ClawHub

video-stt

Data & APIs

Extract audio from video URLs and transcribe using STT (Speech-to-Text). Supports local Whisper or cloud APIs. Use when: user provides a video URL and wants to know what is being said, transcribing YouTube videos, podcasts, or any video with audio.

Install

openclaw skills install video-stt

Video STT Skill

从视频 URL 提取音频并转换为文字 (Speech-to-Text)

环境要求

  • yt-dlp - 下载视频/音频
  • ffmpeg - 提取音频
  • Python - 使用 uv 虚拟环境

快速开始

# 进入脚本目录
cd ~/.openclaw/workspace/skills/video-stt/scripts

# 运行转录
bash stt.sh "视频URL"

使用方法

# 基本用法
bash stt.sh "https://youtube.com/watch?v=xxx"

# 指定输出文件
bash stt.sh "https://youtube.com/watch?v=xxx" -o output.txt

# 使用本地 Whisper 模型
bash stt.sh "https://youtube.com/watch?v=xxx" --local

# 使用云端 API
bash stt.sh "https://youtube.com/watch?v=xxx" --api openai

支持的模型

本地 (免费)

  • tiny - 最快，质量一般
  • base - 平衡
  • small - 较好
  • medium - 很好
  • large - 最佳（需要更多内存）

云端 API

  • OpenAI Whisper API
  • Azure Speech
  • Google Speech

输出格式

默认输出纯文本，可选：

  • .txt - 纯文本
  • .srt - 字幕格式
  • .vtt - WebVTT 字幕
  • .json - 带时间戳的 JSON

环境变量

# OpenAI (如果使用云端)
export OPENAI_API_KEY="sk-xxx"

# 或者使用硅基流动 (更便宜)
export SILICONFLOW_API_KEY="xxx"

示例

# 转录 YouTube 视频
bash stt.sh "https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ"

# 指定模型
bash stt.sh "https://youtube.com/watch?v=xxx" --model medium

# 保存为 SRT
bash stt.sh "https://youtube.com/watch?v=xxx" --format srt

Python 依赖

使用 uv 管理 Python 环境：

# 创建虚拟环境
uv venv
uv pip install yt-dlp whisper ffmpeg-python

# 运行
uv run python stt.py "视频URL"
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