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mimo-tts-asr-26-freemimo tts asr 26 免费

Agent Skill

mimo-tts-asr-26-free 用于处理音频、语音、转写和声音素材相关任务,适合在 OpenClaw 中需要整理音频流程、转写内容或生成配音素材时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

3,461

周安装

140

GitHub Stars

1

下载量

1,086
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:mimo-tts-asr-26-free(mimo tts asr 26 免费)
来源仓库:https://github.com/aaroncxxx/mimo-tts-asr-26-free
安装命令:
openclaw skills install mimo-tts-asr-26-free
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install mimo-tts-asr-26-free

简介

临时免费开放小米MiMo V2.5语音一体化技能。

  • 包含Premium Voice等多种预设音色选择。
  • 支持ASR中的代码切换与标点恢复功能。
  • 安装命令:openclaw skills install mimo-tts-asr-26-free
  • 免费期结束后可能恢复收费或功能限制mimo-tts-asr-26-free 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

MiMo TTS & ASR v2.99.92 Free For Now

语音合成(TTS)与语音识别(ASR)Skill。三款 TTS 模型限时免费,ASR 云端预留中。

关于作者 — 十五年老米粉,用龙虾编程,撸起袖子就是干。 ClawHub Skill vs 官方 MiMo V2.5 TTS 差异分析 官方提供的是"模型能力",本 Skill 提供的是"工程化产品"——防限流、长文本分句、edge-tts 兜底、缓存、重试,这些生产环境必须但官方不提供的东西,全在这了。官方是引擎,本 Skill 是整车。 | 维度 | 本 Skill | 官方 | |------|---------|------| | 三合一封装 | 一个脚本统一调用 3 款 TTS 模型 | 只给 API,不给封装脚本 | | edge-tts 兜底 | 无 Key 自动降级到免费 TTS | 无降级方案 | | 防限流 | 随机延迟 + 并发控制 | 无客户端限流策略 | | 长文本分句 | 120 字/段自动切分 | 不处理长文本 | | 音频缓存 | 相同文本秒返,零消耗 | 无缓存 | | 异常重试 | 502/503/timeout 自动重试 | 不处理 | | 文本预处理 | 数字/符号/格式自动规范化 | 不处理 | | ASR 封装 | asr.py 封装(需 GPU 或等云端开放) | 只开源模型,不给脚本 | | 联合工作流 | TTS + ASR 串联示例 | 无工作流文档 | | 开源方案指南 | edge-tts/ChatTTS/GPT-SoVITS 等推荐 | 无 | | 批量合成 | --file 逐行读取批量处理 | 无 | | 格式自动检测 | 根据 -o 后缀推断格式 | 需手动指定 | | 默认预处理 | 数字/符号自动规范化(默认开启) | 无 | | 智能音色推荐 | --recommend-voice 根据情感/语言自动选音色 | 无 | | 质量自检 | 合成后自动检测空文件/静音/过短 | 无 | | 目录监听 | --watch 自动合成新增 .txt 文件 | 无 |

系统依赖

  • ffmpeg/ffprobe:音频预处理、分片、格式转换必需
  • python3:运行脚本
apt install ffmpeg  # Debian/Ubuntu
brew install ffmpeg  # macOS

配置

export MIMO_API_KEY="your-api-key"

或通过 OpenClaw 配置:

openclaw config set skills.entries.mimo-tts-asr.apiKey "your-key"

申请 Key:platform.xiaomimimo.com(当前限时免费)

🎧 在线体验MiMo Studio 可快速试听各模型效果,无需配置。
💡 无 Key 也能用:不设 MIMO_API_KEY 时自动走 edge-tts 免费通道(仅支持预置音色模式)

环境变量

变量默认值说明
MIMO_API_KEYMiMo TTS API Key(必填,或走 edge-tts 兜底)
MIMO_ASR_KEYASR API Key(可与 TTS 相同)
MIMO_API_ENDPOINThttps://api.xiaomimimo.com/v1API 端点(可自定义)
MIMO_TTS_MODELmimo-v2-audio-tts默认 TTS 模型名
MIMO_VOICE_SAMPLE默认声音克隆参考音频路径
USE_CLOUD_TTS1设为 0 切换到 edge-tts 兜底

TTS — 语音合成

基础用法

python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "要合成的文本" -o output.wav

三款模型

模型用途关键参数
tts(默认)内置音色 + 情感/语速控制-v 音色, -s 风格
voice-design自然语言描述生成新音色--voice-desc
voice-clone参考音频克隆音色--ref-audio

预置音色

音色语言性别风格
冰糖中文活泼少女,清脆甜美
茉莉中文知性女声,温柔稳重
苏打中文阳光少年,活力朝气
白桦中文成熟男声,沉稳大气
MiaEnglishFemaleLively girl
ChloeEnglishFemaleWitty Grace
MiloEnglishMaleSunny boy
DeanEnglishMaleSteady Gentle
💡 不设 MIMO_API_KEY 时自动走 edge-tts 免费通道(音色自动匹配)

TTS 参数速查

行内音频标签

在文本中插入精细控制: (停顿) (叹气) (笑声) (清嗓子) (耳语) (紧张) (小声) (语速加快) (深呼吸) (沉默片刻)

💡 多标签组合开心 变快 放在文本开头设置整体风格。支持任意自然语言风格短语,无固定值限制。

导演剧本级结构化输入

对于有声剧、游戏角色、角色化对话等高一致性场景,支持分层描述:

python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "
【人物】林黛玉,柔弱敏感,语速偏慢
【场景】葬花,暮春时节,落花满地
【指导】声音带哽咽感,气息不稳,尾音渐弱
花谢花飞花满天,红消香断有谁怜?
" -o lin_daiyu.wav

模型会将人物、场景、指导三层独立理解,保持角色音色贯穿,同时每句话的表演单独控制。

文本理解能力

无需任何 prompt 或标签——纯文本也能自动表现出韵律与情感:

  • 标点停顿:句号、逗号、省略号自动对应自然停顿
  • 情感弧线:从平静到激烈的情感转折自动捕捉
  • 说话人身份:字里行间的年龄、气质、角色类型自动落入声音
# 零 prompt,模型自动理解文本情感
python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "他沉默了很久,终于开口:算了,就这样吧。" -o auto_emotion.wav

唱歌模式

传入歌词即可合成歌声:

# 直接传歌词
python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "两只老虎,两只老虎,跑得快" -s "唱歌" -o song.wav

# 歌名字典查找(需 sing0301_dict.json)
python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "两只老虎" -s "唱歌" -o song.wav

# 英文歌词
python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "Yesterday, all my troubles seemed so far away" -s "唱歌" -o song_en.wav

文本规范化指南

合成前建议对输入文本做预处理,确保数字、符号、格式渲染为自然口语:

数字

输入口语化
3.14三点一四
1/3三分之一
14:30下午两点半
95%百分之九十五
2024(年份)二零二四年

符号

符号口语化
+ - × ÷加 减 乘以 除以
= > <等于 大于 小于
~大约
... 等等

格式清理

  • 去掉 markdown 标记(**bold**# heading、` code `)
  • 编号列表转口语:「有三点,第一……第二……第三……」
  • 表格转描述句
💡 开启 --preprocess 参数可自动完成上述大部分预处理。
📝 v3.0 变更:预处理现在默认开启,无需手动加 --preprocess。如需关闭,使用 --no-preprocess

核心示例

# 基础
python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "你好,今天天气真好" -o hello.wav

# 方言
python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "哎呀妈呀,这天儿也忒冷了吧" -s "东北话" -o dongbei.wav

# 情感 + 语速
python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "明天就是周五了!" -s "开心 变快" -o happy.wav

# 男声 / 童声 / 粤语
python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "大家好" -v 苏打 -o male.wav

# VoiceDesign — 生成新音色
python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "欢迎" -m voice-design \
  --voice-desc "元气少女,声线清脆,语尾上扬" -o genki.wav

# VoiceClone — 克隆音色
python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "克隆后的声音" -m voice-clone \
  --ref-audio reference.wav -o cloned.wav

# 推荐组合:预处理 + 归一化 + 微调
python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "长文本..." --normalize -o output.wav

批量合成

从文件逐行读取文本,批量生成音频:

# 准备文本文件(每行一段)
cat > lines.txt << 'EOF'
欢迎收听今天的节目
接下来为您播报天气预报
感谢您的收听,下次再见
EOF

# 批量合成
python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" --file lines.txt -o output.wav

# 输出:output_001.wav, output_002.wav, output_003.wav

智能音色推荐

根据文本内容自动选择最佳音色(情感检测 + 语言判断):

python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "恭喜你获得了一等奖!" --recommend-voice -o output.wav
# [智能推荐] 音色: 冰糖(检测到开心情感)

python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "Important meeting tomorrow" --recommend-voice -o output.wav
# [智能推荐] 音色: Mia(检测到英文内容)

推荐逻辑:

情感/语言中文推荐英文推荐
开心/欢快冰糖Mia
悲伤/温柔茉莉Chloe
生气/激动苏打Milo
严肃/正式白桦Dean
默认冰糖Mia

格式自动检测

根据 -o 输出路径后缀自动推断格式,无需手动指定 -f

python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "你好" -o output.wav    # → WAV
python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "你好" -o output.mp3    # → MP3
python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "你好" -o output.ogg    # → OGG

目录监听模式

监听目录,自动合成新增的 .txt 文件:

# 启动监听(Ctrl+C 退出)
python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" --watch /path/to/watch

# 往目录里放 .txt 文件,自动生成同名音频
echo "新的一段文本" > /path/to/watch/news.txt
# → 自动生成 /path/to/watch/news.wav

质量自检

合成后自动检测输出质量:

  • ❌ 文件不存在 → 报错
  • ❌ 文件为空 → 报错
  • ⚠️ 文件过小 (<1KB) → 警告(可能静音)
  • ⚠️ WAV 头异常 → 警告

ASR — 语音识别(云端预留)

⚠️ ASR 云端 API 暂未开放,以下为预留文档。本地部署需 GPU(CUDA),详见 GitHub

基础用法

python3 "{baseDir}/scripts/asr.py" audio.wav

参数速查

参数默认说明
-ostdout输出路径
--langauto语言:auto / zh / en / ja / ko
--formattext输出:text / json / srt
--preprocess音频预处理(采样率/静音裁剪)
--chunk0长音频分片秒数(0=不分片)
--max-retries3最大重试次数

核心示例

# 基础转录
python3 "{baseDir}/scripts/asr.py" recording.wav

# 保存到文件
python3 "{baseDir}/scripts/asr.py" meeting.mp3 -o meeting.txt

# SRT 字幕
python3 "{baseDir}/scripts/asr.py" video_audio.wav --format srt -o subtitles.srt

TTS + ASR 联合工作流(云端预留)

# 1. 识别(需本地 GPU 或云端 API 开放后使用)
python3 "{baseDir}/scripts/asr.py" input.wav -o transcript.txt

# 2. 修改后用不同音色重新合成
python3 "{baseDir}/scripts/tts.py" "$(cat transcript.txt)" -v 苏打 -o output.wav

交付格式

  • TTSMEDIA:output.wav(或指定的 -o 路径)
  • ASR:直接回复转录文本,或回复 -o 指定的文件路径

输出格式保证

属性
格式WAV (RIFF) / MP3 / OGG(通过 -f 切换)
采样率24,000 Hz
位深16-bit PCM
声道Mono
  • API 返回 PCM 时自动补 RIFF WAV 头
  • 输出文件写入失败时返回非零退出码 + 错误信息
  • 支持 --denoise 后置降噪、--normalize 音量归一化
  • 支持 --cache 相同文本秒返(缓存持久化到 {baseDir}/cache

故障排查

错误原因解决
401 Invalid API KeyKey 未配置或格式错误确认已配置 MIMO_API_KEY,检查是否为平台申请的正确 Key
429 Too Many Requests触发限流等几秒重试(脚本自动重试,最大 3 次)
502/503 Bad Gateway服务端临时异常脚本自动重试,连续失败则检查服务状态
Timeout网络超时检查网络连接,脚本自动重试
文件不存在路径错误检查音频文件路径,确认父目录存在
ffmpeg 未找到缺系统依赖apt install ffmpegbrew install ffmpeg
edge-tts 未安装兜底方案缺失pip install edge-tts
输出文件为空API 返回异常检查 Key 余额、文本长度,查看 stderr 原始响应

进阶优化

推理性能优化(GPU/CPU)、模型剪枝、TensorRT/OpenVINO 加速、FastAPI 封装等高级用法,详见 docs/advanced.md

性能基准

典型延迟数据(仅供参考,实际受网络和文本长度影响):

场景文本长度延迟说明
短句<20 字~1-2s最常见场景
中等段落20-80 字~2-4s正常语速
长文本80-200 字~4-8s自动分句
超长文本>200 字~8-15s多段拼接
edge-tts 兜底任意~1-3s不经过 MiMo API
缓存命中任意<0.1s零消耗
💡 首次合成较慢(冷启动),后续相同文本走缓存秒返。

费用说明

项目当前正式价格(参考)
MiMo TTS限时免费未公布,预计按字符计费
MiMo VoiceDesign限时免费未公布
MiMo VoiceClone限时免费未公布
edge-tts永久免费

Token 消耗估算(MiMo API):

  • 短句(20 字)≈ 20-30 tokens
  • 中等段落(100 字)≈ 100-150 tokens
  • 长文本(500 字)≈ 500-750 tokens
⚠️ 限时免费期间无消耗,正式计费后建议开启 --cache 减少重复合成。

质量对比

维度MiMo TTS v2.5edge-ttsChatTTSGPT-SoVITS
音质⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
中文支持⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
情感控制⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
声音克隆⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
延迟⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐⭐
部署难度云端免费云端免费需 GPU需 GPU
适合场景通用/专业简单播报对话/闲聊专业配音

开源免费 TTS 备选方案

以下为可替代或补充 MiMo TTS 的开源方案,按是否需要 GPU / 免费 API 分类:

免费云端(无需 GPU、无需 API Key)

项目说明安装
edge-tts10.7k微软 Edge 在线 TTS,中文音色丰富,完全免费pip install edge-tts

需自建部署(需 GPU)

项目说明
ChatTTS39.2k日常对话语音生成,效果自然
CosyVoice20.7k阿里多语言大模型,支持中英日韩
fish-speech29.9kSOTA 开源 TTS,音质极高

GitHub TTS 项目星数 Top 5

#项目说明
1Real-Time-Voice-Cloning59.6k5秒实时语音克隆
2GPT-SoVITS56.9k1分钟数据训练 TTS(少样本克隆)
3coqui-ai/TTS45.2k生产级深度学习 TTS 工具包
4ChatTTS39.2k日常对话语音生成
5MockingBird36.9k5秒实时语音克隆
💡 推荐组合:MiMo TTS(云端免费)+ edge-tts(备用免费)+ GPT-SoVITS(自建克隆)

版本历史

v2.99.92 (2026-04-24)

  • 🚀 批量合成--file 逐行读取文本文件批量处理
  • 🧠 智能音色推荐--recommend-voice 根据情感/语言自动选音色
  • 📐 格式自动检测:根据 -o 后缀推断 wav/mp3/ogg
  • 默认预处理:数字/符号自动规范化(--no-preprocess 关闭)
  • 🔍 质量自检:合成后自动检测空文件/静音/过短
  • 👀 目录监听--watch 自动合成新增 .txt 文件
  • 📊 新增性能基准、费用说明、质量对比表
  • 🎤 --list-voices 增加推荐场景信息

v2.99.3 (2026-04-24)

  • ✨ 新增导演剧本级结构化输入文档与示例
  • ✨ 新增文本理解能力说明(零 prompt 自动情感表达)
  • 🔗 新增 MiMo Studio 在线体验链接

v2.99.2 (2026-04-24)

  • ✨ 新增声音克隆详细文档与示例
  • ✨ 新增唱歌模式文档(歌词直传 + 歌名字典)
  • ✨ 新增完整文本规范化指南(数字/符号/格式)
  • ✨ 新增环境变量覆盖表(6 项可配置)
  • ✨ 新增输出格式保证说明(格式/采样率/位深/声道)
  • 📋 故障排查扩展至 8 项(新增 502/503/Timeout/edge-tts/空文件)

v2.99 (2026-04-24)

  • 🛡️ 防限流:随机延迟 0.3~0.6s + 最大并发限制 (MAX_CONCURRENT=2)
  • 📝 长文本自动分句分段合成(120字/段,按标点切分)
  • 🔁 异常捕获:502/503/timeout 自动重试,不闪退
  • 🔒 隐私:不打印 Key,临时文件自动清理
  • ⚡ 开关:USE_CLOUD_TTS 一键切本地/edge-tts
  • 🎤 音色表增加风格描述
  • 📂 缓存目录改为 {baseDir}/cache(持久化)
  • ⚠️ ffmpeg 缺失时给出明确提示
  • 🔧 scripts 添加执行权限

v2.95 (2026-04-24)

  • 📝 标题更新为 MiMo TTS & ASR v2.95 Free For Now
  • 🔧 修复默认音色(mimo_default冰糖
  • --speed / --pitch 标注为预留参数
  • ☁️ ASR 部分标注云端预留
  • 📋 示例修正为实际可用音色

v2.92 (2026-04-24)

  • ✅ 新增 scripts/tts.py — 三合一 TTS 脚本(预置音色/音色设计/音色克隆)
  • ✅ 新增 scripts/asr.py — ASR 语音识别脚本(需本地 GPU)
  • 🔗 API 对接 https://api.xiaomimimo.com/v1

v2.9 (2026-04-24)

  • 📐 SKILL.md 精简重构,聚焦用法,进阶内容拆至 docs/
  • 🔧 修复 --preprocess 参数语义矛盾(改为显式开启)
  • 📋 参数表统一格式,示例精简到核心场景

v2.81 (2026-04-24)

  • 📦 声明系统依赖 ffmpeg/ffprobe
  • 🔑 明确 API Key 要求

v2.8 (2026-04-24)

  • 🚀 进阶优化:剪枝 / TensorRT / OpenVINO / FastAPI
  • ⚠️ 避坑要点

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

95.52%
按下载量换算1,037

安全审计

VirusTotal

未展示

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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