-whisper` 技能,异步执行
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- **原因**: 语音处理耗时,不阻塞主代理,支持并行讨论
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- **输出格式**: JSON(时间戳) + SRT + TXT
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- **状态**: ✅ 安装完成,技能创建完成
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### 发现
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- 两个工具都直接支持视频文件输入
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- 内部自动通过 ffmpeg 处理音频提取和格式转换
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- 无需单独的视频→音频提取步骤
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### 待清理文件
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- `bilibili_BV1Z9nXzUEhv_720p_frames/`
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- `whispercpp.zip`
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### 待确认事项
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- whisper.cpp 是否已安装(应位于 ~/whisper.cpp)
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- CUDA/PyTorch 相关包(torch-2.10.0, torchaudio-2.10.0)已安装完成
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## 今日完成
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| 任务 | 状态 |
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| whisper.cpp 安装 | ✅ 完成 |
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| kb-whisper 技能创建 | ✅ 完成 |
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| SSH 推送 | ✅ 成功 |
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## Whisper.cpp 迁移与模型下载
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## 待办
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- [ ] 清理临时文件
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- [ ] 下载中文模型 (需代理)
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- [ ] 测试 Whisper 转写效果
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- [ ] kb-workflow 集成 kb-whisper
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### 执行操作
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- whisper.cpp 原位于 `~/libs/whisper.cpp`
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- 移动到默认位置 `~/whisper.cpp`
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- 使用 hf-mirror 下载中文模型 ggml-base.bin(147MB)
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### Whisper 编译受阻
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- 需要 cmake 编译 whisper.cpp
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- 执行 `make` 报错:cmake 未安装
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- 需要 sudo 权限安装 cmake(当前环境不支持)
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## KB Workflow 优化
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### 修改内容
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- 步骤5:从 OCR(kb-ocr-processor)切换为 Whisper(kb-whisper)
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- 移除了 content_subtitles 目录(不再需要)
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- 输出格式更新为 `{platform}_{id}.txt` 和 `{platform}_{id}.json`
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### 测试视频
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- 视频:新加坡分区漫游指南(BV1Z9nXzUEhv)
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- 由于 Whisper 未编译,临时使用 FunASR 完成语音识别
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- 分析报告已生成并归档
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### 待办
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- 编译 whisper.cpp:`cd ~/whisper.cpp && make`
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- 需要手动执行 sudo apt-get install cmake
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Reference in New Issue
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