Ömer Karışman

Speech To Text

デザイン・メディアv0.1.5
作者:Ömer Karışman更新日 2026-05-17全 2 バージョン · 最新版の公開日 2026-02-18speech-to-text@clawhub_okaris/speech-to-text
音声処理#Speech-to-Text#Transcription#Podcast#Audio#Transcribe

AlphaMoatによると、2026-09時点でSpeech To Textのダウンロード数は4,606、スター数は0で、AIスキル全体5,078件中2,069位、デザイン・メディアでは512件中201位です。

インストール数
144
ダウンロード数
4606
スター数
-
総合順位
#2,069
全体の上位 41% · デザイン・メディアの上位 40%
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 ↗1444388--
SkillHub ↗1404606-—

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。

このスキルでできること

動画から抽出した音声を含め、音声はホスト型のinference.shサービスで処理されます。JSON出力には文字起こし、任意のタイムスタンプ付きセグメント、検出言語が含まれる場合があります。セットアップではリモートのCLIインストーラーを使うため、使用前にインストール元を確認し、チェックサムを検証してください。ホスト処理が承認されたメディアのみを送信し、共有や利用の前に文字起こしを確認してください。 記載の翻訳例は英語向けで、infsh CLI が必要です。

資料公開日 2026-10-29

できること

  • 会議、インタビュー、ボイスメモを検索可能なテキストにする
  • ポッドキャストや動画音声からタイムスタンプ付き字幕素材を準備する
  • 音声を文字起こしするか英語へ翻訳する

使う場面

  • 音声をホスト型推論サービスで処理してよい場合
  • 文字起こし、検出言語、任意のタイムスタンプが必要な場合
  • CLIのインストール方法を検証済みで、出力を確認できる場合

プロンプト例

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。

ホスト処理が承認された会議録音について、発話内容とタイムスタンプの確認項目を含むレビュー用チェックリストを作成してください。音声はアップロードも処理もしないでください。

月次の推移

ダウンロード数4606
2425359747682026-03 · ダウンロード数 25872026-05 · ダウンロード数 35432026-06 · ダウンロード数 37712026-07 · ダウンロード数 41072026-08 · ダウンロード数 42672026-09 · ダウンロード数 460626-0326-09
スター数-
0112026-03 · スター数 -2026-05 · スター数 -2026-06 · スター数 -2026-07 · スター数 -2026-08 · スター数 -2026-09 · スター数 -26-0326-09

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
2026-094606—-
2026-084267+3.9%-
2026-074107+8.9%-
2026-063771+6.4%-
2026-053543—-
2026-032587—-

SKILL.md 原文

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。

3.9 KB・ClawHub v0.1.5
---
name: speech-to-text
description: "Transcribe audio to text with Whisper models via inference.sh CLI. Models: Fast Whisper Large V3, Whisper V3 Large. Capabilities: transcription, translation, multi-language, timestamps. Use for: meeting transcription, subtitles, podcast transcripts, voice notes. Triggers: speech to text, transcription, whisper, audio to text, transcribe audio, voice to text, stt, automatic transcription, subtitles generation, transcribe meeting, audio transcription, whisper ai"
allowed-tools: Bash(infsh *)
---

# Speech-to-Text

Transcribe audio to text via [inference.sh](https://inference.sh) CLI.
すべて表示(全 130 行)
![Speech-to-Text](https://cloud.inference.sh/u/4mg21r6ta37mpaz6ktzwtt8krr/01jz025e88nkvw55at1rqtj5t8.png)

## Quick Start

```bash
curl -fsSL https://cli.inference.sh | sh && infsh login

infsh app run infsh/fast-whisper-large-v3 --input '{"audio_url": "https://audio.mp3"}'
```

> **Install note:** The [install script](https://cli.inference.sh) only detects your OS/architecture, downloads the matching binary from `dist.inference.sh`, and verifies its SHA-256 checksum. No elevated permissions or background processes. [Manual install & verification](https://dist.inference.sh/cli/checksums.txt) available.

## Available Models

| Model | App ID | Best For |
|-------|--------|----------|
| Fast Whisper V3 | `infsh/fast-whisper-large-v3` | Fast transcription |
| Whisper V3 Large | `infsh/whisper-v3-large` | Highest accuracy |

## Examples

### Basic Transcription

```bash
infsh app run infsh/fast-whisper-large-v3 --input '{"audio_url": "https://meeting.mp3"}'
```

### With Timestamps

```bash
infsh app sample infsh/fast-whisper-large-v3 --save input.json

# {
#   "audio_url": "https://podcast.mp3",
#   "timestamps": true
# }

infsh app run infsh/fast-whisper-large-v3 --input input.json
```

### Translation (to English)

```bash
infsh app run infsh/whisper-v3-large --input '{
  "audio_url": "https://french-audio.mp3",
  "task": "translate"
}'
```

### From Video

```bash
# Extract audio from video first
infsh app run infsh/video-audio-extractor --input '{"video_url": "https://video.mp4"}' > audio.json

# Transcribe the extracted audio
infsh app run infsh/fast-whisper-large-v3 --input '{"audio_url": "<audio-url>"}'
```

## Workflow: Video Subtitles

```bash
# 1. Transcribe video audio
infsh app run infsh/fast-whisper-large-v3 --input '{
  "audio_url": "https://video.mp4",
  "timestamps": true
}' > transcript.json

# 2. Use transcript for captions
infsh app run infsh/caption-videos --input '{
  "video_url": "https://video.mp4",
  "captions": "<transcript-from-step-1>"
}'
```

## Supported Languages

Whisper supports 99+ languages including:
English, Spanish, French, German, Italian, Portuguese, Chinese, Japanese, Korean, Arabic, Hindi, Russian, and many more.

## Use Cases

- **Meetings**: Transcribe recordings
- **Podcasts**: Generate transcripts
- **Subtitles**: Create captions for videos
- **Voice Notes**: Convert to searchable text
- **Interviews**: Transcription for research
- **Accessibility**: Make audio content accessible

## Output Format

Returns JSON with:
- `text`: Full transcription
- `segments`: Timestamped segments (if requested)
- `language`: Detected language

## Related Skills

```bash
# Full platform skill (all 150+ apps)
npx skills add inference-sh/skills@inference-sh

# Text-to-speech (reverse direction)
npx skills add inference-sh/skills@text-to-speech

# Video generation (add captions)
npx skills add inference-sh/skills@ai-video-generation

# AI avatars (lipsync with transcripts)
npx skills add inference-sh/skills@ai-avatar-video
```

Browse all audio apps: `infsh app list --category audio`

## Documentation

- [Running Apps](https://inference.sh/docs/apps/running) - How to run apps via CLI
- [Audio Transcription Example](https://inference.sh/docs/examples/audio-transcription) - Complete transcription guide
- [Apps Overview](https://inference.sh/docs/apps/overview) - Understanding the app ecosystem

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