AlphaMoatによると、2026-09時点でAudio Video To Textのダウンロード数は2,156、スター数は1で、AIスキル全体5,078件中4,319位、デザイン・メディアでは512件中435位です。
| プラットフォーム | インストール数 | ダウンロード数 | スター数 | コメント |
|---|---|---|---|---|
| ClawHub ↗ | 57 | 1969 | 1 | - |
| SkillHub ↗ | 128 | 2156 | 1 | — |
プラットフォームごとに集計方法と集計時点が異なります。
音声・動画を自動言語検出付きでテキスト化し、会議、インタビュー、ポッドキャスト、動画向けにTXT、SRT/VTT字幕、JSONを出力できます。録音や文字起こしには機密情報や個人情報が含まれる場合があります。許可されたメディアだけを処理し、文字起こし、字幕、JSON、一時音声ファイルをデータ取扱い要件に従って保護してください。依存関係は隔離環境に導入し、一時ファイルの衝突を避けてください。 Whisper の依存関係とシステムへの ffmpeg インストールが必要です。
資料公開日 2026-10-29
スキルのドキュメントをもとに生成した例であり、実際の実行結果ではありません。
2026-09 から集計方法を変更し、同名スキルを作者ごとに分けて集計し、全スキルを対象にしました。破線は変更前の月で、変更後のデータとは直接比較せず、変更をまたぐ増減も計算していません。
| 月 | ダウンロード数 | 前月比 | スター数 |
|---|---|---|---|
| 2026-09 | 2156 | — | 1 |
| 2026-08 | 1918 | +8.4% | 1 |
| 2026-07 | 1769 | +13.7% | 1 |
| 2026-06 | 1556 | +9.8% | 1 |
| 2026-05 | 1417 | — | 1 |
| 2026-03 | 925 | — | - |
作者が公開した元のファイルをテキストのまま表示しています。AlphaMoat による編集や審査はしていません。リンクはクリックできません。コマンドは内容を確認してから実行してください。取得日 2026-10-23。
--- name: audio-video-to-text description: 音视频转文字技能,使用 Whisper 进行语音识别。支持多种音视频格式,可输出纯文本、SRT/VTT 字幕或 JSON 格式。适用于会议记录、视频字幕生成、采访整理、播客转录等场景。 --- # 音视频转文字 ## 概述 本技能使用 OpenAI Whisper 模型将音频/视频文件转换为文字。支持自动语言检测和多种输出格式。
## 何时使用 - 会议录音转文字记录 - 视频内容生成字幕(SRT/VTT) - 采访/播客内容整理 - 语音备忘录转文本 - 多语言视频翻译准备 ## 快速开始 ### 1. 安装依赖 ```bash pip install openai-whisper ffmpeg-python ``` 确保系统已安装 ffmpeg: ```bash # Ubuntu/Debian sudo apt-get install ffmpeg # macOS brew install ffmpeg # Windows # 从 https://ffmpeg.org/download.html 下载 ``` ### 2. 基本用法 ```bash python scripts/transcribe.py <输入文件> [输出文件] [选项] ``` ### 3. 示例 ```bash # 转录 MP4 视频,输出文本 python scripts/transcribe.py meeting.mp4 # 转录音频,输出 SRT 字幕 python scripts/transcribe.py podcast.mp3 podcast.srt --output-format srt # 指定中文和较小模型(更快) python scripts/transcribe.py interview.wav --model tiny --language zh # 输出带时间戳的 JSON python scripts/transcribe.py video.mp4 result.json --output-format json ``` ## 命令行选项 | 选项 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | `--model` | 模型大小:tiny, base, small, medium, large | base | | `--language` | 语言代码:zh, en, ja 等 | 自动检测 | | `--output-format` | 输出格式:txt, srt, vtt, json | txt | | `--device` | 运行设备:cpu, cuda | cpu | | `--keep-audio` | 保留临时音频文件 | false | ## 模型选择指南 | 模型 | 大小 | 速度 | 精度 | 适用场景 | |------|------|------|------|----------| | tiny | 39M | 最快 | 一般 | 快速测试、短音频 | | base | 74M | 快 | 良好 | 日常使用 | | small | 244M | 中等 | 较好 | 正式场合 | | medium | 769M | 慢 | 很好 | 高精度需求 | | large | 1550M | 最慢 | 最佳 | 专业转录 | ## 输出格式说明 ### TXT(纯文本) ``` 这是转录的完整文本内容,适合阅读和编辑。 ``` ### SRT(字幕格式) ``` 1 00:00:01,000 --> 00:00:04,000 这是第一句字幕。 2 00:00:04,500 --> 00:00:07,000 这是第二句字幕。 ``` ### VTT(Web 字幕) ``` WEBVTT 00:00:01.000 --> 00:00:04.000 这是第一句字幕。 00:00:04.500 --> 00:00:07.000 这是第二句字幕。 ``` ### JSON(完整数据) 包含分段、时间戳、置信度等完整信息,适合程序处理。 ## 支持的文件格式 **音频:** MP3, WAV, FLAC, OGG, M4A, AAC **视频:** MP4, AVI, MOV, MKV, WEBM, FLV ## 性能优化建议 1. **短音频优先用 tiny/base 模型** - 速度快,精度够用 2. **长内容用 CPU** - 避免 GPU 内存不足 3. **指定语言** - 可提升准确率和速度 4. **批量处理** - 脚本可循环调用处理多个文件 ## 常见问题 ### 转录质量不佳 - 尝试更大的模型(small/medium/large) - 指定正确的语言代码 - 确保音频质量清晰 ### 处理速度慢 - 使用更小的模型(tiny/base) - 如有 GPU,使用 `--device cuda` - 缩短音频长度或分段处理 ### 内存不足 - 使用更小的模型 - 将长文件分割后分别处理 - 关闭其他占用内存的程序 ## 脚本 - `scripts/transcribe.py` - 主转录脚本 ## 参考资料 - [OpenAI Whisper 文档](https://github.com/openai/whisper) - [ffmpeg 文档](https://ffmpeg.org/documentation.html) - [ISO 639-1 语言代码](https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_ISO_639-1_codes)
ContextWeaveアーキテクチャ図ワンショット生成
Nano Banana Pro で画像を生成・編集するスクリプト型のスキルです。
whisper コマンドで音声をローカルで文字起こしするスキルです。
MCP サーバー経由で図を生成、編集するスキルです。
洗練された画面のための設計知見と実装指南をまとめたスキルで、レイアウトからフロー、トークン、フロントエンドの変更まで扱います。
複数の動画モデル API をまたぐ AI 動画生成と編成のスキルです。
ffmpeg を使って動画からフレームを取り出し、手早い確認用のサムネイルを作るスキルです。
ローカルの Whisper で音声ファイルを文字に起こすスキルで、モデルのダウンロード後は完全にオフラインで動きます。
データ月:2026-09 · ダウンロード数、スター数、インストール数は公開スキルレジストリ(ClawHub、SkillHub)から月単位で集計しています。詳しくはデータの方法論をご覧ください。