夜雨聆风
OpenClaw语音交互系统使用说明(飞书版)
OpenClaw语音交互系统使用说明（飞书版）
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大家好，我是你们的AI工具搭子——兔子大叔。
在日常工作和生活中，语音交互已经成为提升效率的关键能力。OpenClaw 提供了完整的语音交互系统，支持语音输入、AI 处理、语音输出全流程。本文将详细介绍如何在飞书平台上使用 OpenClaw 的语音交互功能，帮助你打造属于自己的 AI 语音助手。
系统架构
用户语音 → Whisper(Tiny) → 文字识别 → AI处理 → Edge TTS → 语音回复 → 飞书发送
整个流程自动化运行，用户只需发送语音消息，系统即可完成识别、处理、合成、发送的全过程。
组件清单
1. 语音识别 (Whisper)
- 路径:
/root/.openclaw/workspace/venv/bin/whisper - 模型: tiny (已下载)
- 模型目录:
/volume1/opt/whisper-models/ - 加速脚本:
/root/.openclaw/workspace/scripts/whisper-fast.sh
使用方法:
/root/.openclaw/workspace/scripts/whisper-fast.sh<音频文件>
Whisper 是 OpenAI 开源的语音识别模型，tiny 版本兼顾了速度和准确性，适合日常使用。
2. 语音生成 (Edge TTS)
- 依赖: edge-tts (Python库)
- 中文女声: zh-CN-XiaoxiaoNeural
- 中文男声: zh-CN-YunxiNeural
使用方法:
import asyncio
import edge_tts
async def main():
communicate = edge_tts.Communicate("你好", "zh-CN-XiaoxiaoNeural")
await communicate.save("output.mp3")
asyncio.run(main())
Edge TTS 是微软提供的文本转语音服务，支持多种中文音色，生成效果自然流畅。
3. 飞书语音发送
- 脚本:
/root/.openclaw/workspace/scripts/feishu-tts.sh - 使用:
./feishu-tts.sh <音频文件> [用户ID]
完成语音合成后，通过飞书机器人将音频发送给用户，实现完整的语音交互闭环。
性能指标
- 语音识别: ~8-10秒 (tiny模型)
- 语音生成: ~3-5秒
- 总响应时间: ~15秒
整体响应时间控制在15秒左右，基本满足日常对话需求。
注意事项
- 音频格式转换用 ffmpeg
- 飞书需要 opus 格式 (48kHz)
- Edge TTS 需要网络连接
配置路径
- 永久记忆:
/volume1/opt/OPENCLAW_MEMORY.md - 团队记忆:
/vol1/1000/main/MEMORY.md - 共享目录:
/root/.openclaw/shared-memory/
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📝 文/ Aito
⌨️ 2026年03月08日 📍港城小天地
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