关于 audio-transcribe
audio-transcribe 是一项命令行技能,可将音频转为带时间戳的文本,适合需要转录及可选说话人标注的场景。它支持本地和托管提供方,并输出结构化 JSON。
主要功能
- 01转录并标注分段时间戳
- 02自动检测语言
- 03可选说话人识别
- 04支持本地及托管提供方
- 05输出结构化 JSON
适用场景
- 01转录访谈或会议
- 02区分播客中的说话人
- 03选择提供方处理音频
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
$
npx skills add https:/ / github.com/ agntswrm/ agent-media --skill audio-transcribe安装后在 Claude Code 中输入/audio-transcribe确认已加载。
详细介绍
音频转录
将音频文件转录为文本并添加时间戳。支持自动检测语言、说话人识别(说话人分离),并输出包含分段级时间信息的结构化 JSON。
命令
npx agent-media@latest audio transcribe --in <path> [options]
输入
| 选项 | 必填 | 描述 |
|---|---|---|
--in | 是 | 输入音频文件路径或 URL(支持 mp3、wav、m4a、ogg) |
--diarize | 否 | 启用说话人识别 |
--language | 否 | 语言代码(未提供时自动检测) |
--speakers | 否 | 说话人分离的说话人数提示 |
--out | 否 | 输出路径、文件名或目录(默认:./) |
--provider | 否 | 要使用的提供方(local、fal、replicate、runpod) |
输出
返回包含转录数据的 JSON 对象:
{
"ok": true,
"media_type": "audio",
"action": "transcribe",
"provider": "fal",
"output_path": "transcription_123_abc.json",
"transcription": {
"text": "Full transcription text...",
"language": "en",
"segments": [
{ "start": 0.0, "end": 2.5, "text": "Hello.", "speaker": "SPEAKER_0" },
{ "start": 2.5, "end": 5.0, "text": "Hi there.", "speaker": "SPEAKER_1" }
]
}
}
示例
基础转录(自动检测语言):
npx agent-media@latest audio transcribe --in interview.mp3
启用说话人识别的转录:
npx agent-media@latest audio transcribe --in meeting.wav --diarize
指定语言和说话人数的转录:
npx agent-media@latest audio transcribe --in podcast.mp3 --diarize --language en --speakers 3
使用指定提供方:
npx agent-media@latest audio transcribe --in audio.wav --provider replicate
从视频中提取音频
要转录视频文件,请先提取音频:
# Step 1: Extract audio from video
npx agent-media@latest audio extract --in video.mp4 --format mp3
# Step 2: Transcribe the extracted audio
npx agent-media@latest audio transcribe --in extracted_xxx.mp3
提供方
local
使用 Transformers.js 在本地通过 CPU 运行,无需 API 密钥。
- 使用 Moonshine 模型(速度比 Whisper 快 5 倍)
- 首次使用时下载模型(约 100MB)
- 不支持说话人分离——说话人识别请使用 fal 或 replicate
- 你可能会看到
mutex lock failed错误——可以忽略;如果"ok": true,则输出正确
npx agent-media@latest audio transcribe --in audio.mp3 --provider local
fal
- 需要
FAL_API_KEY - 禁用说话人分离时,使用
wizper模型进行快速转录(速度快 2 倍) - 启用说话人分离时,使用
whisper模型(原生支持)
replicate
- 需要
REPLICATE_API_TOKEN - 使用基于 Whisper Large V3 Turbo 的
whisper-diarization模型 - 原生支持说话人分离和词级时间戳
runpod
- 需要
RUNPOD_API_KEY - 使用
pruna/whisper-v3-large模型(Whisper Large V3) - 不支持说话人分离(说话人识别)——需要说话人分离时请使用 fal 或 replicate
npx agent-media@latest audio transcribe --in audio.mp3 --provider runpod
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