Remove kb- skills from skills directory
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# KB Whisper - 本地语音识别
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基于 Whisper.cpp 的本地语音识别工具，支持将音视频文件转换为文本、字幕和 JSON 格式。
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## 功能特性
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- 🎯 **本地执行** - 完全离线运行，保护隐私
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- 🚀 **多模型支持** - 从 tiny 到 large，根据需求选择速度/精度
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- 📝 **多格式输出** - JSON、SRT、TXT 三种格式
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- ⚡ **异步执行** - 支持后台运行，不阻塞主代理
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- 🎬 **广泛兼容** - 支持常见音视频格式（MP3、MP4、WAV 等）
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## 安装前提
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### 1. 安装 whisper.cpp
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```bash
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# 克隆仓库
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git clone https://github.com/ggerganov/whisper.cpp.git ~/whisper.cpp
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# 编译
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cd ~/whisper.cpp
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make
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# 下载模型（至少需要一个模型）
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./models/download-ggml-model.sh tiny
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./models/download-ggml-model.sh base # 可选
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```
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### 2. 配置环境变量
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在 `~/.clawdbot/clawdbot.json` 中添加：
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```json5
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{
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skills: {
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entries: {
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"kb-whisper": {
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env: {
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WHISPER_CPP_PATH: "~/whisper.cpp"
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}
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}
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}
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}
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}
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```
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或通过命令行配置：
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```bash
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clawdbot skills config kb-whisper WHISPER_CPP_PATH "~/whisper.cpp"
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```
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## 使用方法
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### 基本用法
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```bash
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# 使用默认 tiny 模型处理
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python whisper.py --input video.mp4
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# 使用 base 模型（推荐，平衡速度和精度）
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python whisper.py --input video.mp4 --model base
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# 后台异步执行
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python whisper.py --input video.mp4 --background
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```
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### 指定输出目录
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```bash
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python whisper.py --input video.mp4 --output ./transcripts
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```
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### 处理音频文件
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```bash
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python whisper.py --input podcast.mp3 --model base
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```
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## 输出文件
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对于输入 `video.mp4`，将生成以下文件：
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```
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output/
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├── video.json # 详细结果（含时间戳）
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├── video.srt # 字幕格式
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└── video.txt # 纯文本
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```
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### JSON 格式
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```json
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{
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"success": true,
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"input_file": "video.mp4",
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||||
"model": "base",
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||||
"output_files": {
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"json": "video.json",
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||||
"srt": "video.srt",
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||||
"txt": "video.txt"
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||||
},
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"duration_seconds": 120.5,
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||||
"segments": [
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{
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"id": 0,
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"start": 0.0,
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||||
"end": 3.2,
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||||
"text": "这是第一段字幕"
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||||
},
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||||
{
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||||
"id": 1,
|
||||
"start": 3.2,
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||||
"end": 6.8,
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||||
"text": "这是第二段字幕"
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}
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]
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||||
}
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```
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## 模型对比
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| 模型 | 速度 | 精度 | 适用场景 |
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|------|------|------|----------|
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| tiny | ⚡⚡⚡ | ⭐ | 快速预览、实时转录 |
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| base | ⚡⚡ | ⭐⭐⭐ | 日常使用（推荐） |
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| small | ⚡ | ⭐⭐⭐⭐ | 高质量需求 |
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| medium | ⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 专业用途 |
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| large | 🐢 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 最高精度要求 |
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## 完整示例
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### 示例 1: 转录播客
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```bash
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python whisper.py --input podcast.mp3 --model base --background
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```
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### 示例 2: 生成视频字幕
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```bash
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python whisper.py --input tutorial.mp4 --model small
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```
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### 示例 3: 批量处理（配合脚本）
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```bash
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#!/bin/bash
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for video in videos/*.mp4; do
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python whisper.py --input "$video" --model base
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done
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```
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## 在 Workflow 中使用
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在知识库处理流程中，如果视频没有字幕：
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```bash
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# 步骤4: 下载视频后，如果没有字幕
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# 步骤5: 使用 Whisper 生成字幕
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python whisper.py --input ${video_path} --model base --background
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# 等待 Whisper 完成，然后继续后续步骤
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```
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## 技术细节
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- **引擎**: Whisper.cpp（C++ 实现，性能优异）
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- **音频采样率**: 自动转换为 16kHz
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- **语言**: 自动检测（支持 99 种语言）
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- **GPU 支持**: whisper.cpp 支持 CUDA 加速（需编译时启用）
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## 故障排查
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### 问题: 找不到 whisper.cpp
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```bash
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# 检查环境变量
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echo $WHISPER_CPP_PATH
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# 手动测试
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~/whisper.cpp/main --help
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```
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### 问题: 模型未下载
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```bash
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cd ~/whisper.cpp
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./models/download-ggml-model.sh tiny
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```
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### 问题: 音频格式不支持
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```bash
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# 转换音频格式
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ffmpeg -i input.avi -acodec libmp3lame output.mp3
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python whisper.py --input output.mp3
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## 性能参考
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在 CPU 环境下（Intel i7）：
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- **tiny 模型**: ~1x 实时速度（1分钟音频 ~1分钟处理）
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- **base 模型**: ~0.5x 实时速度（1分钟音频 ~2分钟处理）
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- **small 模型**: ~0.25x 实时速度（1分钟音频 ~4分钟处理）
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## 许可证
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本技能使用 MIT 许可证，Whisper.cpp 使用 MIT 许可证。
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