Li Feishu Audio - 飞书语音交互技能

快速开始

本技能提供完整的飞书语音交互能力：

用户语音 → faster-whisper 识别 → AI 处理 → Edge TTS 合成 → OPUS 转换 → 飞书发送

核心组件

1. 语音识别 (fast-whisper)

脚本: scripts/fast-whisper-fast.sh

用法:

./scripts/fast-whisper-fast.sh <音频文件.ogg>

配置:

• 模型：faster-whisper tiny
• 语言：中文 (zh)
• 模型目录：可配置（环境变量 FAST_WHISPER_MODEL_DIR）
• 虚拟环境：技能目录下的 .venv（自动创建）

2. 语音合成 (Edge TTS)

脚本: scripts/tts-voice.sh

用法:

./scripts/tts-voice.sh "文本内容" [输出文件.mp3]

配置:

• 音色：zh-CN-XiaoxiaoNeural (中文女声)
• 输出格式：MP3 (自动转换为 OPUS)
• 虚拟环境：技能目录下的 .venv（自动创建）

3. 飞书语音发送

脚本: scripts/feishu-tts.sh

用法:

./scripts/feishu-tts.sh <音频文件.mp3> [用户 ID]

配置:

• 飞书 AppID: 从环境变量或 openclaw.json 读取
• 音频格式：OPUS (48kHz, 自动转换)
• 消息类型：audio

4. 自动清理

脚本: scripts/cleanup-tts.sh

用法:

./scripts/cleanup-tts.sh [保留数量]

定时任务: 每天凌晨 2 点自动执行

完整工作流

接收用户语音消息

1. 飞书收到语音消息（OGG/OPUS 格式）
2. 保存到 OpenClaw 媒体目录（自动处理）
3. 调用 fast-whisper-fast.sh 识别

生成回复

1. 识别结果发送给大模型
2. 大模型生成文字回复
3. 调用 tts-voice.sh 生成语音

发送语音回复

1. TTS 生成 MP3 文件
2. sendMediaFeishu 自动转换为 OPUS
3. 通过飞书 API 发送语音消息

环境要求

系统依赖

# Python
Python 3.11+
uv 包管理器

# 音频处理
ffmpeg (支持 OPUS 编码)
jq (JSON 处理)

# 飞书 API
飞书开放平台应用凭证

Python 环境

# 虚拟环境
技能目录/.venv （自动创建）

# 已安装包
faster-whisper==1.2.1
edge-tts==7.2.7

模型文件

# 语音识别模型
$FAST_WHISPER_MODEL_DIR/models--Systran--faster-whisper-tiny/

配置说明

飞书凭证

方法 1: 环境变量（推荐）

创建 .env 文件：

export FEISHU_APP_ID="cli_xxx"
export FEISHU_APP_SECRET="xxx"

方法 2: openclaw.json

{
  "channels": {
    "feishu": {
      "enabled": true,
      "appId": "cli_xxx",
      "appSecret": "xxx"
    }
  }
}

⚠️ 安全提示：不要将凭证提交到版本控制系统！

自定义目录（可选）

在 .env 文件中配置：

# 模型目录（默认：$HOME/.fast-whisper-models）
export FAST_WHISPER_MODEL_DIR="/opt/fast-whisper-models"

# 虚拟环境目录（默认：技能目录/.venv）
export VENV_DIR="/path/to/venv"

# 临时文件目录（默认：/tmp）
export TEMP_DIR="/tmp"

# 日志目录（默认：技能目录/logs）
export LOG_DIR="/path/to/logs"

# OpenClaw 配置路径（默认：$HOME/.openclaw/openclaw.json）
export OPENCLAW_CONFIG="$HOME/.openclaw/openclaw.json"

TTS 配置

{
  "messages": {
    "tts": {
      "auto": "always",
      "provider": "edge",
      "edge": {
        "enabled": true,
        "voice": "zh-CN-XiaoxiaoNeural",
        "lang": "zh-CN"
      }
    }
  }
}

脚本说明

fast-whisper-fast.sh

#!/bin/bash
# 语音识别脚本
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com  # 国内镜像
VENV_PYTHON="技能目录/.venv/bin/python"  # 由 install.sh 自动配置

# 用法
./fast-whisper-fast.sh <音频文件>

输出格式:

[0.00s -> 2.32s] 识别的文本内容

tts-voice.sh

#!/bin/bash
# TTS 语音生成脚本
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
VENV_PYTHON="技能目录/.venv/bin/python"

# 用法
./tts-voice.sh "文本内容" [输出文件.mp3]

feishu-tts.sh

#!/bin/bash
# 飞书语音发送脚本
# 自动转换 MP3 → OPUS

# 用法
./feishu-tts.sh <音频文件.mp3> [用户 ID]