音声文字起こし

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Skill for transcribing audio files to text. Supports mp3/wav/m4a/ogg/flac formats. Uses the whisper-based transcriber_tool, allowing you to choose from 5 models (tiny/base/small/medium/large) to balance accuracy and speed. Long audio files support background execution. Triggered by phrases like "tra

Available today. Use it from your connected AI after setup.

Connect ahel once, and every AI you use reads what you have installed.

Then ask your AI: use the 音声文字起こし skill

What this skill tells your AI

The instructions your AI receives, as published by karaage0703/ai-assistant-workspace in skills/xs-transcriber/SKILL.md and read by ahel’s review.

音声ファイルをテキストに変換する。

絶対遵守事項

  • 長時間処理(10分以上の音声)はPID・ログ・終了コードを保存し、親process groupから分離して実行

対話フロー

Step 1: ファイル指定

「文字起こしする音声ファイルのパスを指定してください」

対応形式: mp3, wav, m4a, ogg, flac

Step 2: モデル選択

「文字起こしモデルを選択してください」

#モデル速度精度用途
1tiny最高速最低テスト用
2base高速標準推奨
3small中速中精度バランス
4medium低速高精度高品質
5large最低速最高最高品質

Step 3: 実行

出力先は音声ファイルと同じディレクトリに .txt 拡張子で保存。

# 短い音声(10分以下)はフォアグラウンド
uvx transcriber_tool transcribe "[音声ファイルパス]" --model-size [モデル] --output "[出力パス].txt"

# 長い音声(10分以上)はバックグラウンド
# 以下はLinux / WSLの例。macOSではlaunchdなどservice managerを使う
TRANSCRIPTION_STATE_DIR="$(mktemp -d)"
setsid bash -lc '
  state_dir="$1"
  input="$2"
  model="$3"
  output="$4"
  echo $$ > "$state_dir/pid"
  uvx transcriber_tool transcribe "$input" --model-size "$model" --output "$output" > "$state_dir/transcription.log" 2>&1
  rc=$?
  echo "$rc" > "$state_dir/exit"
  exit "$rc"
' bash "$TRANSCRIPTION_STATE_DIR" "[音声ファイルパス]" "[モデル]" "[出力パス].txt" >/dev/null 2>&1 &

sleep 2
ps -o pid,ppid,sid,pgid,stat,etime,cmd -p "$(cat "$TRANSCRIPTION_STATE_DIR/pid")"
echo "State: $TRANSCRIPTION_STATE_DIR"

Step 4: 進行状況確認(バックグラウンド実行時)

# ログ確認
tail -f "$TRANSCRIPTION_STATE_DIR/transcription.log"

# 完了確認
cat "$TRANSCRIPTION_STATE_DIR/exit"

xangiでturnを跨ぐ場合は、処理の末尾で終了状態を保存した後に xangi tool trigger を呼ぶ。triggerを設定できない環境では、ログ・終了状態の確認をユーザーへ明示的に引き継ぎ、自動で戻ると約束しない。

Step 5: 完了報告

文字起こし完了後、以下を報告:

  • 出力ファイルパス
  • 文字数(概算)
  • 処理時間

処理時間目安

音声長tinybasemediumlarge
10分30秒1分2-3分5分
30分1-2分2-3分5-8分10-15分
60分2-3分4-6分10-15分20-30分

トラブルシューティング

  • transcriber_tool未インストール: 初回実行時に自動インストールされる
  • タイムアウト: setsid で分離し、PID・ログ・終了コードを保存する
  • メモリ不足: より小さいモデル(tiny/base)を使用
  • 日本語の精度が低い: モデルを large にする

Signals

GitHub stars
138
Forks
15
Last commit
Aug 2026
Advanced
Catalog kind
skill
Gateway key
xs-transcriber
Source
github.com/karaage0703/ai-assistant-workspace