安装OpenClaw

OpenClaw 是一个集成了语音识别功能的工具/库,以下是其基本使用方法：

安装与环境配置

安装依赖

# 或从源码安装
git clone https://github.com/OpenClaw/OpenClaw.git
cd OpenClaw
pip install -e .

安装语音识别引擎

# 安装必要的音频处理库
pip install pyaudio  # 录音功能
pip install speechrecognition  # 语音识别核心

基本使用方法

简单语音识别

import openclaw
from openclaw.voice import VoiceRecognizer
# 初始化识别器
recognizer = VoiceRecognizer()
# 实时语音识别
text = recognizer.listen_from_microphone()
print(f"识别结果: {text}")
# 识别音频文件
text = recognizer.recognize_file("audio.wav")

完整示例代码

import openclaw
from openclaw.voice import VoiceRecognizer
import threading
class VoiceAssistant:
    def __init__(self):
        self.recognizer = VoiceRecognizer()
        self.is_listening = False
    def start_listening(self):
        """开始实时监听"""
        self.is_listening = True
        print("开始监听... (说'退出'结束)")
        while self.is_listening:
            try:
                # 监听用户语音
                text = self.recognizer.listen_from_microphone(
                    timeout=3,  # 超时时间
                    phrase_time_limit=5  # 单次录音时长
                )
                if text:
                    print(f"你说: {text}")
                    self.process_command(text)
            except Exception as e:
                print(f"识别错误: {e}")
    def process_command(self, text):
        """处理识别到的文本"""
        text = text.lower()
        if "退出" in text or "停止" in text:
            self.stop_listening()
        elif "你好" in text:
            print("助手: 你好！有什么可以帮您？")
        elif "时间" in text:
            from datetime import datetime
            now = datetime.now()
            print(f"助手: 现在是 {now.strftime('%H:%M:%S')}")
        # 添加更多命令处理...
    def stop_listening(self):
        """停止监听"""
        self.is_listening = False
        print("停止监听")
# 使用示例
if __name__ == "__main__":
    assistant = VoiceAssistant()
    # 在新线程中运行监听
    listen_thread = threading.Thread(target=assistant.start_listening)
    listen_thread.start()
    # 等待线程结束
    listen_thread.join()

高级功能

支持多种识别引擎

from openclaw.voice import VoiceRecognizer
recognizer = VoiceRecognizer(
    engine="google",  # 可选: google, whisper, sphinx, azure
    language="zh-CN",  # 中文
    # API配置（如果需要）
    api_key="your_api_key"
)
# 或使用 Whisper（需要安装 openai-whisper）
recognizer = VoiceRecognizer(engine="whisper", model="base")

语音唤醒功能

from openclaw.voice import VoiceRecognizer, WakeWordDetector
# 初始化唤醒词检测
wake_detector = WakeWordDetector(
    wake_word="小爪",  # 自定义唤醒词
    sensitivity=0.5
)
recognizer = VoiceRecognizer()
while True:
    # 检测唤醒词
    if wake_detector.detect():
        print("唤醒词检测到！")
        # 执行命令识别
        command = recognizer.listen_from_microphone()
        process_command(command)

流式识别（实时处理）

from openclaw.voice import StreamRecognizer
def on_partial_result(text):
    """部分识别结果回调"""
    print(f"部分结果: {text}")
def on_final_result(text):
    """最终识别结果回调"""
    print(f"最终结果: {text}")
# 创建流式识别器
stream_recognizer = StreamRecognizer(
    on_partial=on_partial_result,
    on_final=on_final_result
)
# 开始流式识别
stream_recognizer.start_stream()

配置选项

配置文件示例（config.yaml）

voice:
  engine: "google"
  language: "zh-CN"
  energy_threshold: 300  # 声音敏感度
  timeout: 5  # 录音超时
  phrase_time_limit: 10  # 最长录音时间
  # Whisper 配置
  whisper:
    model: "base"
    device: "cpu"
  # Azure 配置
  azure:
    key: "your_key"
    region: "eastasia"

加载配置

import yaml
from openclaw.voice import VoiceRecognizer
# 加载配置
with open("config.yaml", "r") as f:
    config = yaml.safe_load(f)
# 使用配置初始化
recognizer = VoiceRecognizer(**config["voice"])

常见问题解决

无法录音

• 检查麦克风权限
• 安装正确的 PyAudio 版本
• Linux 系统可能需要安装 portaudio:

  sudo apt-get install portaudio19-dev python3-pyaudio

识别准确率低

• 调整 energy_threshold
• 使用更高质量的麦克风
• 在安静环境下使用
• 选择适合的识别引擎

性能优化

# 使用较小的模型
recognizer = VoiceRecognizer(
    engine="whisper",
    model="tiny",  # tiny, base, small, medium, large
    device="cpu"  # 或 "cuda"
)
# 启用缓存
recognizer.enable_cache = True

应用场景示例

语音控制机器人

class VoiceControlledRobot:
    def __init__(self):
        self.recognizer = VoiceRecognizer()
    def run(self):
        while True:
            command = self.recognizer.listen_from_microphone()
            if "前进" in command:
                self.move_forward()
            elif "后退" in command:
                self.move_backward()
            # ... 其他命令

语音记事本

from datetime import datetime
class VoiceNotepad:
    def __init__(self):
        self.recognizer = VoiceRecognizer()
    def take_note(self):
        print("请说出您要记录的内容...")
        text = self.recognizer.listen_from_microphone()
        if text:
            timestamp = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
            with open("notes.txt", "a", encoding="utf-8") as f:
                f.write(f"[{timestamp}] {text}\n")
            print("记录成功！")

是 OpenClaw 语音识别功能的基本使用方法，根据实际需求,可以进一步调整参数和扩展功能。

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