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Voice Chat Bridge

by @zhangqinghua2015

自动处理语音消息:将语音转写为文字,结合上下文生成智能回复,并合成语音回复。当收到语音或音频消息时自动激活。

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clawhub install voice-chat

📖 About This Skill


name: voice-chat description: 自动处理语音消息:将语音转写为文字,结合上下文生成智能回复,并合成语音回复。当收到语音或音频消息时自动激活。

Voice Chat Bridge

功能

自动处理语音消息,实现“语音 -> 文字 -> 智能回复 -> 语音”的完整闭环。

触发条件

当收到语音或音频消息时(message.typevoiceaudio),自动激活此技能。

处理流程

1. 检测语音

检查消息是否包含 media.type === 'voice'media.type === 'audio'

2. 转写 (STT)

立即运行转写脚本:
python3 /root/.agents/skills/voice-chat/scripts/transcribe_audio.py 
  • 输入:音频文件路径(从 event.message.media.localPath 获取)。
  • 输出:转写文本。
  • 3. LLM 分析

    使用当前会话的上下文生成智能回复。
  • Prompt
  •   用户语音转写:{transcript}

    请结合上下文,给出简洁、有帮助的回复。

  • 输出:回复文本。
  • 4. 合成语音 (TTS)

    立即运行 TTS 脚本:
    python3 /root/.agents/skills/voice-chat/scripts/reply_with_tts.py "{reply_text}"
    
  • 输入:回复文本。
  • 输出:.opus 语音文件路径。
  • 5. 发送回复

    使用 message.send 工具发送生成的语音文件:
  • 文件:生成的 .opus 文件。
  • Caption:可选的简短文字说明。
  • 注意:不要发送中间状态文字(如“正在处理..."),直接发送最终语音回复。
  • 技术细节

  • STT 引擎:Vosk (离线,中文小模型)。
  • TTS 引擎:Edge TTS (Microsoft Azure)。
  • 音频格式:OGG/Opus (48kHz, 单声道,64kbps)。
  • 临时文件目录/tmp/voice-chat/
  • 依赖

  • 系统ffmpeg
  • Pythonvosk, edge-tts, pydantic, python-dotenv
  • 模型:Vosk 中文小模型 (vosk-model-small-cn-0.22)
  • 许可证

    MIT