name: audio-translator version: 2.1.0 description: 多語種語音翻譯技能。支援URL或本地檔案輸入，自動識別源語言，翻譯為目標語言，並生成目標語言的語音檔案。支援中文、英文、日文、法文、西班牙文等多種語言互譯。 author: winer tags: [audio, translation, speech, multilingual, whisper, tts, url, download] tools: [bash, python, curl]

多語種音訊翻譯助手

支援 URL 或本地檔案輸入，自動識別源語言，翻譯為目標語言，並生成目標語言的語音檔案。

觸發條件

當用戶提出以下請求時啟用此技能： - "翻譯語音檔案" - "翻譯這個音訊" - "把語音翻譯成XX語" - "下載並翻譯音訊" - "translate audio from url" - "翻譯線上音訊"

引數定義

input_path（必需）

• 型別: string
• 描述: 輸入音訊檔案路徑或URL
• 支援型別:
• 本地檔案: /Users/winer/Downloads/audio.mp3
• URL: https://example.com/audio.mp3
• 示例:
• "/Users/winer/Downloads/錄音.mp3"
• "https://example.com/voice.m4a"

target_lang（必需）

• 型別: string
• 描述: 目標語言程式碼
• 可選值:
• en - 英文
• zh - 中文
• ja - 日文
• fr - 法文
• es - 西班牙文
• de - 德文
• ko - 韓文
• ru - 俄文
• it - 義大利文

output_path（可選）

• 型別: string
• 描述: 輸出語音檔案路徑（預設：自動生成）
• 示例: "/Users/winer/Downloads/結果.mp3"

source_lang（可選）

• 型別: string
• 描述: 源語言程式碼（預設自動檢測）

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執行流程

步驟1: 輸入處理

• 檢測輸入是 URL 還是本地檔案
• URL: 使用 curl 下載到臨時目錄
• 本地檔案: 直接使用

步驟2: 語音識別（Whisper 自動檢測語言）

from faster_whisper import WhisperModel

model = WhisperModel("tiny", device="cpu", compute_type="int8")
segments, info = model.transcribe(audio_path)
source_language = info.language

步驟3: 翻譯（MyMemory API）

curl -s "https://api.mymemory.translated.net/get?q=<文本>&langpair=<源>|<目標>"

步驟4: 目標語言語音合成（edge-tts）

根據目標語言選擇對應的 TTS 語音：

使用示例

示例1: 本地檔案翻譯

翻譯 /Users/winer/錄音.mp3 到英文

示例2: URL音訊翻譯

翻譯 https://example.com/voice.m4a 到中文

示例3: 指定輸出路徑

翻譯 /Users/winer/audio.mp3 en /Users/winer/result.mp3

示例4: URL到指定輸出

翻譯 https://example.com/speech.mp3 zh /Users/winer/speech_zh.mp3

注意事項

• 自動語言檢測: Whisper 會自動檢測源語言
• 免費使用: Whisper(本地)、MyMemory API、edge-tts 均免費
• 網路需求: 翻譯和TTS需要網路連線；URL輸入需要網路下載
• 支援的輸入格式: mp3, wav, m4a, aac, ogg, flac, wma
• Python 版本: 使用 Python 3.11

這個翻譯工具整體質量中等偏上，使用流程順暢，介面提示友好。但它依賴網路和多個外部服務，在網路不佳時可能無法正常工作。安裝配置過程涉及多個軟體依賴，對新手使用者存在一定門檻。建議最佳化離線能力並簡化部署流程。